CN112014884B - 压制近炮点强能量噪声的方法及装置 - Google Patents

压制近炮点强能量噪声的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种压制近炮点强能量噪声的方法及装置，该方法包括：根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。本发明中，将地震道集记录进行分频得到多个分频地震数据，并分别对每个分频地震数据进行噪声压制的精细处理，使得每个分频地震数据都尽可能的突出有效波，有效提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。

Description

压制近炮点强能量噪声的方法及装置
技术领域
本发明涉及地震资料处理技术领域，尤其涉及压制近炮点强能量噪声的方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
采集的地震数据中常存在线性差、频带宽及能量强的噪声，分布在近炮检距，其能量是有效信号的十倍乃至万倍，形成能量很强的黑三角区，通常称为强能量噪声。近炮点强能量噪声是最为常见的一种，这种强能量噪声的存在，会严重影响后续的振幅处理、反褶积和静校正，甚至偏移成像，给地震资料处理造成很大的困扰，因此需要对强能量噪声进行压制。
采用现有的分频多道中值衰减异常振幅方法虽然能衰减掉近炮点强能量噪声，但往往衰减后的噪声区能量变的很弱，甚至出现“空洞”现象，导致近炮点强能量噪声的压制效果不理想。另外，由于近炮点强能量噪声广泛存在，地表一致性约束下异常振幅衰减难于获得准确的信号模型，对这类近炮点强能量噪声也难于见到效果。虽然通过道序随机重排，将近炮点强能量改变成空间区域异常振幅进行压制能提高压制效果，但该方法依然存在压制效率低、压制效果有限的缺陷。
因此，现有的压制近炮点强能量噪声的方法存在压制效率低、压制效果不理想的缺陷。
发明内容
本发明实施例提供一种压制近炮点强能量噪声的方法，用以提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，该方法包括：
根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数；
分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；
根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录；
其中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息反映炮检距与强能量噪声在地震道集记录上出现的起始时间之间的关系，分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据，包括：
根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线；时变能量曲线反映能量随时间的变化；
根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息；时变压制门槛值信息反映时间与压制门槛值之间的关系，时变衰减系数信息反映时间与衰减系数之间的关系；根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，包括：
根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线；
根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子；
根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
本发明实施例还提供一种压制近炮点强能量噪声的装置，用以提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，该装置包括：
分频模块，用于根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数；
分频压制模块，用于分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
噪声确定模块，用于根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；
去噪模块，用于根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录；
其中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息反映炮检距与强能量噪声在地震道集记录上出现的起始时间之间的关系，分频压制模块包括：
时变能量曲线确定单元，用于根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线；时变能量曲线反映能量随时间的变化；
分频噪声数据确定单元，用于根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息；时变压制门槛值信息反映时间与压制门槛值之间的关系，时变衰减系数信息反映时间与衰减系数之间的关系；分频噪声数据确定单元包括：
振幅包络曲线确定子单元，用于根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线；
分频噪声提取因子确定子单元，用于根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子；
分频噪声数据确定子单元，用于根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述压制近炮点强能量噪声的方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述压制近炮点强能量噪声的方法。
本发明实施例中，根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。本发明实施例中，将地震道集记录进行分频得到多个分频地震数据，并分别对每个分频地震数据进行噪声压制的精细处理，使得每个分频地震数据都尽可能的突出有效波，有效提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法的实现流程图；
图2为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法中步骤102的实现流程图；
图3为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法中步骤201的实现流程图；
图4为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法中步骤202的实现流程图；
