CN113126164B - 地震数据去噪方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种地震数据去噪方法及装置，其中方法包括：获取地震数据和炮检距数据；根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。本发明可以去除地震数据中的声波干扰，避免声波衰减假频的产生，有效提高地震数据信噪比和分辨率。

Description

地震数据去噪方法及装置
技术领域
本发明涉及地球物理勘探技术领域，尤其涉及地震数据去噪方法及装置。
背景技术
由于地震勘探野外激发条件因素的影响，检波点通常会接收到来自震源的强大能量，如爆炸产生的空气冲击波。这些能量会以很强的振幅干扰地震数据，影响地震勘探成像质量。
声波干扰则是地震数据主要噪声之一，声波干扰频带宽，在较高的频率范围能量较强，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。现有的地震数据去噪技术通常包括：FK域声波切除法，时间域野值压制法。FK域声波切除法整体去噪后波形特征变化大，通常伴随有假频的产生。时间域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强弱随传播距离，传播时间，以及地表起伏而发生变化，只依靠能量强弱的声波压制方法对于弱声波压制效果不理想。
发明内容
本发明实施例提供一种地震数据去噪方法，用以去除地震数据中的声波干扰，避免声波衰减假频的产生，有效提高地震数据信噪比和分辨率，该方法包括：
获取地震数据和炮检距数据；
根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；
将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；
根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。
本发明实施例提供一种地震数据去噪装置，用以去除地震数据中的声波干扰，避免声波衰减假频的产生，有效提高地震数据信噪比和分辨率，该装置包括：
数据获取模块，用于获取地震数据和炮检距数据；
范围确定模块，用于根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；
频域变换模块，用于将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；
去噪模块，用于根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。
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地震数据去噪方法。
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地震数据去噪方法。
相对于现有技术中通过FK域声波切除法或时间域野值压制法进行地震数据去噪的方案而言，本发明实施例获取地震数据和炮检距数据；根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。本发明实施例首先确定了声波干扰范围，然后分为多个预设时间长度的时间窗，对时间窗内的数据分别进行频域变换，根据频域变换结果确定需要进行去噪的时间窗地震数据，避免因过大的波形特征变化而产生假频，同时有效提高地震数据信噪比和分辨率。
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为本发明实施例中地震数据去噪方法示意图；
图2为本发明实施例中地震数据去噪装置结构图；
图3为本发明实施例中地震数据去噪装置结构图；
图4为本发明具体实施例中去噪前地震数据示意图；
图5为本发明具体实施例中去噪后地震数据示意图；
图6为本发明具体实施例中声波噪声示意图。
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。
为了去除地震数据中的声波干扰，避免声波衰减假频的产生，有效提高地震数据信噪比和分辨率，本发明实施例提供一种地震数据去噪方法，如图1所示，该方法可以包括：
步骤101、获取地震数据和炮检距数据；
步骤102、根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；
步骤103、将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；
步骤104、根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。
由图1所示可以得知，本发明实施例通过获取地震数据和炮检距数据；根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。本发明实施例首先确定了声波干扰范围，然后分为多个预设时间长度的时间窗，对时间窗内的数据分别进行频域变换，根据频域变换结果确定需要进行去噪的时间窗地震数据，避免因整体去噪后过大的波形特征变化而产生假频，同时有效提高地震数据信噪比和分辨率。
发明人发现，声波空气中传播速度比较稳定，能量强，频率高，延续时间较短，在炮集上呈窄带分布的特点，基于此，在本发明实施例中，首先确定了声波干扰范围，然后分为多个预设时间长度的时间窗，对时间窗内的数据分别进行频域变换，根据频域变换结果确定需要进行去噪的时间窗地震数据，避免因整体去噪后过大的波形特征变化而产生假频，同时有效提高地震数据信噪比和分辨率。
具体实施时，获取地震数据和炮检距数据。
实施例中，所述地震数据可以是二维地震数据，也可以是三维地震数据。炮检距是指每个检波点偏离震源的距离，可以用Sn表示。
具体实施时，根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
实施例中，获取地震数据之后，对所述地震数据进行解编处理，置观测系统处理和静校正处理，根据处理后的地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。解编处理，置观测系统处理和静校正处理的目的是让声波干扰在地震数据上更规则分布。
实施例中，根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围，包括：根据所述地震数据，确定声波最大视速度和声波最小视速度；根据所述声波最大视速度，声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。其中，根据所述声波最大视速度，声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围，包括：根据所述声波最大视速度和炮检距数据，确定地震数据的第一声波出现时间；根据所述声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的第二声波出现时间；根据所述地震数据的第一声波出现时间和第二声波出现时间，确定地震数据的声波干扰范围。声波最大视速度和声波最小视速度都是根据地震数据炮集记录上声波分布的特征进行估算的。
本实施例中，根据声波最大视速度V1和炮检距数据Sn确定的第一声波出现时间Tn1，是声波在地震道中首先出现的时间，根据所述声波最小视速度V2和炮检距数据Sn确定的地震数据的第二声波出现时间Tn2，是声波在地震道中最后出现的时间。具体的，按如下公式得到第一声波出现时间和第二声波出现时间：
其中，Tn1为第一声波出现时间，Tn2为第二声波出现时间，V1为声波最大视速度，V2为声波最小视速度，Sn为炮检距数据，n为地震道的序号。
本实施例中，地震数据的第一声波出现时间和第二声波出现时间之间即为地震数据的声波干扰范围，如果将每个地震道的第一声波出现时间连在一起，形成一条直线，同时把地震道的第二声波出现时间连在一起，形成第二条直线。两条直线内部的地震数据则为有声波干扰的数据，也即声波干扰范围，相反，两条直线外部属于无声波干扰区域。
具体实施时，将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换。
实施例中，所述预设时间长度根据地震数据的采样率和声波干扰范围确定。
实施例中，所述频域变换为傅里叶变换。
