CN111308555B - 一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法 - Google Patents

一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111308555B
CN111308555B CN202010165995.2A CN202010165995A CN111308555B CN 111308555 B CN111308555 B CN 111308555B CN 202010165995 A CN202010165995 A CN 202010165995A CN 111308555 B CN111308555 B CN 111308555B
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency
low
surface wave
signal
effective signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010165995.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111308555A (zh
Inventor
陆文凯
贾壮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsinghua University
Original Assignee
Tsinghua University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsinghua University filed Critical Tsinghua University
Priority to CN202010165995.2A priority Critical patent/CN111308555B/zh
Publication of CN111308555A publication Critical patent/CN111308555A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111308555B publication Critical patent/CN111308555B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G01V1/364—Seismic filtering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法。首先对含面波干扰地震数据进行f‑k倾角滤波预处理，并通过滤波器分解频带；然后利用无面波干扰的中频分量合成伪低频有效信号，以伪低频信号稀疏编码后的字典对实际含有面波干扰的低频混合信号进行重构，实现对低频低波数部分混合信号中的面波残留的消除；最后通过频带分量组合与速度掩模，得到最终消除面波后的有效信号。

Description

一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法
技术领域
本发明属于地球物理领域，具体涉及一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法。
背景技术
在陆上地震勘探中，面波是一种在采集到的地震资料中广泛存在的干扰。由于面波能量强、影响范围大，因此面波压制在陆上地震资料处理中十分重要。面波又称地滚波，是一种沿着固体介质的自由表面传播的波动。面波干扰的主要特征就是：强振幅、低频率、以及低视速度。而相对而言，作为有效信号的反射波，其振幅与面波相比相对较弱，频带也更宽，视速度也要高很多。我们处理的目的在于，在尽可能完整地保持有效信号的前提下，尽可能多地消除面波干扰。
目前，现有的面波压制技术一般是通过分析有效信号与面波在频谱和时空域的差异，对面波进行消除或压制。常见的有f-k域滤波、小波域滤波、曲波域滤波、以及Shearlet变换域滤波等。面波压制的基本目的在于通过某种变换，使得有效信号与面波尽可能地分离到变换域的不同区域内，从而可以应用预先设计的或自适应的掩模或滤波器分别提取反射波部分或面波部分，然后通过逆变换，对有效信号进行重构，获得消除面波后的结果。
由于面波干扰的低频性，通过f-k变换或者曲波变换等与频谱相关的操作后，虽然可以滤出低频高波数的面波能量，然而对于低频低波数的面波与有效波的混合信号仍然无法实现分离。基于此，本发明利用地震信号中普遍存在的频间形态相似性，利用高信噪比部分进行约束，对低信噪比的低频有效信号进行重构，从而实现对低频低波数部分混合信号中的面波的消除。
发明目的
本发明目的是实现一种基于频间相似性的低频重构方法，用于陆上地震资料中面波干扰的消除。本发明主要利用了地震信号中存在的频间相似性，即不同频带之间在时空域中的同相轴形态的一致性，基于高信噪比频带分量所携带的形态信息，对低频有效信号进行重构，消除面波干扰，并将重构后的低频有效信号与其他不含面波的频带成分进行叠加，得到无面波干扰的地震数据。