图5为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置的功能模块图；
图6为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置中分频压制模块502的结构框图；
图7为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置时变能量曲线确定单元601的结构框图；
图8为本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置分频噪声数据确定单元602的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。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。
虽然本发明提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本发明实施例或附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构进行顺序执行或者并行执行。
针对现有技术中压制近炮点强能量噪声存在的压制效率低及压制效果不理想的缺陷，本发明的申请人提出了一种压制近炮点强能量噪声的方法及装置，其通过将地震道集记录进行分频得到多个分频地震数据，并分别对每个分频地震数据进行噪声压制的精细处理，使得每个分频地震数据都尽可能的突出有效波，达到了有效提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果的目的。
图1示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法的实现流程，为便于描述，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
如图1所示，压制近炮点强能量噪声的方法，其包括：
步骤101，根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数；
步骤102，分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
步骤103，根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；
步骤104，根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。
在获取地震道集记录时，可以通过野外采集地震勘探数据，经预处理后形成地震道集记录s(x,t)，其中，x表示炮检距，t表示时间。预处理主要包括野外数据编译、加在观测系统等预处理步骤。在本发明的一实施例中，地震道集记录s(x,t)主要包括共炮点道集记录、共检波点道集记录及共中心点道集记录。
强能量噪声参数，是指与压制近炮点强能量噪声相关的参数，在本发明实施例中，强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数。地震道集分频参数，是指对地震道集记录s(x,t)进行分频相关的参数，至少包括地震道集分频个数，在其他的实施例中，地震道集分频参数还包括地震道集记录s(x,t)的频带宽度。地震道集记录s(x,t)的频带宽度，可以通过地震道集记录s(x,t)的最大频率和最小频率确定。
地震道集分频个数b，可以通过地震道集记录s(x,t)的频带宽度与分频段(分频后地震道集记录的频段宽度)的比值确定。从实际生产的应用中看，强能量噪声的频带范围与有效信号重叠，分频段太窄容易导致强能量噪声畸变，太宽不利于保护有效信号，通常情况下取分频段为10Hz左右。例如，假设地震道集记录s(x,t)的频带宽度为120Hz(最小频率为0Hz，最大评率为120Hz)，分频段为10Hz，则地震道集分频个数b为120/10＝12个。
在确定强能量噪声参数中的地震道集分频参数后，根据地震道集分频参数对地震道集记录s(x,t)进行分频处理确定多个分频地震数据sb(x,t)；进而分别对每个分频地震数据sb(x,t)进行强能量噪声压制，确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的分频噪声数据nb(x,t)。相较于从整体上对地震道集记录s(x,t)进行压制，对地震道集记录分频后分别对分频后的分频地震数据sb(x,t)进行精细的强能量噪声压制，每个分频地震数据sb(x,t)都尽可能的突出有效波、提高信噪比，提高压制近炮点强能量噪声的压制效果。另外，在分别对每个分频地震数据sb(x,t)进行强能量噪声压制时可以同时进行，大大提高压制近炮点强能量噪声的压制效率。
在确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的分频噪声数据nb(x,t)后，将所有的分频地震数据sb(x,t)对应的所有分频噪声数据nb(x,t)进行加和，即可确定地震道集记录s(x,t)对应的强能量噪声n(x,t)，即：
其中，n(x,t)表示强能量噪声，nb(x,t)表示分频噪声数据，b表示地震道集分频个数。
进而在确定地震道集记录s(x,t)对应的强能量噪声n(x,t)，利用地震道集记录s(x,t)减去强能量噪声n(x,t)，即可得到压制近炮点强能量噪声后的地震道集记录s’(x,t)，即：
s’(x,t)＝s(x,t)-n(x,t)；
其中，s’(x,t)表示压制近炮点强能量噪声后的地震道集记录，s(x,t)表示地震道集记录，n(x,t)表示强能量噪声。
在本发明实施例中，根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。本发明实施例中，将地震道集记录进行分频得到多个分频地震数据，并分别对每个分频地震数据进行噪声压制的精细处理，使得每个分频地震数据都尽可能的突出有效波，有效提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
图2示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法中步骤102的实现流程，为便于描述，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
在本发明的一实施例中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息反映炮检距与强能量噪声在地震道集记录上出现的起始时间之间的关系，为了进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，如图2所示，步骤102，分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据，包括：
步骤201，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线；时变能量曲线反映能量随时间的变化；
步骤202，根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
