CN106249298B - 一种微震数据噪声压制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种微震数据噪声压制方法及系统，所述方法包括：获取微震数据；微震数据包括：至少一个地震道数据；获取微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据；根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型；根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，从多个拟合模型中确定目标拟合模型；根据目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据；目标样点为第一时窗内中间位置处的时间样点；利用噪声数据对目标样点对应的地震数据进行噪声压制。可以有效压制微震数据中的直流噪声数据。
Description
技术领域
本申请涉及地球物理勘探垂直地震数据处理技术领域，特别涉及一种微震数据噪声压制方法及系统。
背景技术
在地震勘探过程中，采集的地震数据常常会受到直流噪声的干扰，当采集地震数据的时间较短时，通常可以将直流噪声当作一个固定值的零值漂移现象，利用现有的方法和软件比较容易去除这种直流噪声。
随着新兴地震数据采集技术的快速发展，一些地震数据的采集技术，例如随钻地震记录、压裂监测记录和天然气地震监测记录等微震数据的采集技术，需要进行长时间或者连续记录。由于记录上述微震数据的仪器长时间工作，记录的微震数据很容易受到直流噪声的干扰，其具体表现为微震数据记录中出现不规则变化的零值漂移现象。这种零值漂移现象的变化周期较长，并且具有累加效果，可能造成微震数据的信噪比大幅降低，甚至可能将微弱的有效信号完全淹没。
现有压制上述直流噪声的方法主要是移动平均压制方法，这种方法通常包括：先选取一个时窗长度，在微震数据中将该时窗长度内各时间样点的振幅平均值作为该时窗长度内中间时间样点的直流噪声数据，利用上述步骤求取所有微震数据的直流噪声数据，再所述微震数据减去求取的直流噪声数据，实现对微震数据中直流噪声的压制。
发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中移动平均压制方法相当于零阶多项式拟合(即常数拟合)，由于拟合阶数固定，所述移动平均压制方法无法体现某一段时间内的时间样点的直流噪声数据的变化规律，不能精确拟合所述直流噪声数据。因此，所述移动平均压制方法不能有效压制微震数据中的直流噪声数据。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种微震数据噪声压制方法及系统，以有效压制微震数据中的直流噪声数据。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种微震数据噪声压制方法及系统是这样实现的：
一种微震数据噪声压制方法，包括：
获取微震数据；所述微震数据包括：至少一个地震道数据；
获取所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据；
根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型；
根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，从所述多个拟合模型中确定目标拟合模型；
根据所述目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据；所述目标样点为第一时窗内中间位置处的时间样点；
利用所述噪声数据对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
优选方案中，所述对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，包括：对第一时窗位置处的时间样点的采样时间和振幅值进行拟合。
优选方案中，所述预设通用模型包括：
与第一拟合阶数对应的第一拟合系数，以及与所述第一拟合阶数对应的第一参数；第一参数为第一时窗位置处的时间样点的采样时间的拟合阶数次方；
第一拟合阶数以及第一拟合系数和第一参数的乘积等于与第一拟合阶数对应的第二参数。
优选方案中，所述分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型，包括：
计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数；
根据所述计算的第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数、与第一拟合阶数对应的通用模型和第一拟合阶数，确定第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的拟合模型。
优选方案中，所述计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数，包括：
根据第一时窗位置处的时间样点的采样时间和振幅值，将第一时窗位置处的时间样点的振幅值作为第二参数；
根据所述第一参数和第二参数计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数。
优选方案中，通过最小二乘法计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数。
优选方案中，根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，从所述多个拟合模型中确定目标拟合模型，包括：