发明内容
为了实现本发明的目的，本发明提供了一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法，包括以下步骤：
步骤1：对输入含面波干扰地震数据进行f-k倾角滤波预处理，滤除掉面波与有效信号在f-k域不重叠的部分，仅剩余面波在低频低波数位置的残留，所述f-k指频率-波数；
步骤2：利用低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器，将预处理后的结果分为高中低三个频带，仅低频部分含有面波干扰；
步骤3：对于中频部分，利用基于希尔伯特变换的方法合成伪低频信号，其中，伪低频信号可以保持中频部分的反射波有效信号的空间形态特征；
步骤4：利用稀疏编码SC的方法，从伪低频信号中获得含有形态特征的低频有效信号字典；
步骤5：基于获得的低频有效信号字典，对含有面波干扰残留的低频混合信号中的有效信号低频部分进行鲁棒重构。得到重构后的低频有效信号；
步骤6：将中频和高频部分以及重构的低频有效信号相结合，形成重构的全频带有效信号；
步骤7：从原始数据中获得面波的最大视速度，利用面波的最大视速度的限制生成时空域速度掩模，小于面波最大视速度的部分掩模值为1，其余为0；利用速度掩模将含面波区域的全频带重构结果取出，并与不含有面波区域的原始输入数据相结合，组成最终面波消除输出结果。
本发明的优点在于，利用地震信号不同频带成分之间的时空域相似性，利用高信噪比成分对低信噪比成分进行约束和恢复，该结论具有较强的普适性，因此具有较大的推广价值；另外，通过对伪低频信号的形态特征的编码学习与鲁棒重构，解决了在传统面波压制或消除方法中，无法分离低频低波数部分的面波干扰与有效信号的重叠问题，更好地保留和恢复了有效信号的低频成分。
附图说明
图1是本发明所述基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法的流程图。
图2是二维区块中生成数据矩阵的方式示意图。
图3是本发明在合成数据上的面波消除结果时空域示意图((子图(a)为含面波干扰的合成地震数据；子图(b)为本发明处理结果；子图(c)和子图(d)分别为(a)和(b)的低频分量，示恢复有效信号低频分量))。
图4是本发明在合成数据上的面波消除结果f-k域示意图(子图(a)为含面波干扰的合成地震数据的f-k域；子图(b)为本发明处理结果的f-k域；子图(c)为真实有效信号的f-k域)。
图5是本发明在实际数据上的结果示意图(子图(a)为含面波干扰的实际地震数据；子图(b)为本发明处理结果；子图(c)和子图(d)分别为(a)和(b)的低频分量，示恢复有效信号低频分量)。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
图1是本发明所述基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法的流程图，由图可知，该方法包括以下具体步骤：
步骤1：对输入含面波干扰地震数据Z进行f-k倾角滤波预处理。本步骤用于滤除掉面波与有效信号在f-k域(频率-波数域)不重叠的部分。仅剩余面波在低频低波数位置的残留。f-k倾角滤波参数的选取由面波视速度决定。处理后的结果记做X_F。
步骤2：利用低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器将预处理后的结果分为高中低三个频带。记低通滤波器的截止频率为f_L，带通滤波器通频带为[f_L,f_H]，高通滤波器的截止频率为f_H。X_F中含有低频面波残余G_L，以及各频带中都含有的有效信号R_F。通过频率域滤波后，X_F被分解成低频部分X_L，中频部分X_M，以及高频部分X_H。其中，低频部分由面波残余G_L以及有效信号低频部分R_L组成，而中频和高频部分则只有有效信号的中频R_M和有效信号的高频R_H。该步骤如式(1)-(5)所示。
XF＝GL+RF
XF＝XL+XM+XH
XL＝LowPass(XF,fL)＝GL+RL
XM＝Bandpass(XF,[fL,fH])＝RM
XH＝HighPass(XF,fH)＝RH 式(1)-(5)
步骤3：对于中频部分，利用基于希尔伯特变换的方法合成伪低频信号。其中，伪低频信号可以保持中频部分的反射波的空间形态特征。
本步骤具体实施方法如下：首先，对于式(4)中得到的中频信号X_M(即R_M)进行希尔伯特变换，得到
Figure GDA0002957424870000041
用R_M与
Figure GDA0002957424870000042
获得分析信号R_Ma。对分析信号R_Ma取模值，即可得到中频有效信号的包络env。包络信号env中含有低频分量信息。接下来，利用截止频率为f_L的低通滤波器对env进行滤波，得到R_Ltemp，然后对R_Ltemp进行时间方向的均值滤波，提取出直流分量以及附近的超低频能量low，以保持地震信号的小波特性。最后在R_Ltemp中去掉low，得到
Figure GDA0002957424870000051
即为合成的伪低频信号。伪低频信号中含有有效信号低频分量的时空域形态特征，将在后面步骤中用来对低频形态进行编码。本步骤如公式(6)-(11)所示。