在本发明实施例中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息是反映炮检距x与强能量噪声在地震道集记录s(x,t)上出现的起始时间之间的关系，标识了强能量噪声在地震道集记录s(x,t)的边界。时变能量曲线是反映每个分频地震数据的能量随时间的变化。在确定强能量噪声参数中的强能量噪声边界信息后，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，进而根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
在本发明实施例中，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，进而根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，可以进一步压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
图3示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法中步骤201的的实现流程，为便于描述，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
在本发明的一实施例中，为了进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，如图3所示，步骤201，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，包括：
步骤301，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据的噪声边界信息；
步骤302，根据每个分频地震数据的噪声边界信息得到每个时间样点的能量曲线；
步骤303，根据每个时间样点及每个时间样点的能量曲线，利用统计方法确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线。
在本发明实施例中，强能量噪声边界信息包括强能量噪声边界数据对，强能量噪声边界数据对表示炮检距x与强能量噪声在地震道集记录s(x,t)上出现的起始时间之间的关系，即强能量噪声边界数据对是强能量噪声边界信息中的离散样点，可以通过对强能量噪声边界数据对进行插值(在离散数据的基础上按炮检距补插，使得这条曲线通过全部给定的离散数据点)得到每个地震道的强能量噪声边界信息。同理，也可以对强能量噪声边界数据对进行插值得到每个分频地震数据sb(x,t)的噪声边界信息fbi。其中，i表示地震道序号。
在本发明的一实施例中，例如可以根据实际地震道集记录数据确定如下强能量噪声边界数据对，即炮检距-起始时间对：
(500米，100毫秒)、(800米，900毫秒)、(1100米，1550毫秒)、(1400米，2250毫秒)、(1700米，2800毫秒)、(2000米，3400毫秒)、(2300米，4000毫秒)、(2600米，4500毫秒)、(2900米，5200毫秒)、(3200米，5800毫秒)、(3500米，6300毫秒)。
本领域技术人员可以理解的是，还可以是除上述炮检距-起始时间之外的其他强能量噪声边界数据对，本发明实施例对此不再详细赘述。
为了进一步提高压制近炮点签强能量噪声的压制效果，尽可能的沿地震道集记录s(x,t)的干扰边缘确定强能量噪声边界数据对。因为若靠上远离强能量噪声边界，则划分的强能量噪声区域过大，强能量噪声与有效反射信号的差异越来越不明显，这样会导致去噪效果不明显，并过多的伤害有效反射信号。
在确定每个分频地震数据sb(x,t)的噪声边界信息fbi后，沿小于每个分频地震数据sb(x,t)的噪声边界信息fbi的起始时间拾取每个分频地震数据sb(x,t)的振幅包络几个样点值，对振幅包络几个样点值进行平均得到噪声边界能量Ei，进而形成噪声边界能量对(fbi,Ei)。进而对噪声边界能量对(fbi,Ei)进行插值得到每个时间样点的能量曲线E(t)。其中，Ei表示第i道噪声边界能量。
在确定每个时间样点的能量曲线E(t)后，即可利用统计方法确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的时变能量曲线AE(t)。
在本发明实施例中，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据的噪声边界信息，根据每个分频地震数据的噪声边界信息得到每个时间样点的能量曲线，根据每个时间样点及每个时间样点的能量曲线，利用统计方法确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，可以进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
在本发明的一实施例中，在确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的时变能量曲线AE(t)时，统计方法包括二次移动平均。二次移动平均，是指是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。
如上所述，运用一次移动平均法求得的移动平均值，存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈现线性趋势时，移动平均值总是落后于观察值数据的变化。二次移动平均法，正是要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线性时间关系数学模型，求得预测值。二次移动平均预测法解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的市场现象时间序列的预测，同时它还保留了一次移动平均法的优点。二次移动平均法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的预测。
其中，一次移动平均：
表示第j个时间样点的时变能量，N表示平均个数，yj+m表示第j+m个时间样点的能量，yj+m-1表示第j+m-1个时间样点的能量，yj-m表示第j-m个时间样点的能量，yj-m-1表示第j-m-1个时间样点的能量。
二次移动平均：
表示第j个时间样点的时变能量，/>表示第j+m个时间样点的时变能量，表示第j+m-1个时间样点的时变能量，/>表示第j-m个时间样点的时变能量，表示第j-m-1个时间样点的时变能量。
其中：
且/>
j＝0,1,2,…,K-2,K-1,K，j表示第j个时间样点，K表示时间样点的总个数，m表示二次移动平均中平滑窗口的大小。
图4示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的方法中步骤202的的实现流程，为便于描述，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