对比第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数的数值与第一时窗位置处的时间样点的振幅值；
当第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数与第一时窗位置处的时间样点的振幅值之间的差值最小时，选取第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型为所述多个拟合模型中的目标拟合模型。
优选方案中，所述第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数与第一时窗位置处的时间样点的振幅值之间的差值最小，包括：所述第一时窗位置处的时间样点对应的所述差值的平均值最小或所述差值的方差值最小。
优选方案中，所述根据所述目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据，包括：
将所述目标拟合模型中第一时窗位置中间采样时间对应的第二参数的数值作为所述目标样点的噪声数据的振幅值；
根据所述目标样点的噪声数据的振幅值和所述目标样点的采样时间，确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据。
优选方案中，所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置的第一时窗的窗长为2500毫秒。
优选方案中，所述拟合阶数包括：0～5阶；所述预设个数包括：1～6个。
优选方案中，通过所述目标样点对应的地震数据减去所述噪声数据，对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
一种微震数据噪声压制系统，所述系统包括：微震数据获取单元、第一时窗地震数据获取单元、拟合模型建立单元、目标拟合模型确定单元、噪声数据确定单元和噪声压制单元；其中，
所述微震数据获取单元，用于获取微震数据；所述微震数据包括：至少一个地震道数据；
所述第一时窗地震数据获取单元，用于获取所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据；
所述拟合模型建立单元，用于根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型；
所述目标拟合模型确定单元，用于根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，确定所述多个拟合模型中的目标拟合模型；
所述噪声数据确定单元，用于根据目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据；所述目标样点为第一时窗内中间的时间样点；
所述噪声压制单元，用于利用所述噪声数据对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
本申请提供了一种微震数据噪声压制方法及系统，确定拟合阶数范围为0～5阶，以及时窗的窗长为2500毫秒，根据一个时窗位置处的地震数据的变化规律自适应改变拟合阶数，进行拟合，可以精确拟合所述时窗位置处的地震数据中的直流噪声数据，能够有效压制所述微震数据中的直流噪声数据。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一种微震数据噪声压制方法实施例的流程图；
图2是本申请实施例中噪声压制前后的微震数据的剖面显示对比图；
图3是本申请实施例中噪声压制前后的微震数据的频谱对比图；
图4是本申请一种微震数据噪声压制系统实施例的组成结构图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种微震数据噪声压制方法及系统。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
图1是本申请一种微震数据噪声压制方法实施例的流程图。如图1所示，所述微震数据噪声压制方法，包括以下步骤。
步骤S101：获取微震数据；所述微震数据包括：至少一个地震道数据。
具体地，可以通过随钻地震采集技术获取塔里木随钻微震数据。随钻地震采集技术是在微震模式下进行连续微震数据采集。在采集记录微震数据过程中，微震数据中远离井场的地震道数据的有效信号较弱，容易受到直流噪声的影响。同时，所述直流噪声会随着采集记录时间的增长而不断漂移变化。因此，需要通过后续步骤对所述采集记录的微震数据进行噪声压制。微震是指震级小于3的地震。这一类地震人们一般感觉不到，但通过仪器可以测得。例如，在地震勘探过程中的钻头震动和压裂作业等产生的地震都是微震。微震数据是通过仪器采集记录微震过程中产生的信号。
例如，图2中的(a)图为一部分噪声压制前的塔里木随钻微震数据的剖面显示图。图2中的(a)图中横坐标为塔里木随钻微震数据的地震道号，纵坐标为塔里木随钻微震数据的采样时间。如图2中的(a)图所示，可以看出，每一条地震道数据中均存在零值漂移现象，其中直流噪声的漂移值有大有小，有正有负，在所述剖面显示图中出现了正值和负值互相叠挡的现象，如果不经过噪声压制处理，很难看清有效信号的波形特征。
可以用X(t)表示所述噪声压制前的微震数据的地震信号，即所述噪声压制前的微震数据中地震道数据的时间样点的采样时间t对应的振幅值。可以用Q(t)表示所述噪声压制前的微震数据的直流噪声数据，即所述噪声压制前的微震数据中地震道数据的时间样点的采样时间t对应的直流噪声振幅值。可以用Y(t)表示噪声压制后的微震数据的地震信号，即噪声压制后的微震数据中地震道数据的时间样点的采样时间t对应的振幅值。由此，可以得到下述关系式：
