CN103954993A - 基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法及装置。该方法包括以下步骤：利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号；对所述多尺度域特征信号进行尺度-空间F-X域多道预测滤波处理；根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构所述地震信号。本发明将地震信号分解为多尺度域特征信号，根据不同信号和噪声的特征，通过F-X域多道预测滤波，有选择的消除不同尺度地震剖面的随机噪音，并在此基础上重构地震信号，从而可有效的消除干扰波同时，不降低信号的分辨率，达到了提高有效信号的信噪比的效果，从而有利于从复杂地震信号中提取能量较弱的有效信号。

Description

基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法及装置

技术领域

本发明涉及石油地球物理勘探地震资料数字处理方法，尤其是涉及一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法及装置。

背景技术

在石油地球物理勘探地震资料数字处理中往往需要进行去噪处理，现有常用的去噪方法是由Fourier变换及其延伸发展出来的频率域滤波、频率波数域滤波等方法，其主要去除地震资料中的面波，压制视速度相同的侧面干扰。

其中，f-x域去噪、f-xy域去噪及f-xyz去噪技术主要是压制二维及三维地震资料中的随机噪声。由于受假设条件的限制，又在此基础上发展了f-x域拟线性变换去噪方法，而频率空间域因子外推去噪技术则进一步发展，避免在去噪时损失有效波的高频成分，消除压制线性干扰时出现的蚯蚓化现象。由Radon变换发展出的频率域正变换自适应算法，可以有效压制多次波和随机噪声，但其计算时间量大，而且要求多次波与有效波之间必须有足以分辨的时差，同时还会产生吉布斯效应（Gibbs现象）。

因此，目前常规滤波方法在降噪的同时也都降低了有效信号的分辨率，而没有明显提高有效信号的信噪比，从而难以实现从复杂地震信号中提取出能量较弱的有效信号。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法及装置，以提高地震信号的信噪比，从而利于从复杂地震信号中提取能量较弱的有效信号。

为达到上述目的，本发明一方面提供了一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，包括以下步骤：

利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号；

对所述多尺度域特征信号进行尺度-空间F-X域多道预测滤波处理；

根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构所述地震信号。

本发明的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，所述对所述多尺度域特征信号进行F-X域多道预测滤波处理，具体包括：

将所述多尺度域特征信号由尺度空间排列矩阵变换成空间尺度排列矩阵；

利用复数维纳滤波求出所述多尺度域特征信号中各个尺度上的预测滤波因子；

根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号。

本发明的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，所述预测滤波因子为预测能量误差因子，所述根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，具体为：

根据所述各个尺度上的预测能量误差因子及公式对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，其中，O(f_i,x_n)为修正后的多尺度域特征信号，OP(f₀,l)为预测能量误差因子，S(f_i,x_n-l)为修正前的多尺度域特征信号，f₀和f_i为尺度，x_n和x_n-l为空间，l为预测能量误差因子的长度。

本发明的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，所述l的长度为5～11个频点。

另一方面，本发明还提供了一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，包括：

信号分解模块，用于利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号；

多道滤波模块，用于对所述多尺度域特征信号进行尺度-空间F-X域多道预测滤波处理；

信号重构模块，用于根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构所述地震信号。

本发明的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，所述多道滤波模块具体包括：

矩阵转置子模块，用于将所述多尺度域特征信号由尺度空间排列矩阵变换成空间尺度排列矩阵；

因子求解子模块，用于利用复数维纳滤波求出所述多尺度域特征信号中各个尺度上的预测滤波因子；

信号修正子模块，用于根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号。

本发明的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，所述预测滤波因子为预测能量误差因子，所述信号修正子模块根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，具体为：

根据所述各个尺度上的预测能量误差因子及公式对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，其中，O(f_i,x_n)为修正后的多尺度域特征信号，OP(f₀,l)为预测能量误差因子，S(f_i,x_n-l)为修正前的多尺度域特征信号，f₀和f_i为尺度，x_n和x_n-l为空间，l为预测能量误差因子的长度。

本发明的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，所述l的长度为5～11个频点。

本发明将地震信号分解为多尺度域特征信号，根据不同信号和噪声的特征，通过F-X域多道预测滤波，有选择的消除不同尺度地震剖面的随机噪音，并在此基础上重构地震信号，从而可有效的消除干扰波同时，不降低信号的分辨率，达到了提高有效信号的信噪比的效果，从而有利于从复杂地震信号中提取能量较弱的有效信号。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1为本发明实施例的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法的流程图；

