CN112882102A - 地震噪声衰减方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种地震噪声衰减方法及装置，包括：采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。本发明在去噪后能更好保持原始地震数据波形特征，且能在很大程度上提高地震数据信噪比和分辨率，为地震成像和油藏开发提供有利的条件。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理高密度宽方位地震勘探技术领域，特别涉及一种地震噪声衰减的方法及装置。
背景技术
由于野外激发条件等因素的影响，无论是炸药震源或者可控震源激发，来自震源的强大能量，如爆炸产生的空气冲击波，会以非常高的振幅、宽带噪声干扰地震数据。
声波干扰频带宽,在较高的频率范围能量较强，这种噪声通常必须在预处理之前进行压制和消除，但是有些声波压制可能会按滤波器算子长度比例传播强噪声脉冲，而简单的切除声波衰减方法如：FK域切除法会波形特征变化太大，可能会影响到随后资料处理的反褶积算子设计、振幅补偿、剩余静校正计算等地震资料处理步骤。
目前勘探领域，声波压制的方法比较有限，FK切除法，野值压制法。FK域切除法去噪后波形特征变化大，通常伴随有假频的产生。野值压制法只能压制能量较强的声波，而地震勘探中的声波能量随偏移距，传播时间，以及地表起伏而发生变化，这种方法对于弱声波压制效果很不理想。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种地震噪声衰减方法，用以有效压制地震噪声，该方法包括：
采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；
根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；
对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；
根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；
从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。
本发明实施例还提供了一种地震噪声衰减装置，用以有效压制地震噪声，该装置包括：
声波零偏移距时间和样点个数确定模块，用于采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；
校正结果确定模块，用于根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；
样点叠加谱确定模块，用于对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
声波模型数据确定模块，用于根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；
反时移校正模块，用于根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；
去噪后地震数据确定模块，用于从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，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所述方法。
本发明实施例还提供了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所述方法的计算机程序。
本发明实施例中，采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；从而进行了高效的声波建模；通过从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，达到了压制地震数据中声波干扰的目的。通过本发明实施例，去噪后能更好保持原始地震数据波形特征，且能在很大程度上提高地震数据信噪比和分辨率，为地震成像，属性提取，油藏开发提供有利的条件。
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。
图1是本发明实施例提供的一种地震噪声衰减方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的去噪前含声波炮集数据显示的示意图；
图3是本发明实施例提供的对图2进行时移校正结果显示的示意图；
图4是本发明实施例提供的从图3数据中建立出的声波模型数据显示的示意图；
图5是本发明实施例提供的对图4数据进行反时移校正结果显示的示意图；
图6是本发明实施例提供的去声波干扰后炮集数据显示的示意图；
图7是本发明实施例提供的一种地震噪声衰减装置的结构示意图；
图8是本发明提供的一个地震噪声衰减装置实例的结构示意图。
具体实施方式
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做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。
发明人发现：目前勘探领域，声波压制的方法比较有限，FK切除法，野值压制法。FK域切除法去噪后波形特征变化大，通常伴随有假频的产生。野值压制法只能压制能量较强的声波，而地震勘探中的声波能量随偏移距，传播时间，以及地表起伏而发生变化，这种方法对于弱声波压制效果很不理想，但声波传播速度相对稳定,同相轴形态在近排列记录上基本呈线性分布。