Figure GDA0002957424870000052
Figure GDA0002957424870000053
Figure GDA0002957424870000054
RLtemp＝LowPass(env,fL)
low＝AverageFilter(RLtemp)
Figure GDA0002957424870000055
步骤4：利用稀疏编码(Sparse Coding,SC)的方法，从伪低频信号中获得含有形态特征的低频字典。本步骤的具体实施方法如下：
首先，将伪低频信号与对应的真实低频混合信号按照同样的方式切分成区块进行处理，每次只考虑一个区块的内容，区块的大小记为H×W。对于伪低频数据中的每个区块而言，在其中滑动取二维窗，窗的大小为h×w。对每个二维窗内的小矩阵，都进行向量化，得到d×1的列向量(d＝h×w)，假设一个区块中通过二维滑动窗共取出了n个d×1的列向量，将这n个列向量排成矩阵，记为M，其中M∈Rd x n，该过程如附图2所示。
然后，对可以描述低频形态特征的字典学习。本过程通过稀疏编码实现，具体实现即求解式(12)所示优化问题。
Figure GDA0002957424870000056
s.t.||D.j||2≤C (12)
式(12)中，D表示学到的字典，矩阵D的大小为d×k，其中k表示字典原子的数量。而a表示的是稀疏的系数矩阵。优化目标中第一项表示的是在该字典和系数下的重构误差，而后一项表示对系数的稀疏性的约束。
步骤5：基于获得的低频有效信号字典，对含有面波干扰残留的低频混合信号中的有效信号低频部分进行鲁棒重构。得到重构后的低频有效信号。本步骤的具体实施方法如下。
利用低频有效信号字典就可以用其对含有面波残留的混合信号中的有效信号低频成分进行鲁棒重构。重构通过求解式(13)所示的优化问题实现：
Figure GDA0002957424870000061
这里的N表示与M用同样方式得到的混合数据的矩阵，D为前面学到的字典，b为重构系数矩阵。l1-l1问题的求解可以采用Bregman交替分裂法实现。重构后的结果按照列向量还原为区块，并进行叠加和平均，最终得到W×H的区块。对所有区块进行上述操作，即可得到面波干扰消除后的有效信号的低频分量
Figure GDA0002957424870000062
步骤6：将中频R_M和高频R_H部分以及重构的低频有效信号
Figure GDA0002957424870000063
相结合，形成重构的全频带有效信号
Figure GDA0002957424870000064
本步骤过程如式(14)所示：
Figure GDA0002957424870000065
步骤7：从原始数据中获得面波的最大视速度，利用面波视速度的限制生成时空域速度掩模Mask，小于面波最大视速度的部分掩模值为1，其余为0。利用速度掩模将含面波区域的全频带重构结果取出，并与原始输入数据Z中不含有面波干扰的区域相结合，组成最终面波消除输出结果Res。本步骤过程如式(15)所示，其中o表示逐元素相乘。
Figure GDA0002957424870000066
实验结果
为了验证本发明的有效性与优越性，将本发明所提出的方法分别应用于合成地震数据以及实际地震数据，以展示本发明中面波干扰消除效果。
本实验通过MATLAB实现(版本号：2017b)。测试所使用的操作系统为Linux系统(Ubuntu 16.04.3LTS，内核版本号：4.13.0)。机器配置为：CPU型号：Intel(R)Core(TM)i7-7700K CPU@4.20GHz；内存大小：16G；GPU型号：GeForce GTX1080。
首先对合成地震信号进行实验。实验中采用的合成信号参数如下：具体参数为：反射波为Ricker子波，主频50Hz；面波扫描信号频率范围：5Hz～15Hz，最大视速度为500m/s；道间距为10m，时间采样率为4ms。利用本发明方法在上述合成数据的实验采用如下参数：f-k倾角滤波预处理角度为60°(经过2维FFT变换后的离散f-k频谱中的角度)，低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器的参数f_L＝20Hz，f_H＝60Hz。稀疏编码步骤中，区块大小为H＝50，W＝60，其中的滑动窗口大小为h＝45，w＝55。字典中的原子数量k＝128。合成数据实验结果如附图3所示。
从图3中的时空域处理结果与对应的f-k域处理结果可以看出，本发明提出的方法可以有效地消除地震资料中的面波干扰，并保持有效信号中的低频低波数分量。
对实际含有面波干扰的陆上地震资料利用本发明所述的方法进行实验。本方法的实施例中采用的参数如下：f-k倾角滤波预处理角度为60°，分频带的滤波器的参数f_L＝12Hz，f_H＝40Hz。稀疏编码步骤中，区块大小为H＝100，W＝40，其中的滑动窗口大小为h＝95，w＝35。字典中的原子数量k＝64，实际数据实验结果如附图4所示。
从图5中所示实际资料处理结果可以看出，本发明提出的方法可以有效地消除实际地震数据中的面波干扰，并且一定程度地恢复出被面波隐藏的低频有效信号。上述合成数据与实际数据实验均验证了方法的合理性和实用性。