图2为本发明实施例的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置的结构图；

图3为本发明实施例具体应用中处理前的原始的叠加地震信号剖面图；

图4为本发明实施例具体应用中处理后的叠加地震信号剖面图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

参考图1所示，本发明实施例的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法包括以下步骤：

步骤S101、利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号。

步骤S102、对多尺度域特征信号进行F-X域多道预测滤波处理。常规的提高地震记录信噪比的方法之所以降低了分辨率是因为它们都对有效信号进行了某些改造，使有效信号失真了。而本发明实施例的F-X域多道预测滤波预测不是在一道内进行的，而是在道与道之间进行的，即通过横向预测来实现的。该方法所消除的主要是高斯分布的随机噪音。例如对于一组时差为Δt的相邻道，设地震子波为w(t)，则在第一道上时间为t₀的反射波为w(t-t₀)，经傅氏变换为对于某一个尺度（即频率）f，在空间就构成了一个复数序列：

$W\left(f\right)e^{-i2{\mathrm{\πft}}_0},W\left(f\right)e^{-i2{\mathrm{\πft}}_0}\·e^{-i{2\mathrm{\πf\Δt}}_0},W\left(f\right)e^{-i2\mathrm{\π}{\mathrm{ft}}_0}\·e^{{-i2\mathrm{\πf}2\mathrm{\Δt}}_0},...$

其Z变换形式为： $S\left(Z\right)=\underset{n=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}W\left(f\right)e^{-i2\mathrm{\π}{\mathrm{ft}}_0}\·e^{{-i2\mathrm{\πn\Δt}}_0}\·Z^n=\frac{W\left(f\right)e^{-{i2\mathrm{\πft}}_0}}{1-e^{-i2\mathrm{\πf\Δ}{t}_0}Z}$

对于这种简单情况，不难看出预测滤波因子就是即前一道乘以后正好是下一道的值，即有：

W_n+1(f)=W_n(f)e^-ikΔx2πf

用复数维纳滤波可以求解预测滤波因子（在这里为预测能量误差因子）OP(f,x)。设原始记录为s(f,x)，那么对于某一尺度f₀，预测误差能量E(f₀)为

$E\left(f_0\right)=\underset{x}{\mathrm{\Σ}}{[\underset{l=1}{\mathrm{\Σ}}s(f_0,x-l).\mathrm{OP}(f,x)-s(f_0,x)]}^2$

根据误差能量最小原则，可以求出预测能量误差因子OP(f₀,l),l=0,1,2,…N。用上述因子与每一频率道进行褶积，就得到我们要求的输出。

基于上述理论，本发明实施例对多尺度域特征信号进行F-X域多道预测滤波处理的具体步骤如下：

（1）、将多尺度域特征信号由尺度空间排列矩阵变换成空间尺度排列矩阵，也就是说一个尺度对应一个道（即地震道），道上每一个样点对应空间的每一个位置。

（2）、利用复数维纳滤波求出多尺度域特征信号中各个尺度上的预测滤波因子。

（3）、根据各个尺度上的预测滤波因子对应修正多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号。例如以预测能量误差因子作为预测滤波因子，则根据各个尺度上的预测能量误差因子及公式对应修正多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，其中，O(f_i,x_n)为修正后的多尺度域特征信号，OP(f₀,l)为预测能量误差因子，S(f_i,x_n-l)为修正前的多尺度域特征信号，f₀和f_i为尺度，x_n和x_n-l为空间，l为预测能量误差因子的长度，本发明实施例中l的长度为5～11个频点时较为合适。

步骤S103、根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构地震信号。本步骤中，所谓的重构即进行连续小波变换反演，恢复信号至时域。

本发明方法实施例将地震信号分解为多尺度域特征信号，根据不同信号和噪声的特征，通过F-X域多道预测滤波，有选择的消除不同尺度地震剖面的随机噪音，并在此基础上重构地震信号，从而可有效的消除干扰波同时，不降低信号的分辨率，达到了提高有效信号的信噪比的效果，从而有利于从复杂地震信号中提取能量较弱的有效信号。