由于发明人发现了上述技术问题，本发明根据声波空气中传播比较稳定，能量强，频谱宽，延续时间较短，呈窄带的特点，目的是提供一种高效声波建模噪声衰减技术，运用于含声波数据资料处理与分析，同时去噪后能更好保持原始地震数据波形特征，这种方法的推广和应用能在一定程度上提高地震数据信噪比和分辨率以及成像质量，也在一定程度上提高声波压制的保真度能为地震成像，属性提取，油藏开发提供有利的条件。
本发明实施例中地震噪声衰减方法流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101：采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；
步骤102：根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；
步骤103：对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
步骤104：根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；
步骤105：根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；
步骤106：从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。
本发明实施例提供技术方案的有益技术效果是：
本发明实施例中，采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；从而进行了高效的声波建模；通过从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，达到了压制地震数据中声波干扰的目的。通过本发明实施例，去噪后能更好保持原始地震数据波形特征，且能在很大程度上提高地震数据信噪比和分辨率，为地震成像，属性提取，油藏开发提供有利的条件。
下面结合附图2至图8，对本发明实施例涉及的各个步骤进行详细介绍如下。
在本实施例中，每个接收点的声波零偏移距时间可为声波到达每个接收点的时长，每个接收点的样点个数可以为每个接收点的零偏移距校正样点长度。
具体实施时，先采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，可以包括：
从所有接收点中选择接收点，根据震源至所选择接收点的距离、声波到达所选择接收点的时长，计算所选择接收点的声波速度；
根据所选择接收点的声波速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
具体实施时，若从所有接收点中选择多个接收点，则：
计算所述多个接收点的声波平均速度；
根据所述声波平均速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
具体实施时，按如下公式计算所选择接收点的声波速度：
其中，V是所选择接收点的声波速度、S是震源至所选择接收点的距离、T是声波到达所选择接收点的时长；
按如下公式确定每个接收点的声波零偏移距时间：
其中，T0为每个接收点的声波零偏移距时间；
按如下公式确定每个接收点的样点个数：
其中，NT为每个接收点的样点个数、si是震源采样率。
在实施例中，处理后的地震数据获得震源的X,Y坐标，以及每个接收点X,Y坐标，并计算出震源至所选择接收点的距离S，
在对地震数据预处理的基础上，用在地震数据上测量出声波最早到达接收点的震动时间T，也可以为声波到达所选择接收点的时长T，一般选测一个到五个接收点。测量出声波最早到达接收点的震动时间，也可以是一个接收点，两接收个点，或者比五个接收点更多的接收点。
根据震源到接收点的距离结果以及测量出声波最早到达接收点的震动时间结果，用V＝S/T计算出声波速度V，也是所选择接收点的声波速度，选择多个接收点的，计算出多个接收点的平均速度。
本发明实施例中，使用平均速度更能代表真实的声波传播速度。
实施例中，用获得的多个接收点的平均速度，对每个接收点都采用
计算得到每个接收点的声波零偏移距时间，si是震源采样率，
计算出每个接收点的样点个数。
本发明实施例中，每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数用于消除炮点到接收点之间的距离，即相当于所有接收点都是在同一点放炮同一点接收，接收点之间没有距离，也没有声波传播时间差。
具体实施时，在采集地震数据之后，还包括对地震数据进行预处理；所述预处理包括解编、置观测系统、静校正处理其中之一或任意组合。
具体实施时，在确定了每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数后，还根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据。
本发明实施例，进行时移校正处理的目的是把声波传播轨迹校正到同一条直线上。
实施例中，获得的每个接收点的样点个数NT，对每个接收点的地震数据都做时移校正。
具体实施时，对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱。所述时间窗包括地震数据上的所有声波。
实施例中，根据获得的校正结果数据，选择一个时间窗长度。时间窗长度的大小包含地震数据上的所有声波。
对选择出的时间窗，对时间窗内的样点数据，沿两个不同的方向做多倾角多接收点扫描叠加，获得叠加谱，选择最大的一个叠加谱的平均值作为这个样点的模型数据。
在完成选择时间窗内每个样点多倾角多接收点扫描叠加，就能获得每个样点的模型数据，所有样点模型数据就形成了一个声波模型数据，也就是所有样点模型数据形成了一个声波传播轨迹。