Claims (3)

1.一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对输入含面波干扰地震数据进行f-k倾角滤波预处理，滤除掉面波与有效信号在f-k域不重叠的部分，仅剩余面波在低频低波数位置的残留，所述f-k指频率-波数；
步骤2：利用低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器，将预处理后的结果分为高中低三个频带，仅低频部分含有面波干扰；
步骤3：对于中频部分，利用基于希尔伯特变换的方法合成伪低频信号，其中，伪低频信号可以保持中频部分的反射波有效信号的空间形态特征；
步骤4：利用稀疏编码SC的方法，从伪低频信号中获得含有形态特征的低频有效信号字典；
步骤5：基于获得的低频有效信号字典，对含有面波干扰残留的低频混合信号中的有效信号低频部分进行鲁棒重构，得到重构后的低频有效信号；
步骤6：将中频和高频部分以及重构的低频有效信号相结合，形成重构的全频带有效信号；
步骤7：从原始数据中获得面波的最大视速度，利用面波的最大视速度的限制生成时空域速度掩模，小于面波最大视速度的部分掩模值为1，其余为0；利用速度掩模将含面波区域的全频带重构结果取出，并与不含有面波区域的原始输入数据相结合，得到了最终面波消除后的有效信号。
2.如权利要求1所述的一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法，其特征在于，步骤3中所述的合成伪低频信号的过程包括：
对地震信号进行分频，确定信噪比高的中频分量；
对中频分量通过希尔伯特变换的方式生成分析信号，并取得其包络；
对包络信号通过时间方向的均值滤波去除其直流分量与超低频分量，得到伪低频有效信号。
3.如权利要求1所述的一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法，其特征在于，步骤5中所述的对含有面波干扰残留的低频混合信号中的有效信号低频部分进行鲁棒重构的方法包括：
将伪低频信号与实际低频混合信号按照相同标准进行切分，并生成数据矩阵；
利用所生成的数据矩阵进行稀疏编码得到低频有效信号字典；
利用所得到的低频有效信号字典，通过求解l1-l1范数约束的优化问题，实现实际低频有效信号的鲁棒重构。
CN202010165995.2A 2020-03-11 2020-03-11 一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法 Active CN111308555B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010165995.2A CN111308555B (zh) 2020-03-11 2020-03-11 一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010165995.2A CN111308555B (zh) 2020-03-11 2020-03-11 一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111308555A CN111308555A (zh) 2020-06-19
CN111308555B true CN111308555B (zh) 2021-04-13

Family

ID=71145577

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010165995.2A Active CN111308555B (zh) 2020-03-11 2020-03-11 一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111308555B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111781646B (zh) * 2020-06-29 2022-04-15 广州海洋地质调查局 一种保幅保真线性相干噪音压制方法及处理终端
CN112666609B (zh) * 2020-11-30 2022-06-17 中国石油大学(华东) 基于稀疏包络的地震数据低频补偿方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6219621B1 (en) * 1998-06-30 2001-04-17 Exxonmobil Upstream Research Co. Sparse hyperbolic inversion of seismic data
EP2781937A2 (en) * 2013-03-22 2014-09-24 CGG Services SA Vector-dip filtering of seismic data in the time-frequency domain
CN105068119A (zh) * 2015-07-07 2015-11-18 中国石油天然气集团公司 低频地震数据中的面波的衰减方法及其装置
CN105182417A (zh) * 2015-09-11 2015-12-23 合肥工业大学 一种基于形态成分分析的面波分离方法及系统
CN107561578A (zh) * 2016-07-01 2018-01-09 中国石油化工股份有限公司 一种针对宽方位地震资料的面波压制方法
WO2018087648A2 (en) * 2016-11-10 2018-05-17 Seismic Apparition Gmbh Seismic acquisition and processing method
CN110261910A (zh) * 2019-06-27 2019-09-20 中国石油化工股份有限公司 基于自适应稀疏s变换的地震数据面波去除方法
WO2020033465A1 (en) * 2018-08-10 2020-02-13 University Of Houston System Surface wave estimation and removal from seismic data