结合图2所示，本发明实施例的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置包括：

信号分解模块21，用于利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号。

多道滤波模块22，用于对多尺度域特征信号进行F-X域多道预测滤波处理。本发明实施例中，F-X域多道预测滤波处理的理论依据参考上述方法实施例。

信号重构模块23，用于根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构地震信号。

其中，多道滤波模块22具体包括：

矩阵转置子模块2201，用于将多尺度域特征信号由尺度空间排列矩阵变换成空间尺度排列矩阵。

因子求解子模块2202，用于利用复数维纳滤波求出多尺度域特征信号中各个尺度上的预测滤波因子。

信号修正子模块2203，用于根据各个尺度上的预测滤波因子对应修正多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号。具体为：根据各个尺度上的预测能量误差因子及公式对应修正多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，其中，O(f_i,x_n)为修正后的多尺度域特征信号，OP(f₀,l)为预测能量误差因子，S(f_i,x_n-l)为修正前的多尺度域特征信号，f₀和f_i为尺度，x_n和x_n-l为空间，l为预测能量误差因子的长度，本发明实施例中l的长度为5～11个频点时较为合适。

本发明装置实施例将地震信号分解为多尺度域特征信号，根据不同信号和噪声的特征，通过F-X域多道预测滤波，有选择的消除不同尺度地震剖面的随机噪音，并在此基础上重构地震信号，从而可有效的消除干扰波同时，不降低信号的分辨率，达到了提高有效信号的信噪比的效果，从而有利于从复杂地震信号中提取能量较弱的有效信号。

下面举一个叠前地震资料弱信号增强的例子，具体如下：在我国西部某地进行的地震勘探中，遇到复杂地表的情况，导致叠后资料受干扰因素的影响，信噪比较低。如图3所示，为该复杂地表原始的叠加地震信号，而利用本发明实施例基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波处理后，其复杂地表的叠加地震信号如图4所示。对比两图可以看出，处理后的叠加地震信号的信噪比明显得到了提高。

本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块、单元和步骤可以通过硬件、软件或两者的结合来实现。至于是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路（ASIC），现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。

在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线（DSL）或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片（disk）和磁盘（disc）包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号；

对所述多尺度域特征信号进行尺度-空间F-X域多道预测滤波处理；

根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构所述地震信号。

2.根据权利要求1所述的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，其特征在于，所述对所述多尺度域特征信号进行F-X域多道预测滤波处理，具体包括：

将所述多尺度域特征信号由尺度空间排列矩阵变换成空间尺度排列矩阵；

利用复数维纳滤波求出所述多尺度域特征信号中各个尺度上的预测滤波因子；

根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号。

3.根据权利要求2所述的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，其特征在于，所述预测滤波因子为预测能量误差因子，所述根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，具体为：

根据所述各个尺度上的预测能量误差因子及公式对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，其中，O(f_i,x_n)为修正后的多尺度域特征信号，OP(f₀,l)为预测能量误差因子，S(f_i,x_n-l)为修正前的多尺度域特征信号，f₀和f_i为尺度，x_n和x_n-l为空间，l为预测能量误差因子的长度。

4.根据权利要求3所述的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波方法，其特征在于，所述l的长度为5～11个频点。

5.一种基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，其特征在于，包括：

信号分解模块，用于利用连续小波变换将地震信号分解为多尺度域特征信号；

多道滤波模块，用于对所述多尺度域特征信号进行尺度-空间F-X域多道预测滤波处理；

信号重构模块，用于根据F-X域多道预测滤波处理后的多尺度域特征信号重构所述地震信号。

6.根据权利要求5所述的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，其特征在于，所述多道滤波模块具体包括：

矩阵转置子模块，用于将所述多尺度域特征信号由尺度空间排列矩阵变换成空间尺度排列矩阵；

因子求解子模块，用于利用复数维纳滤波求出所述多尺度域特征信号中各个尺度上的预测滤波因子；

信号修正子模块，用于根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号。

7.根据权利要求6所述的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，其特征在于，所述预测滤波因子为预测能量误差因子，所述信号修正子模块根据所述各个尺度上的预测滤波因子对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，具体为：

根据所述各个尺度上的预测能量误差因子及公式对应修正所述多尺度域特征信号中各个尺度域特征信号，其中，O(f_i,x_n)为修正后的多尺度域特征信号，OP(f₀,l)为预测能量误差因子，S(f_i,x_n-l)为修正前的多尺度域特征信号，f₀和f_i为尺度，x_n和x_n-l为空间，l为预测能量误差因子的长度。

8.根据权利要求7所述的基于地震信号连续小波变换的尺度域多道滤波装置，其特征在于，所述l的长度为5～11个频点。