具体实施时，在确定声波模型数据之后，还可以包括：对声波模型数据进行中值滤波。
实施例中，对获得声波模型数据进行中值滤波处理，获得中值滤波后的声波模型数据。
具体实施时，根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理，可以包括：根据每个接收点的声波零偏移距时间，对中值滤波后的声波模型数据进行反时移校正处理。
实施例中，对获得中值滤波后的声波模型数据进行反时移校正处理，可以获得反时移校正处理后的声波模型数据。反时移校处理使用每个接收点的声波零偏移距时间T0和每个接收点的样点个数NT，校正时实际应用-NT值大小处理。
具体实施时，从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，可以包括：采用最小二乘匹配相减的方法，从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据。
本发明实施例中减去声波的方法达到了压制地震数据中声波干扰的目的，另外一般采用最小二乘匹配相减的办法，这样声波去除比较彻底，去噪效果更好。
实施例中，对处理后获得的声波模型数据，从原始数据中用波形匹配相减的方法减去声波模型数据。
本发明还提供了一具体实例，在本实例中，第一个关键步骤是把三维叠前数据，按炮道排列，数据旗标选择接收点线号，这样排列相干性强，声波能量容易实现同相叠加，声波衰减可以在一个排列内进行。如图2，去噪前含声波炮集数据显示，声波能量几种分布频率在40Hz-80Hz之间。按炮道排列显示地震数据，声波能量成倒V字形分布，见图2所示。
先对图2显示的地震勘探数据中进行预处理。包括解编和置观测系统，静校正处理等，预处理后获得炮点的X,Y坐标和每个接收点X,Y坐标，并用两点坐标的距离公式计算出炮点到每个接收点的距离S1，S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8….Sn等等，S不同点的距离，n为接收点数，选择三个接收点，到炮点的距离分为S3＝50.20，S5＝500.54，S7＝1001.74,每个接收点对应的时间分别为T3＝143ms，T5＝1430ms，T7＝2859ms。根据声波传播的距离和时间用V＝S/T计算出声波速度分别为：V3＝S3/T3＝351.04m/s，V5＝S5/T5＝350.02m/s,V7＝S7/T7＝350.35m/s,这里选择三个点，看声波的规则性而定，也可以选择多个接收点，计算出多个接收点的平均速度，V＝(V3+V5+V7)/3.0＝350.48。用获得的声波速度350.48，对每个接收点都采用
与
进行计算每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，si为采样率，在本实例中还可以采用对每个接收点都采用Tn＝Sn/Vn处理，STn＝Tn/si从而计算每个接收点的声波零偏移距时间Tn，进一步计算出每个接收点的样点个数STn，其中Sn为接收点数为n的接收点到炮点的距离，Vn为接收点数为n的接收点的声波速度，STn为接收点数为n的接收点的样点个数，Tn为接收点数为n的接收点的声波零偏移距时间。用样点个数对每个接收点的地震数据都做时移校正，目的是把声波传播轨迹校正到同一条直线上，如图3。
对时移校正后的数据，选择一个时间窗长度，这里选择1280ms。这个时间窗长度的已经能包含图2地震数据上需要压制的所有声波，对时间窗内的样点数据，沿两个不同的方向做多倾角多接收点扫描叠加，获得叠加谱，选择最大的一个叠加谱的平均值作为这个样点的模型数据，同时需要完成时间窗内所有样点处理，这样就获得时间窗内每个样点的模型数据，所有样点模型数据就形成了一个声波传播轨迹。对获得声波模型数据进行中值滤波处理，获得中值滤波后的声波模型数据如图4，(中值滤波方法是地球物理领域公知技术)，然后做反时移校正处理，反时移量就是前面计算出的STn，n能为接收点数，获得反时移校正处理后的声波模型数据，如图5。
从原始数据中用波形匹配相减的方法减去反时移校正后的声波模型数据，就达到了压制地震数据中声波干扰的目的，如附图6。
对比图6和图2，可以明显看到声波干扰已经被压制，无声波干扰领域地震数据波形特征没有出项任何变化，证明本发明实施例去噪后很好地保持了原始地震数据的波形特征。本发明实施例根据声波波形特征与地震信号的差异，对声波干扰实现了同属性准确统计和预测，建立了声波模型。本发明实施例在声波干扰压制的同时提高了地震数据信噪比和分辨率，达到了去噪后保持地震数据波形特征的目的。
本发明实施例中，采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；从而进行了高效的声波建模；通过从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，达到了压制地震数据中声波干扰的目的。通过本发明实施例，去噪后能更好保持原始地震数据波形特征，且能在很大程度上提高地震数据信噪比和分辨率，为地震成像，属性提取，油藏开发提供有利的条件。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种地震噪声衰减装置，如下面的实施例所述。由于地震噪声衰减装置解决问题的原理与地震噪声衰减方法相似，因此地震噪声衰减装置的实施可以参见地震噪声衰减方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是本发明实施例中地震噪声衰减装置的结构示意图，如图7所示，包括：
声波零偏移距时间和样点个数确定模块01，用于采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；