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6219621B1 (en) * 1998-06-30 2001-04-17 Exxonmobil Upstream Research Co. Sparse hyperbolic inversion of seismic data
EP2781937A2 (en) * 2013-03-22 2014-09-24 CGG Services SA Vector-dip filtering of seismic data in the time-frequency domain
CN105068119A (zh) * 2015-07-07 2015-11-18 中国石油天然气集团公司 低频地震数据中的面波的衰减方法及其装置
CN105182417A (zh) * 2015-09-11 2015-12-23 合肥工业大学 一种基于形态成分分析的面波分离方法及系统
CN107561578A (zh) * 2016-07-01 2018-01-09 中国石油化工股份有限公司 一种针对宽方位地震资料的面波压制方法
WO2018087648A2 (en) * 2016-11-10 2018-05-17 Seismic Apparition Gmbh Seismic acquisition and processing method
WO2020033465A1 (en) * 2018-08-10 2020-02-13 University Of Houston System Surface wave estimation and removal from seismic data
CN110261910A (zh) * 2019-06-27 2019-09-20 中国石油化工股份有限公司 基于自适应稀疏s变换的地震数据面波去除方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于地震信号波形形态差异的面波噪声稀疏优化分离方法;陈文超 等;《地球物理学报》;20130831;第56卷(第8期);第2771-2782页 *
基于形态成分分析地震信号二维域面波分离方法研究(英文);Xu Xiao-Hong 等;《APPLIED GEOPHYSICS》;20160331;第13卷(第1期);第116-126页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111308555A (zh) 2020-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Deighan et al. Ground-roll suppression using the wavelet transform
CN102998706B (zh) 一种衰减地震数据随机噪声的方法及系统
CN111308555B (zh) 一种基于频间相似性低频重构的面波干扰消除方法
CN102624349B (zh) 一种对原始数据低失真的谐波噪声干扰和白噪声干扰的去除方法
CN106199532A (zh) 基于混合傅立叶‑小波分析的探地雷达信号降噪方法
Miao et al. Noise attenuation with wavelet transforms
CN110531420A (zh) 一种地震数据中工业干扰噪声无损分离方法
CN109959964B (zh) 一种高铁震源地震信号的宽频背景噪声压制方法
Wang et al. Multicomponent seismic noise attenuation with multivariate order statistic filters
Jia et al. Separating ground-roll from land seismic record via convolutional neural network
Naghizadeh A unified method for interpolation and de-noising of seismic records in the f-k domain
CN112213785B (zh) 一种基于特征增强去噪网络的地震资料沙漠噪声抑制方法
CN110764147B (zh) 一种基于vmd局部f-x谱分解的沙漠勘探弱信号恢复方法
CN112764108B (zh) 一种基于改进经验小波变换的新型地震资料噪声压制算法
Wang et al. Ground roll wave suppression based on wavelet frequency division and radial trace transform
Zhou et al. Seismic noise attenuation using an improved variational mode decomposition method
CN113093282A (zh) 一种基于几何模态特征并行网络的沙漠数据消噪方法
Ventosa et al. Coherent noise removal in seismic data with redundant multiscale directional filters
FR2854246A1 (fr) Procede de traitement de donnees sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone d'une part au moyen de recepteurs sismiques disposes au fond de l'eau et d'autre par au moyen de recepteurs disposes en surface
CN114076986B (zh) 一种多尺度字典学习稀疏去噪方法
Hamidi et al. Eigenimage wavelet transform for ground roll attenuation; a case study on an Iranian oilfield
Jia et al. Ground-roll Separation From Land Seismic Records Based on Convolutional Neural Network
Wang et al. Sinusoidal seismic noise suppression using randomized principal component analysis
CN113721295B (zh) 一种基于mvmd和mssa的三维地震数据随机噪音压制方法
Sui et al. Cosine Spectral Association Network for DAS VSP Data High-Precision Recovery

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant