CN112799132B - 微局部线性噪声压制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种微局部线性噪声压制方法及装置。所述方法包括：获取三维共炮集数据体及处理参数；将三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。本发明通过在局部时空窗口中用拉东变换确定噪声位置，再用特定的中值滤波提取微局部线性噪声，实现了压制微局部线性噪声，提高复杂地表区地震资料的信噪比，对局部线性噪声压制具有明显效果。
Description
技术领域
本发明涉及地震数据处理技术领域，尤指一种微局部线性噪声压制方法及装置。
背景技术
地震勘探是一种利用地下介质弹性和密度的差异，通过观测和分析大地对人工激发地震波的响应，推断地下构造形态和岩层性质的方法。地震勘探是钻探前勘测石油与天然气资源的重要手段，在煤田和工程地质勘察、区域地质研究和地壳研究等方面，地震勘探也得到广泛应用。地震勘探在分层的详细程度和勘查的精度上，都优于其他地球物理勘探方法。地震勘探通常分为折射波地震勘探和反射波地震勘探，目前在石油和天然气资源勘查领域，主要采用反射波地震勘探，由地震数据采集、地震数据处理和地震资料解释三个阶段组成。在反射波地震勘探中，地下一次反射波是有效信号，地震数据处理的目的是提高一次反射波的信噪比和分辨率，而其他地震波都认为是噪声，所以噪声压制成为地震数据处理的首要环节。从噪声源来看，地震噪声有可分为外部源和次生源。外部源是指地震震源之外的能量源，比如测线附近的采油泵、动力交通工具以及人畜活动等，甚至包括风吹草动、海浪和水流动等微震源；次生源常指近地表不均匀介质和非水平地形，比如沟、坎、出露岩石等，常常称这类次生源为近地表散射源。从地震记录来看，可将地震噪声分为相干噪声和随机噪声。相干噪声是指规则干扰波，包括声波、面波、多次反射波和侧面波等；随机噪声是指不规则干扰波，包括微震、低频背景、高频背景等，其中在沼泽和流沙等松散介质中激发地震波时，其固有频率构成了低频背景(10-30Hz)，而在坚硬的岩石中激发的能量，遇到砾石和多孔石灰岩等浅层不均匀体时产生的散射波就构成了高频背景(80-200Hz)。
工业上针对不同噪声已经发展了多种压制方法，比如常用的切除法、频率-波数域滤波法、时间-波数域滤波法、频率-空间域滤波法、拉东变换法、局部相干噪声滤波法、线性噪声压制法以及小波域压制法等。这些方法都有一定优势，甚至包括近年来发展的地震干涉测量法压制近地表散射波。尤其在复杂地表区地震记录中常常出现一些微局部线性噪声，并且频率和振幅在空间变化较大，通常需人工进行分区、分带、分频、分域、分时、分段等手段进行去噪，既耗时又不易掌控，这种微局部线性噪声压制是目前地震勘探面临的关键技术难题之一。
发明内容
为了解决上述问题，本发明实施例提供一种微局部线性噪声压制方法，所述方法包括：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
可选的，在本发明一实施例中，所述将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录包括：根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；根据炮点和接收点的相对位置关系，将各所述测线号排列记录分解为单边记录。
可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据包括：根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据。
可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将所述局部线性噪声的位置存入一维数组包括：对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
本发明实施例还提供一种微局部线性噪声压制装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取三维共炮集数据体及处理参数；
数据分解模块，用于将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
数据提取模块，用于根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
位置确定模块，用于根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
线性噪声模块，用于从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
信号去噪模块，用于从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
可选的，在本发明一实施例中，所述数据分解模块包括：第一分解单元，用于根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；第二分解单元，用于根据炮点和接收点的相对位置关系，将各所述测线号排列记录分解为单边记录。
可选的，在本发明一实施例中，所述数据提取模块包括：局部时空窗数量确定单元，用于根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；局部时空窗口数据提取单元，用于利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据。
可选的，在本发明一实施例中，所述位置确定模块包括：拉东变换单元，用于对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；位置确定单元，用于利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
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以下步骤：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
本发明既解决了大多数线性噪声压制方法的全局性问题，又解决了分区、分带、分频、分域、分时、分段等手段去噪造成的人工成本和不稳定性的问题，提高了计算效率，保证了去噪的稳定性，实现了压制微局部线性噪声，提高复杂地表区地震资料的信噪比，对局部线性噪声压制具有明显效果。
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。
图1为本发明实施例提一种微局部线性噪声压制方法的流程图；
图2为本发明实施例中参数说明和窗口滑动示意图；
图3为本发明一具体实施例中微局部线性噪声压制方法流程图；
图4为本发明实施例中输入的砾石区共炮集记录图；
图5为本发明实施例中对应于图4的输出的共炮集记录图；
图6为本发明实施例中输入的近源强散射的共炮集记录图；
图7为本发明实施例中对应于图6的输出的共炮集记录图；
图8为本发明实施例中应用本发明之前的所有共炮集资料的叠加剖面；
图9为本发明实施例中应用本发明之后的所有共炮集资料的叠加剖面；
图10为本发明实施例一种微局部线性噪声压制装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种微局部线性噪声压制方法及装置。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
由于地表崎岖不平、近地表岩性多变，产生了大量的微局部线性噪声。本发明的目的是压制微局部线性噪声，从而提高复杂地表区地震资料的信噪比。如图1所示为本发明实施例提一种微局部线性噪声压制方法的流程图，图中所示方法包括：
步骤S1，获取三维共炮集数据体及处理参数；
步骤S2，将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
步骤S3，根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
步骤S4，根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
步骤S5，从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
步骤S6，从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
在本实施例中，从单边记录中提取局部时空窗口数据，用拉东变换确定局部线性噪声的位置，并将这个位置上的局部线性噪声存入一维数组，再从中用更小的滑动窗口提取微局部数据，进行特定的中值滤波，获得微局部线性噪声，最后从原数据中减去微局部线性噪声，获得有效信号记录。其中，时空窗口数据是指一个二维数据，第一维(快维)表示时间，第二维(慢维)表示空间。比如图2中左侧图中矩形方框被称为窗口，垂向表示时间，水平方向表示空间，W表示该窗口的时间范围，H代表窗口的空间范围。与现有技术相比，本发明采用逐级缩小数据窗口的逻辑，先从宏观上确定线性噪声的位置，再从微观上识别线性噪声，从而实现微局部线性噪声的识别与压制。其作用类似于放大镜的功能，其中用中值滤波半窗口点数参数来控制线性噪声的子波长度，用中值滤波半窗口道数参数来控制微局部线性噪声的延伸范围，使得在微局部范围内线性噪声同相轴的波形和振幅保持稳定。本发明既解决了大多数线性噪声压制方法的全局性问题，又解决了分区、分带、分频、分域、分时、分段等手段去噪造成的人工成本和不稳定性，提高了计算效率，保证了去噪的稳定性。压制了复杂地表区局部线性噪声，明显提高了地震体波信噪比，结合常规处理技术，可以明显改善复杂区地震波成像质量。本发明适用于砾石区和山地等复杂地表区地震资料处理，可成为山地等复杂区地震资料处理中的一个关键环节。
作为本发明的一个实施例，将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录包括：根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；根据炮点和接收点的相对位置关系，将各所述测线号排列记录分解为单边记录。
作为本发明的一个实施例，根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据包括：根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据。
作为本发明的一个实施例，根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将所述局部线性噪声的位置存入一维数组包括：对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
在本发明一具体实施例中，本发明的微局部线性噪声压制方法的具体包括：
(1)输入整个工区三维共炮集数据体，要求每个共炮集中道号从小到大排序，对每个共炮集进行下列(2)-(5)计算。
(2)单边记录分解。
本发明要求输入单边记录，也就是说，炮点在所有接收点的一侧。目前地震记录几乎都是双边记录，即炮点位于接收点之间，并且三维地震记录是由多条测线构成的。如果不满足单边记录条件，需要先将整个炮集分解为多个单边记录，再依次处理每个单边记录。具体分解步骤如下：
(2.1)先根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；
(2.2)对各测线排列记录，再根据炮点和接收点的相对位置关系，将它分解为单边记录。
(3)输入参数：局部时空窗口道数H、局部时空窗口时间点数W、局部时空窗口滑动道数mtrace、局部时空窗口滑动时间点数mtime、中值滤波半窗口道数gatetrace、中值滤波半窗口时间点数gatetime、斜率起始号begslope、斜率终止号endslope、斜率间隔的倒数intslope、门槛系percent、噪声控制系数scale、重复次数nstep。
(4)对于图2中(a)所示的单边记录d(K,L)进行如下处理(其中横坐标ix＝0,1,…,K-1表示道号、纵坐标it＝0,1,…,L-1表示时间样点号，K为单边记录的总道数、L为单边记录的时间样点总数)：
(4.1)用拉东变换计算门槛值：
(4.1.1)对单边记录d(K,L)进行如下拉东变换：
其中ip∈[begslope,endslope],iτ∈[0,L]，斜率为
(4.1.2)计算门槛值：
(4.2)计算局部时空窗口个数：
(4.2.1)道号方向窗口总数为其中/>
(4.2.2)时间方向窗口总数为其中/>
(4.3)如图2中(b)所示，从d(K,L)中提取局部时空窗口数据d1(P,Q)，它的起始位置为(x,t)。计算方法如下：
(4.3.1)前r-1个道方向窗口的起始位置为x＝ix×hx,(ix＝0,1,…,r-2)，道数P＝H；最后一个道方向窗口的起始位置为x＝K-H,道数P＝H，如果x＜0，则x＝0，P＝K。
(4.3.2)前s-1个时间方向窗口的起始位置为t＝it×ht,(it＝0,1,…,s-2)，点数Q＝W；最后一个时间方向窗口的起始位置为t＝L-W，点数Q＝W，如果t＜0，则t＝0，Q＝L。
(4.4)对每个局部时空窗口数据d1(P,Q)进行如下处理：
(4.4.1)对d1(P,Q)进行拉东变换：
其中ip∈[begslope,endslope],iτ∈[0,Q]，斜率为
(4.4.2)计算拉东域最大绝对值所对应的斜率θ0和截距时间样点T0：
(4.4.3)如果maxiτ,ip|D1(iτ,ip)|＞theshold，则进行下列中值滤波：
(4.4.3.1)如图2中(b)所示，以T0为中点，上下时窗点数为gatetime，确定时窗范围[w,v]，其中w＝T0-gatetime；v＝T0+gatetime。如果w＜0，则w＝0；如果v＞Q-1，则v＝Q-1。
(4.4.3.2)对于时窗[w,v]中每个样点it，沿斜率θ0从二维数组d1(P,Q)中提取一维数组a(R)，其中R＝min(Q,(P-it)/θ0)。
(4.4.3.3)对一维数组a(R)进行一种特定的中值滤波，中值滤波是一种非线性平滑技术，普通的中值滤波是先求一个数组的中值，再将这个中值代替这个数组中所有元素的值。本发明中的特定中值滤波不是简单的替换，而是要对数组中每个元素进行判断，满足其要求的值才被替换，否则仍保留其原值。这样做的好处是仅替换那些强值(一般是强噪声)，而保留弱值(一般是信号)，具体如下：
(4.4.3.3.1)如果R≤gatetrace，就直接计算a(R)的中值y。如果R＞gatetrace，如图2中(c)所示，从左到右逐点滑动窗口，记当前点的序号为k，窗口的大小为[-gatetrace,gatetrace]，计算窗口内数据的中值y。
(4.4.3.3.2)如果max(|a(k)|,|y|)＝0，则第k的输出值d2(k)＝0；如果|a(k)|-|y|＞scale×max(|a(k)|,|y|)，则d2(k)＝y，否则d2(k)＝a(k)。
(4.4.3.3.3)根据位置对应关系，将计算的一维数组d2(R)依次返回到二维数组d22(K,L)，并与d22(K,L)相应位置上值求平均和。
(4.5)从输入的单边记录d(K,L)中减去d22(K,L)，获得去噪后的单边记录。
(5)重复步骤4，如图2中(d)和(e)所示，重复次数为nstep。
(6)后续将去噪后记录进行叠加和偏移处理，获得最终地震成像剖面。
在本发明一具体实施例中，如图3所示，能够压制局部线性噪声的方法具体步骤包括：
步骤S101中，对输入的地震数据体有如下要求：能量均衡和频谱均衡的共炮集或经过常规去噪和静校正处理的共炮集，定义了道头字、剔除了废炮废道。图4显示了本发明输入的能量均衡和频谱均衡后的砾石区共炮集记录图，图6显示了近源强散射的共炮集记录图，都可以作为本发明的输入数据。这里仅显示了地震数据体中两个代表性的共炮集，本实施例中输入的数据体是一条山地宽线地震资料，共有1117炮，每炮1800道，有三条接收线，道长为8s，时间采样间隔为2ms。这里仅显示了其中一条接收线排列上记录。本实施例中采用的处理参数为：局部时空窗口道数H＝21、局部时空窗口时间点数W＝901、局部时空窗口滑动道数mtrace＝7、局部时空窗口滑动时间样点数mtime＝301、中值滤波半窗口道数gatetrace＝9、中值滤波半窗口点数gatetime＝71、斜率起始号begslope＝2、斜率终止号endslope＝81、斜率间隔的倒数intslope＝0.5、门槛系percent＝10、噪声控制系数scale＝0.2、重复次数nstep＝10。
步骤S102，由于本实施例的共炮集有三个排列，每个排列分解为2个单边记录，所以每个共炮集需分解为6个单边记录。
步骤S103，从单边记录中提取局部时空窗口数据。
(a)在提取局部时空窗口数据之前，事先计算门槛值：
(a.1)对单边记录d(K,L)进行如下拉东变换：
其中ip∈[begslope,endslope],iτ∈[0,L]，斜率为本实施例中K＝600，L＝4000。
(a.2)计算门槛值：
(b)计算局部时空窗口个数：
(b.1)道方向窗口总数为其中/>
(b.2)时间方向窗口总数为其中/>
(c)如图2中(b)所示，从d(K,L)中提取局部时空窗口数据d1(P,Q)，它的起始位置为(x,t)。计算方法如下：
(c.1)前r-1个道方向窗口的起始位置为x＝ix×hx,(ix＝0,1,…,r-2)，道数P＝H；最后一个道方向窗口的起始位置为x＝K-H,道数P＝H，如果x＜0，则x＝0，P＝K。
(c.2)前s-1个时间方向窗口的起始位置为t＝it×ht,(it＝0,1,…,s-2)，样点数Q＝W；最后一个时间方向窗口的起始位置为t＝L-W，样点数Q＝W，如果t＜0，则t＝0，Q＝L。
步骤S104，用拉东变换确定局部线性噪声的位置，并将该局部线性噪声存入一维数组。
(a)对d1(P,Q)进行拉东变换：
其中ip∈[begslope,endslope],iτ∈[0,Q]，斜率为
(b)计算拉东域最大绝对值所对应的斜率θ0和截距时间样点T0：
(c)如果maxiτ,ip|D1(iτ,ip)|＞theshold，将局部线性噪声存入一维数组：
(c.1)如图2中(b)所示，以T0为中点，上下时窗点数为gatetime，确定时窗范围[w,v]，其中w＝T0-gatetime；v＝T0+gatetime。如果w＜0，则w＝0；如果v＞Q-1，则v＝Q-1。
(c.2)对于时窗[w,v]中每个样点it，沿斜率θ0从二维数组d1(P,Q)中提取一维数组a(R)，其中R＝min(Q,(P-it)/θ0)。
步骤S105，从一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，获得微局部线性噪声。
(a)如果R≤gatetrace时，就直接计算a(R)的中值y。如果R＞gatetrace时，如图2中(c)所示，从左到右逐点滑动窗口，记当前点的序号为k，窗口的大小为[-gatetrace,gatetrace]，计算窗口内数据的中值y。
(b)如果max(|a(k)|,|y|)＝0，则第k的输出值d2(k)＝0；如果|a(k)|-|y|＞scale×max(|a(k)|,|y|)，则d2(k)＝y，否则d2(k)＝a(k)。
(c)根据位置对应关系，将计算的一维数组d2(R)依次返回到二维数组d22(K,L)，并与d22(K,L)相应位置上值求平均和。
步骤S106，从原数据中减去微局部线性噪声，获得有效信号记录。也就是说，从输入的单边记录d(K,L)中减去d22(K,L)，获得去噪后的单边记录。
以上过程每次只能压制一个最强的局部线性噪声，需要进行nstep重复，本实施例重复了10次。
为了说明本发明方法的效果，图5和图7显示了本实施例的应用效果，图9进一步说明本实施例的叠加剖面效果，这些图件说明本发明方法对局部线性噪声压制具有明显效果。
图4是本发明实施例中输入的共炮集记录图，该炮位于砾石区，由于近地表不均匀，使得波场包含了左黑圈中多组面波，还包含了近地表强散射波，呈现为右黑圈中局部线性噪声，体波几乎淹没在这些噪声中。图5为本发明实施例中输出的共炮集记录图。对比图4和图5，可以清晰地看出，图5中有效波信噪比得到明显提高，面波和近地表散射波等局部线性噪声得到有效压制。图6为本发明实施例中输入的另一共炮集记录图，该资料在近源区由于能量强，与不均匀近地表相互作用，产生了大量的局部线性噪声，这种近地表散射波分布范围比较小，如图中间黑圈所示，另外在两侧黑圈中仍然有面波及其散射波。图7为本发明实施例中输出的共炮集记录图。对比图6和图7，可以看出，图7中有效波信噪比得到明显提高，中部黑圈内局部线性噪声压制干净，且两侧黑圈内的面波和近地表散射波压制得也很干净。图8为本发明实施例中应用本发明之前的所有共炮集资料的叠加剖面，可明显看出存在大量局部线性噪声(黑圈所示)。图9为本发明实施例中应用本发明之后的所有共炮集资料的叠加剖面，明显提高有效体波信噪比，黑圈中局部线性噪声得到了有效压制，并且有效保护了体波，凸显了本发明的效果，提高了地下构造的成像质量。
本发明既解决了大多数线性噪声压制方法的全局性问题，又解决了分区、分带、分频、分域、分时、分段等手段去噪造成的人工成本和不稳定性的问题，提高了计算效率，保证了去噪的稳定性，实现了压制微局部线性噪声，提高复杂地表区地震资料的信噪比，对局部线性噪声压制具有明显效果。
如图10所示为本发明实施例一种微局部线性噪声压制装置的结构示意图，图中所示装置包括：
数据获取模块10，用于获取三维共炮集数据体及处理参数；
数据分解模块20，用于将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
数据提取模块30，用于根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
位置确定模块40，用于根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
线性噪声模块50，用于从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
信号去噪模块60，用于从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
作为本发明的一个实施例，数据分解模块包括：第一分解单元，用于根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；第二分解单元，用于根据炮点和接收点的相对位置关系，将各所述测线号排列记录分解为单边记录。
作为本发明的一个实施例，数据提取模块包括：局部时空窗数量确定单元，用于根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；局部时空窗口数据提取单元，用于利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据。
作为本发明的一个实施例，位置确定模块包括：拉东变换单元，用于对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；位置确定单元，用于利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
基于与上述一种微局部线性噪声压制方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种微局部线性噪声压制装置。由于该一种微局部线性噪声压制装置决问题的原理与一种微局部线性噪声压制方法相似，因此该一种微局部线性噪声压制装置的实施可以参见一种微局部线性噪声压制方法的实施，重复之处不再赘述。
本发明既解决了大多数线性噪声压制方法的全局性问题，又解决了分区、分带、分频、分域、分时、分段等手段去噪造成的人工成本和不稳定性的问题，提高了计算效率，保证了去噪的稳定性，实现了压制微局部线性噪声，提高复杂地表区地震资料的信噪比，对局部线性噪声压制具有明显效果。
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以下步骤：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。
基于与上述一种微局部线性噪声压制方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种计算机设备及一种计算机可读存储介质。由于该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质解决问题的原理与一种微局部线性噪声压制方法相似，因此该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质的实施可以参见一种微局部线性噪声压制方法的实施，重复之处不再赘述。
本发明既解决了大多数线性噪声压制方法的全局性问题，又解决了分区、分带、分频、分域、分时、分段等手段去噪造成的人工成本和不稳定性的问题，提高了计算效率，保证了去噪的稳定性，实现了压制微局部线性噪声，提高复杂地表区地震资料的信噪比，对局部线性噪声压制具有明显效果。
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。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种微局部线性噪声压制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录；
其中，所述根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据包括：
根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；
利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
其中，所述根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组包括：
对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；
利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录包括：
根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；
根据炮点和接收点的相对位置关系，将各所述测线号排列记录分解为单边记录。
3.一种微局部线性噪声压制装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取三维共炮集数据体及处理参数；
数据分解模块，用于将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
数据提取模块，用于根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
位置确定模块，用于根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
线性噪声模块，用于从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
信号去噪模块，用于从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录；
其中，所述数据提取模块包括：
局部时空窗数量确定单元，用于根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；
局部时空窗口数据提取单元，用于利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
其中，所述位置确定模块包括：
拉东变换单元，用于对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；
位置确定单元，用于利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述数据分解模块包括：
第一分解单元，用于根据测线号将共炮点道集分解为不同测线号排列记录；
第二分解单元，用于根据炮点和接收点的相对位置关系，将各所述测线号排列记录分解为单边记录。
5.一种计算机设备，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以下步骤：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录；
其中，所述根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据包括：
根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；
利用所述局部时空窗个数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
其中，所述根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组包括：
对所述局部时空窗口数据进行拉东变换，确定拉东域最大绝对值对应的斜率及截止时间样点；
利用所述斜率及所述截止时间样点，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取三维共炮集数据体及处理参数；
将所述三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；
根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；
根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；
从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；
从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录；
其中，所述根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据包括：
根据所述处理参数，对所述单边记录进行拉东变换，确定门槛值及局部时空窗个数；
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