校正结果确定模块02，用于根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；
样点叠加谱确定模块03，用于对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
声波模型数据确定模块04，用于根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；
反时移校正模块05，用于根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；
去噪后地震数据确定模块06，用于从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。
在一个实施例中，声波零偏移距时间和样点个数确定模块01还用于：
对地震数据进行预处理；所述预处理包括解编、置观测系统、静校正处理其中之一或任意组合。
在一个实施例中，声波零偏移距时间和样点个数确定模块01具体用于：
从所有接收点中选择接收点，根据震源至所选择接收点的距离、声波到达所选择接收点的时长，计算所选择接收点的声波速度；
根据所选择接收点的声波速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
在一个实施例中，声波零偏移距时间和样点个数确定模块01还用于：
在从所有接收点中选择多个接收点时，计算所述多个接收点的声波平均速度；
根据所述声波平均速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
在一个实施例中，声波零偏移距时间和样点个数确定模块01还用于：按如下公式计算所选择接收点的声波速度：
其中，V是所选择接收点的声波速度、S是震源至所选择接收点的距离、T是声波到达所选择接收点的时长；
按如下公式确定每个接收点的声波零偏移距时间：
其中，T0为每个接收点的声波零偏移距时间；
按如下公式确定每个接收点的样点个数：
其中，NT为每个接收点的样点个数、si是震源采样率。
在一个实施例中，所述时间窗包括地震数据上的所有声波。
在一个实施例中，样点叠加谱确定模块03具体用于
对时间窗内每个样点，沿两个不同的方向进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据，包括：
对每个样点，确定该样点的叠加谱中最大的叠加谱的平均值作为该样点的模型数据；
根据时间窗内每一样点的模型数据，确定声波模型数据。
在本发明的一个实例中，该装置还可以包括中值滤波处理模块05，具体用于对声波模型数据进行中值滤波，该实例的结构示意图如图8所示。
在一个实施例中，反时移校正模块05具体用于：根据每个接收点的校正结果数据，对中值滤波后的声波模型数据进行反时移校正处理。
在一个实施例中，去噪后地震数据确定模块06具体用于：
采用最小二乘匹配相减的方法，从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，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所述方法。
本发明实施例还提供了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所述方法的计算机程序。
本发明实施例中，采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；从而进行了高效的声波建模；通过从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，达到了压制地震数据中声波干扰的目的。通过本发明实施例，去噪后能更好保持原始地震数据波形特征，且能在很大程度上提高地震数据信噪比和分辨率，为地震成像，属性提取，油藏开发提供有利的条件。
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。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (20)
1.一种地震噪声衰减方法，其特征在于，包括：
采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；
根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；
对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；
根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；
从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集地震数据之后，还包括：
对地震数据进行预处理；所述预处理包括解编、置观测系统、静校正处理其中之一或任意组合。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，包括：
从所有接收点中选择接收点，根据震源至所选择接收点的距离、声波到达所选择接收点的时长，计算所选择接收点的声波速度；
根据所选择接收点的声波速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若从所有接收点中选择多个接收点，则：
计算所述多个接收点的声波平均速度；
根据所述声波平均速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，按如下公式计算所选择接收点的声波速度：