在本发明的一实施例中，强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息；时变压制门槛值信息反映时间与压制门槛值之间的关系，时变衰减系数信息反映时间与衰减系数之间的关系；为了进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，如图4所示，步骤202，根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，包括：
步骤401，根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线；
步骤402，根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子；
步骤403，根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
在本发明实施例中，强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息thr(t)及时变衰减系数信息α(t)；时变压制门槛值信息thr(t)反映时间t与压制门槛值thr之间的关系，时变衰减系数信息α(t)反映时间t与衰减系数α之间的关系。
其中，时变压制门槛值信息thr(t)包括时变压制门槛值数据对，时变压制门槛值数据对是时变压制门槛值信息上的离散样点，可以通过对时变压制门槛值数据对进行插值得到时变压制门槛值信息。时变压制门槛值数据对，反映时间t与压制门槛值thr之间的关系。例如，根据实际地震道集记录确定的时变压制门槛值数据对，即时间t-压制门槛值thr：(0毫秒，2.5)、(1000毫秒，2.5)。本领域技术人员可以理解的是，还可以是除上述时间-压制门槛值之外的其他时变压制门槛值数据对，本发明实施例对此不再详细赘述。
时变衰减系数信息α(t)，包括时间衰减系数数据对，时间衰减系数数据对是时变衰减系数信息上的离散样点，可以通过对时间衰减系数数据对进行插值得到时变衰减系数信息α(t)。时间衰减系数数据对，反映时间t与衰减系数α之间的关系，例如，根据实际地震道集记录确定的时间衰减系数数据对，即时间t-衰减系数α：(0毫秒，1.0)、(1000毫秒，1.0)。本领域技术人员可以理解的是，还可以是除上述时间t-衰减系数α之外的其他时变衰减系数数据对，本发明实施例对此不再详细赘述。
振幅包络曲线，在振幅频谱图中将各条谱线顶点连接起来的曲线称为振幅包络曲线。在确定分频地震数据sb(x,t)后，可以根据每个分频地震数据sb(x,t)确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的振幅包络曲线Hb(x,t)。
具体的，在根据时变压制门槛值信息thr(t)及时变衰减系数信息α(t)、每个分频地震数据对应的时变能量曲线AE(t)及振幅包络曲线Hb(x,t)，确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的分频噪声提取因子c(x,t)时，可以通过如下公式确定分频噪声提取因子c(x,t)：
其中，c(x,t)表示分频噪声提取因子，α(t)表示时变衰减系数信息，AE(t)表示时变能量曲线，Hb(x,t)表示振幅包络曲线，thr(t)表示时变压制门槛值信息。
在确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的分频噪声提取因子c(x,t)后，即可通过如下公式确定每个分频地震数据sb(x,t)对应的分频噪声数据nb(x,t)：
nb(x,t)＝sb(x,t)×c(x,t)；
其中，nb(x,t)表示每个分频地震数据sb(x,t)对应的分频噪声数据，c(x,t)表示分频噪声提取因子。
在本发明实施例中，根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线，根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子，根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，可以进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
本发明实施例中还提供了一种压制近炮点强能量噪声的装置，如下面的实施例所述。由于这些装置解决问题的原理与压制近炮点强能量噪声的方法相似，因此这些装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
图5示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置的功能模块，为便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
参考图5，所述压制近炮点强能量噪声的装置所包含的各个模块用于执行图1对应实施例中的各个步骤，具体请参阅图1以及图1对应实施例中的相关描述，此处不再赘述。本发明实施例中，所述压制近炮点强能量噪声的装置包括分频模块501、分频压制模块502、噪声确定模块503及去噪模块504。
分频模块501，用于根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数。
分频压制模块502，用于分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
噪声确定模块503，用于根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声。
去噪模块504，用于根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。
在本发明实施例中，分频模块501根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；分频压制模块502分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；噪声确定模块503根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；去噪模块504根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。本发明实施例中，分频模块501将地震道集记录进行分频得到多个分频地震数据，分频压制模块502分别对每个分频地震数据进行噪声压制的精细处理，使得每个分频地震数据都尽可能的突出有效波，有效提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
在本发明的一实施例中，地震道集分频参数至少包括地震道集分频个数。
图6示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置中分频压制模块502的结构示意，为便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