Y(t)＝X(t)-Q(t) (1)
关系式中，t为所述噪声压制前后的微震数据中地震道数据的时间样点的采样时间。
步骤S102：获取所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据。
具体地，可以获取图2中的(a)图中噪声压制前的微震数据中第一地震道数据。可以选取所述地震道数据中的第一时窗位置处的地震数据。其中，第一地震道数据可以为所述噪声压制前的微震数据中任意一条地震道数据；第一时窗位置可以为第一地震道数据中任意时窗位置。通常随钻地震数据中有效信号的频率都在2赫兹以上，为了充分保护所述有效信号，时窗的的窗长不小于2500毫秒(ms)，同时为了保证直流噪声压制效果，要求时窗的窗长越小越好，将两者结合，确定第一时窗位置的时窗的窗长为2500ms。
步骤S103：根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型。
具体地，所述拟合阶数可以包括：0～5阶。其中所述拟合阶数中最低拟合阶数为0阶，即可以利用常数直线拟合地震数据，其与地震数据中直流噪声数据的特征相符合；所述拟合阶数中最高拟合阶数为5阶，更高的拟合阶数既可能影响计算效率，也可能对有效信号中低频成份造成破坏。所述预设个数可以包括：1～6个。
可以确定与第一拟合阶数对应的第一拟合系数，以及与第一拟合阶数对应的第一参数。第一参数可以为第一时窗位置处的时间样点的采样时间的拟合阶数次方。根据第一拟合阶数以及第一拟合系数和第一参数的乘积，可以计算与第一拟合阶数对应的第二参数。
其中，所述确定与第一拟合阶数对应的第一拟合系数的方法具体可以包括：根据第一时窗位置处的时间样点的采样时间和振幅值，可以将第一时窗位置处的时间样点的振幅值作为第二参数，根据所述第一参数和第二参数可以计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数。进一步地，可以通过最小二乘法计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数。根据所述计算的第一时窗位置与第一拟合阶数对应的第一拟合系数、与第一拟合阶数对应的通用模型和第一拟合阶数，确定第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的拟合模型。
例如，可以采用下述通用多项式拟合公式实现所述通用模型：
公式中，Q'(t)表示所述通用模型中所述时窗位置处的时间样点的采样时间t对应的函数值，即为第二参数；n表示所述通用模型的拟合阶数，即为第一拟合阶数；ai表示所述通用模型的拟合系数，即为第一拟合阶数对应的第一拟合系数；ti表示所述噪声压制前的微震数据中地震道数据的所述时窗位置处的时间样点的采样时间t的拟合阶数次方，即为第一参数。所述通用模型的拟合阶数n可以为0～5，设定所述预设个数6个。
将第一时窗位置处的时间样点的振幅值作为式(2)中的函数值。可以通过最小二乘法计算第一时窗位置处与每一个拟合阶数n对应的拟合系数ai。将所述计算的第一时窗位置处与每一个拟合阶数n对应的拟合系数ai，分别代入式(2)，可以确定所述时窗位置处与每一个拟合阶数n对应的多项式拟合公式。由此，可以为第一时窗位置处的地震数据提供多个拟合阶数对应的多项式拟合公式。
步骤S104：根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，从所述多个拟合模型中确定目标拟合模型。
具体地，可以对比第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数的数值与第一时窗位置处的时间样点的振幅值，当第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数与第一时窗位置处的时间样点的振幅值之间的差值的最小时，可以选取第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型为所述多个拟合模型中的目标拟合模型。进一步地，当所述第一时窗位置处的时间样点对应的所述差值的方差值最小或平均值最小时，可以选取第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型为所述多个拟合模型中的目标拟合模型。
例如，可以将每一个拟合阶数n对应的多项式拟合公式中所述时窗位置处的时间样点的采样时间t对应的函数值Q'(t)与所述时窗位置处的时间样点的振幅值X(t)对比，当所述拟合阶数n对应的多项式拟合公式中所述时窗位置处的时间样点的采样时间t对应的函数值Q'(t)与所述时窗位置处的时间样点的振幅值X(t)的差值的方差值最小时，可以选取拟合阶数n对应的多项式拟合公式为所述多个多项式拟合公式中的目标拟合公式。当存在至少两个所述拟合阶数n对应的所述差值的方差值最小且相同时，可以选取所述至少两个所述拟合阶数中最小阶数对应的多项式拟合公式为目标拟合公式，这样既减少计算量，也更符合直流噪声数据的特征。
步骤S105：根据所述目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据；所述目标样点为第一时窗内中间位置处的时间样点。
具体地，可以将所述目标拟合模型中第一时窗位置中间采样时间对应的第二参数的数值作为所述目标样点的噪声数据的振幅值。根据所述目标样点的噪声数据的振幅值和所述目标样点的采样时间，可以确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据。其中，所述目标样点为第一时窗内中间位置处的时间样点。