其中，V是所选择接收点的声波速度、S是震源至所选择接收点的距离、T是声波到达所选择接收点的时长；
按如下公式确定每个接收点的声波零偏移距时间：
其中，T0为每个接收点的声波零偏移距时间；
按如下公式确定每个接收点的样点个数：
其中，NT为每个接收点的样点个数、si是震源采样率。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间窗包括地震数据上的所有声波。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱，包括：
对时间窗内每个样点，沿两个不同的方向进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据，包括：
对每个样点，确定该样点的叠加谱中最大的叠加谱的平均值作为该样点的模型数据；
根据时间窗内每一样点的模型数据，确定声波模型数据。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定声波模型数据之后，还包括：
对声波模型数据进行中值滤波；
根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理，包括：
根据每个接收点的校正结果数据，对中值滤波后的声波模型数据进行反时移校正处理。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，包括：
采用最小二乘匹配相减的方法，从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据。
10.一种地震噪声衰减装置，其特征在于，包括：
声波零偏移距时间和样点个数确定模块，用于采集地震数据，确定每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数；
校正结果确定模块，用于根据每个接收点的声波零偏移距时间和样点个数，对每个接收点的地震数据进行时移校正处理，得到校正结果数据；
样点叠加谱确定模块，用于对校正结果数据选择时间窗，对时间窗内每个样点进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
声波模型数据确定模块，用于根据每个样点的叠加谱，确定声波模型数据；
反时移校正模块，用于根据每个接收点的校正结果数据，对声波模型数据进行反时移校正处理；
去噪后地震数据确定模块，用于从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据，得到去噪后地震数据。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，声波零偏移距时间和样点个数确定模块还用于：
对地震数据进行预处理；所述预处理包括解编、置观测系统、静校正处理其中之一或任意组合。
12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，声波零偏移距时间和样点个数确定模块具体用于：
从所有接收点中选择接收点，根据震源至所选择接收点的距离、声波到达所选择接收点的时长，计算所选择接收点的声波速度；
根据所选择接收点的声波速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，声波零偏移距时间和样点个数确定模块还用于：
在从所有接收点中选择多个接收点时，计算所述多个接收点的声波平均速度；
根据所述声波平均速度，确定每个接收点的声波零偏移距时间；
根据每个接收点的声波零偏移距时间，确定每个接收点的样点个数。
14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，声波零偏移距时间和样点个数确定模块还用于
按如下公式计算所选择接收点的声波速度：
其中，V是所选择接收点的声波速度、S是震源至所选择接收点的距离、T是声波到达所选择接收点的时长；
按如下公式确定每个接收点的声波零偏移距时间：
其中，T0为每个接收点的声波零偏移距时间；
按如下公式确定每个接收点的样点个数：
其中，NT为每个接收点的样点个数、si是震源采样率。
15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述时间窗包括地震数据上的所有声波。
16.如权利要求10所述的装置，其特征在于，样点叠加谱确定模块具体用于：
对时间窗内每个样点，沿两个不同的方向进行多倾角多接收点扫描叠加，获得每个样点的叠加谱；
声波模型数据确定模块具体用于：
对每个样点，确定该样点的叠加谱中最大的叠加谱的平均值作为该样点的模型数据；
根据时间窗内每一样点的模型数据，确定声波模型数据。
17.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括中值滤波处理模块，具体用于对声波模型数据进行中值滤波；
反时移校正模块具体用于：根据每个接收点的校正结果数据，对中值滤波后的声波模型数据进行反时移校正处理。
18.如权利要求10所述的装置，其特征在于，去噪后地震数据确定模块具体用于：
采用最小二乘匹配相减的方法，从地震数据中去除反时移校正处理后的声波模型数据。
19.一种计算机设备，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9任一所述方法。
20.一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执行权利要求1至9任一所述方法的计算机程序。
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