在本发明的一实施例中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息反映炮检距与强能量噪声在地震道集记录上出现的起始时间之间的关系，为了进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，参考图6，所述分频压制模块502所包含的各个单元用于执行图2对应实施例中的各个步骤，具体请参阅图2以及图2对应实施例中的相关描述，此处不再赘述。本发明实施例中，所述分频压制模块502包括时变能量曲线确定单元601及分频噪声数据确定单元602。
时变能量曲线确定单元601，用于根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线；时变能量曲线反映能量随时间的变化。
分频噪声数据确定单元602，用于根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
在本发明实施例中，时变能量曲线确定单元601根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，进而分频噪声数据确定单元602根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，可以进一步压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
图7示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置中时变能量曲线确定单元601的结构示意，为便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
在本发明的一实施例中，为了进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，参考图7，所述时变能量曲线确定单元601所包含的各个子单元用于执行图3对应实施例中的各个步骤，具体请参阅图3以及图3对应实施例中的相关描述，此处不再赘述。本发明实施例中，所述时变能量曲线确定单元601包括噪声边界信息确定子单元701、时间样点能量曲线确定子单元702及时变能量曲线确定子单元703。
噪声边界信息确定子单元701，用于根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据的噪声边界信息。
时间样点能量曲线确定子单元702，用于根据每个分频地震数据的噪声边界信息得到每个时间样点的能量曲线。
时变能量曲线确定子单元703，用于根据每个时间样点及每个时间样点的能量曲线，利用统计方法确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线。
在本发明实施例中，噪声边界信息确定子单元701根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据的噪声边界信息，时间样点能量曲线确定子单元702根据每个分频地震数据的噪声边界信息得到每个时间样点的能量曲线，时变能量曲线确定子单元703根据每个时间样点及每个时间样点的能量曲线，利用统计方法确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，可以进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
在本发明的一实施例中，统计方法包括二次移动平均：
一次移动平均：
表示第j个时间样点的时变能量，N表示平均个数，yj+m表示第j+m个时间样点的能量，yj+m-1表示第j+m-1个时间样点的能量，yj-m表示第j-m个时间样点的能量，yj-m-1表示第j-m-1个时间样点的能量。
二次移动平均：
表示第j个时间样点的时变能量，/>表示第j+m个时间样点的时变能量，表示第j+m-1个时间样点的时变能量，/>表示第j-m个时间样点的时变能量，表示第j-m-1个时间样点的时变能量；
其中：
且/>
j＝0,1,2,…,K-2,K-1,K，j表示第j个时间样点，K表示时间样点的总个数，m表示二次移动平均中平滑窗口的大小。
图8示出了本发明实施例提供的压制近炮点强能量噪声的装置中分频噪声数据确定单元602的结构示意，为便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
在本发明的一实施例中，强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息；时变压制门槛值信息反映时间与压制门槛值之间的关系，时变衰减系数信息反映时间与衰减系数之间的关系；为了进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果，参考图8，所述分频噪声数据确定单元602所包含的各个子单元用于执行图4对应实施例中的各个步骤，具体请参阅图4以及图4对应实施例中的相关描述，此处不再赘述。本发明实施例中，所述分频噪声数据确定单元602包括振幅包络曲线确定子单元801、分频噪声提取因子确定子单元802及分频噪声数据确定子单元803。
振幅包络曲线确定子单元801，用于根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线。
分频噪声提取因子确定子单元802，用于根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子。
分频噪声数据确定子单元803，用于根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
在本发明实施例中，振幅包络曲线确定子单元801根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线，分频噪声提取因子确定子单元802根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子，分频噪声数据确定子单元803根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，可以进一步提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述压制近炮点强能量噪声的方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述压制近炮点强能量噪声的方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例中，根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录。本发明实施例中，将地震道集记录进行分频得到多个分频地震数据，并分别对每个分频地震数据进行噪声压制的精细处理，使得每个分频地震数据都尽可能的突出有效波，有效提高压制近炮点强能量噪声的压制效率及压制效果。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