例如，可以将所述目标拟合公式中第一时窗位置中间采样时间t对应的函数值Q'(t)作为所述目标样点的直流噪声振幅值Q(t)。所述目标样点为第一时窗内中间位置处的时间样点；其中，第一时窗内的时间样点个数为奇数。根据所述目标样点的直流噪声振幅值Q(t)和所述目标样点的采样时间t，可以确定第一时窗位置中目标样点的直流噪声数据。
步骤S106：利用所述噪声数据对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
具体地，通过所述目标样点对应的地震数据减去所述噪声数据，可以对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
例如，将所述目标样点的采样时间、所述目标样点对应的噪声压制前的微震数据中的振幅值和所述目标样点的直流噪声振幅值代入式(1)，可以得到所述目标样点对应的所述噪声压制后的微震数据的振幅值Y(t)，可以实现对所述目标样点对应微震数据进行噪声压制。
按照逐个时间样点滑动第一时窗，采用上述实施方式，对滑动后的第一时窗内中间位置处的时间样点的地震数据进行噪声压制，从而对第一地震道中所有时间样点的地震数据进行噪声压制，然后对所述噪声压制前的微震数据中除第一地震道以外的地震道数据进行噪声压制，直至完成对整个所述噪声压制前的微震数据的噪声压制。
图2中的(b)图为采用本实施方式对图2中的(a)图中的微震数据进行噪声压制后的微震数据。图2中的(b)图中横坐标为塔里木随钻微震数据的地震道号，纵坐标为塔里木随钻微震数据的采样时间。如图2中的(b)图所示，可以看出图2中的(a)图中的微震数据中直流噪声数据得到有效压制，同时可以对图2中的(a)图中的微震数据中有效地震信号破坏较小。
图3是本申请实施例中噪声压制前后的微震数据的频谱对比图。图3中的(a)图和图3中的(b)图中横坐标分别为噪声压制前后的微震数据的频率，单位为赫兹；图3中的(a)图和图3中的(b)图中纵坐标分别为噪声压制前后的微震数据的归一化的振幅能量，单位为分贝。图3中的(a)图是图2中的(a)图中噪声压制前的微震数据的频谱图。如图3中的(a)图所示，噪声压制前的微震数据的振幅能量主要集中接近于0赫兹的位置，其振幅能量高出其他频率段的振幅能量约60分贝，可以看出噪声压制前的微震数据受到直流噪声的严重影响。图3中的(b)图是图2中的(b)图中噪声压制后的微震数据的频谱图。如图3中的(b)图所示，采用本申请的自适应滑动多项式拟合方法压制直流噪声数据后，直流噪声数据衰减彻底，而且有效频带保持完整。
所述微震数据噪声压制方法实施例，确定拟合阶数范围为0～5阶，以及时窗的窗长为2500毫秒，根据一个时窗位置处的地震数据的变化规律自适应改变拟合阶数，进行拟合，可以精确拟合所述时窗位置处的地震数据中的直流噪声数据，能够有效压制所述微震数据中的直流噪声数据。
图4是本申请一种微震数据噪声压制系统实施例的组成结构图。所述微震数据噪声压制系统，可以包括：微震数据获取单元100、第一时窗地震数据获取单元200、拟合模型建立单元300、目标拟合模型确定单元400、噪声数据确定单元500和噪声压制单元600。
所述微震数据获取单元100，可以用于获取微震数据。所述微震数据可以包括：至少一个地震道数据。
所述第一时窗地震数据获取单元200，可以用于获取所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据。
所述拟合模型建立单元300，可以用于根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，可以分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型。
所述目标拟合模型确定单元400，可以用于根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，确定所述多个拟合模型中的目标拟合模型。
所述噪声数据确定单元500，可以用于根据目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据。所述目标样点可以为第一时窗内中间的时间样点。
所述噪声压制单元600，可以用于利用所述噪声数据对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
所述微震数据噪声压制系统实施例与所述微震数据噪声压制方法实施例相对应，可以精确拟合所述时窗位置处的地震数据中的直流噪声数据，能够有效压制所述微震数据中的直流噪声数据。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。该计算机软件产品可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。该计算机软件产品可以存储在内存中，内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括短暂电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。
Claims (12)
1.一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，包括：
获取微震数据；所述微震数据包括：至少一个地震道数据；
获取所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据；
根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型；
根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，从所述多个拟合模型中确定目标拟合模型；