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 (10)

1.一种压制近炮点强能量噪声的方法，其特征在于，包括：
根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数；
分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；
根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录；
其中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息反映炮检距与强能量噪声在地震道集记录上出现的起始时间之间的关系，分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据，包括：
根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线；时变能量曲线反映能量随时间的变化；
根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息；时变压制门槛值信息反映时间与压制门槛值之间的关系，时变衰减系数信息反映时间与衰减系数之间的关系；根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据，包括：
根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线；
根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子；
根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，地震道集分频参数至少包括地震道集分频个数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线，包括：
根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据的噪声边界信息；
根据每个分频地震数据的噪声边界信息得到每个时间样点的能量曲线；
根据每个时间样点及每个时间样点的能量曲线，利用统计方法确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，统计方法包括两次移动平均：
一次移动平均：
表示一次移动平均中的第j个时间样点的时变能量，N表示平均个数，yj+m表示第j+m个时间样点的能量，yj+m-1表示第j+m-1个时间样点的能量，yj-m表示第j-m个时间样点的能量，yj-m-1表示第j-m-1个时间样点的能量；
二次移动平均：
表示二次移动平均中的第j个时间样点的时变能量，/>表示第j+m个时间样点的时变能量，/>表示第j+m-1个时间样点的时变能量，/>表示第j-m个时间样点的时变能量，/>表示第j-m-1个时间样点的时变能量；
其中：
j＝0,1,2,…,K-2,K-1,K，j表示第j个时间样点，K表示时间样点的总个数，m表示二次移动平均中平滑窗口的大小。
5.一种压制近炮点强能量噪声的装置，其特征在于，包括：
分频模块，用于根据强能量噪声参数对地震道集记录进行分频处理确定多个分频地震数据；强能量噪声参数至少包括地震道集分频参数；
分频压制模块，用于分别对每个分频地震数据进行强能量噪声压制，得到每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
噪声确定模块，用于根据所有分频地震数据对应的分频噪声数据确定强能量噪声；
去噪模块，用于根据地震道集记录及强能量噪声确定压制强能量噪声后的地震道集记录；
其中，强能量噪声参数还包括强能量噪声边界信息，强能量噪声边界信息反映炮检距与强能量噪声在地震道集记录上出现的起始时间之间的关系，分频压制模块包括：
时变能量曲线确定单元，用于根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线；时变能量曲线反映能量随时间的变化；
分频噪声数据确定单元，用于根据每个分频地震数据对应的时变能量曲线确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据；
强能量噪声参数还包括时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息；时变压制门槛值信息反映时间与压制门槛值之间的关系，时变衰减系数信息反映时间与衰减系数之间的关系；分频噪声数据确定单元包括：
振幅包络曲线确定子单元，用于根据每个分频地震数据确定每个分频地震数据对应的振幅包络曲线；
分频噪声提取因子确定子单元，用于根据时变压制门槛值信息及时变衰减系数信息、每个分频地震数据对应的时变能量曲线及振幅包络曲线，确定每个分频地震数据对应的分频噪声提取因子；
分频噪声数据确定子单元，用于根据每个分频地震数据及其对应的分频噪声提取因子，确定每个分频地震数据对应的分频噪声数据。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，地震道集分频参数至少包括地震道集分频个数。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，时变能量曲线确定单元包括：
噪声边界信息确定子单元，用于根据强能量噪声边界信息确定每个分频地震数据的噪声边界信息；
时间样点能量曲线确定子单元，用于根据每个分频地震数据的噪声边界信息得到每个时间样点的能量曲线；
时变能量曲线确定子单元，用于根据每个时间样点及每个时间样点的能量曲线，利用统计方法确定每个分频地震数据对应的时变能量曲线。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，统计方法包括两次移动平均：
一次移动平均：
表示一次移动平均中的第j个时间样点的时变能量，N表示平均个数，yj+m表示第j+m个时间样点的能量，yj+m-1表示第j+m-1个时间样点的能量，yj-m表示第j-m个时间样点的能量，yj-m-1表示第j-m-1个时间样点的能量；
二次移动平均：
表示二次移动平均中的第j个时间样点的时变能量，/>表示第j+m个时间样点的时变能量，/>表示第j+m-1个时间样点的时变能量，/>表示第j-m个时间样点的时变能量，/>表示第j-m-1个时间样点的时变能量；
其中：
且/>
j＝0,1,2,…,K-2,K-1,K，j表示第j个时间样点，K表示时间样点的总个数，m表示二次移动平均中平滑窗口的大小。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。
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