根据所述目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据；所述目标样点为第一时窗内中间位置处的时间样点；所述噪声数据包括直流噪声数据；
通过所述目标样点对应的地震数据减去所述噪声数据，对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
2.根据权利要求1所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，包括：对第一时窗位置处的时间样点的采样时间和振幅值进行拟合。
3.根据权利要求2所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述预设通用模型包括：
与第一拟合阶数对应的第一拟合系数，以及与第一拟合阶数对应的第一参数；第一参数为第一时窗位置处的时间样点的采样时间的拟合阶数次方；
第一拟合阶数以及第一拟合系数和第一参数的乘积等于与第一拟合阶数对应的第二参数。
4.根据权利要求3所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型，包括：
计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数；
根据所述计算的第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数、与第一拟合阶数对应的通用模型和第一拟合阶数，确定第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的拟合模型。
5.根据权利要求4所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数，包括：
根据第一时窗位置处的时间样点的采样时间和振幅值，将第一时窗位置处的时间样点的振幅值作为第二参数；
根据所述第一参数和第二参数计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数。
6.根据权利要求5所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，通过最小二乘法计算第一时窗位置处与第一拟合阶数对应的第一拟合系数。
7.根据权利要求4所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，从所述多个拟合模型中确定目标拟合模型，包括：
对比第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数的数值与第一时窗位置处的时间样点的振幅值；
当第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数与第一时窗位置处的时间样点的振幅值之间的差值最小时，选取第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型为所述多个拟合模型中的目标拟合模型。
8.根据权利要求7所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述第一时窗位置处的时间样点的采样时间对应的第一时窗位置处的第一拟合阶数对应的拟合模型中第二参数与第一时窗位置处的时间样点的振幅值之间的差值最小，包括：所述第一时窗位置处的时间样点对应的所述差值的平均值最小或所述差值的方差值最小。
9.根据权利要求3所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述根据所述目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据，包括：
将所述目标拟合模型中第一时窗位置中间采样时间对应的第二参数的数值作为所述目标样点的噪声数据的振幅值；
根据所述目标样点的噪声数据的振幅值和所述目标样点的采样时间，确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据。
10.根据权利要求1所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置的第一时窗的窗长为2500毫秒。
11.根据权利要求1所述一种微震数据噪声压制方法，其特征在于，所述拟合阶数包括：0～5阶；所述预设个数包括：1～6个。
12.一种微震数据噪声压制系统，其特征在于，所述系统包括：微震数据获取单元、第一时窗地震数据获取单元、拟合模型建立单元、目标拟合模型确定单元、噪声数据确定单元和噪声压制单元；其中，
所述微震数据获取单元，用于获取微震数据；所述微震数据包括：至少一个地震道数据；
所述第一时窗地震数据获取单元，用于获取所述微震数据中第一地震道数据中第一时窗位置处的地震数据；
所述拟合模型建立单元，用于根据预设个数的拟合阶数和预设通用模型，对第一时窗位置处的地震数据进行拟合，分别确定第一时窗位置处与所述拟合阶数对应的拟合模型；
所述目标拟合模型确定单元，用于根据第一时窗位置处的多个拟合模型和第一时窗位置处的地震数据，确定所述多个拟合模型中的目标拟合模型；
所述噪声数据确定单元，用于根据目标拟合模型确定第一时窗位置中目标样点的噪声数据；所述目标样点为第一时窗内中间的时间样点；所述噪声数据包括直流噪声数据；
所述噪声压制单元，用于通过所述目标样点对应的地震数据减去所述噪声数据，对所述目标样点对应的地震数据进行噪声压制。
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