实施例中，地震数据去噪方法还包括：获取声波干扰范围外的地震数据；从所述声波干扰范围外的地震数据截取预设时间长度的时间窗，对所述时间窗内的地震数据进行频域变换；根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，包括：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
本实施例中，在从所述声波干扰范围外的地震数据截取预设时间长度的时间窗时，可以在第一声波出现时间上方选定一个预设时间长度的时间窗，作为无声波数据的样本，也即可以认为是有效信号。
实施例中，根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，包括：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值；根据所述声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值和声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
实施例中，根据所述声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值和声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，包括：对每个时间窗，计算声波干扰范围内该时间窗的地震数据的平均振幅值与声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值的比值；若所述比值大于预设阈值，则选取该时间窗。
本实施例中，若所述比值大于预设阈值，则说明该时间窗内的地震数据需要进行去噪，因此选取该时间窗。如果比值小于或者等于预设阈值，则不需要进行去噪，不需要选取该时间窗。
实施例中，地震数据去噪方法还包括：对所述声波干扰范围内的地震数据进行频谱分析，确定第一主频范围；对所述声波干扰范围外的地震数据进行频谱分析，确定第二主频范围；所述根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值，包括：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和所述第一主频范围，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；所述根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，包括：根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果和所述第二主频范围，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值。
具体实施时，根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。
实施例中，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪，包括：对每个时间窗，根据该时间窗内的地震数据的频域变换结果和预设声波衰减系数，对该时间窗内的地震数据进行去噪。
本实施例中，声波衰减系数为小于1.0的值，由技术人员根据声波的强弱预先设定。声波衰减系数越小，声波衰减能力越强，反之则声波衰减能力越弱。
本实施例中，根据该时间窗内的地震数据的频域变换结果和预设声波衰减系数，对该时间窗内的地震数据进行去噪，包括：将该时间窗内的地震数据的频域变换结果与预设声波衰减系数相乘，对相乘之后的结果进行频域反变换，得到去噪后的该时间窗内的地震数据。
实施例中，对每个地震道都进行上述去噪处理，就完成了整个炮记录的声波压制。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，为后期地震波成像，属性提取，油藏开发提供有利的条件。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种地震数据去噪装置，如下面的实施例所述。由于这些解决问题的原理与地震数据去噪方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
图2为本发明实施例中地震数据去噪装置的结构图，如图2所示，该装置包括：
数据获取模块201，用于获取地震数据和炮检距数据；
范围确定模块202，用于根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；
频域变换模块203，用于将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；
去噪模块204，用于根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。
一个实施例中，所述范围确定模块202进一步用于：
根据所述地震数据，确定声波最大视速度和声波最小视速度；
根据所述声波最大视速度，声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
一个实施例中，所述范围确定模块202进一步用于：
根据所述声波最大视速度和炮检距数据，确定地震数据的第一声波出现时间；
根据所述声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的第二声波出现时间；
根据所述地震数据的第一声波出现时间和第二声波出现时间，确定地震数据的声波干扰范围。
一个实施例中，如图3所示，图2所述的地震数据去噪装置还包括：
预处理模块205，用于获取地震数据之后，对所述地震数据进行解编处理，置观测系统处理和静校正处理；
所述范围确定模块202进一步用于：根据处理后的地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
一个实施例中，所述数据获取模块201还用于：获取声波干扰范围外的地震数据；
频域变换模块203还用于：从所述声波干扰范围外的地震数据截取预设时间长度的时间窗，对所述时间窗内的地震数据进行频域变换；
去噪模块204进一步用于：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
一个实施例中，去噪模块204进一步用于：
根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；
根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值；
根据所述声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值和声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
一个实施例中，去噪模块204进一步用于：
对每个时间窗，计算声波干扰范围内该时间窗的地震数据的平均振幅值与声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值的比值；
若所述比值大于预设阈值，则选取该时间窗。
一个实施例中，所述范围确定模块202还用于：对所述声波干扰范围内的地震数据进行频谱分析，确定第一主频范围；以及对所述声波干扰范围外的地震数据进行频谱分析，确定第二主频范围；
去噪模块204进一步用于：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和所述第一主频范围，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；以及根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果和所述第二主频范围，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值。
一个实施例中，去噪模块204进一步用于：
对每个时间窗，根据该时间窗内的地震数据的频域变换结果和预设声波衰减系数，对该时间窗内的地震数据进行去噪。
一个实施例中，去噪模块204进一步用于：
将该时间窗内的地震数据的频域变换结果与预设声波衰减系数相乘，对相乘之后的结果进行频域反变换，得到去噪后的该时间窗内的地震数据。
下面给出一个具体实施例，说明本发明实施例中地震数据去噪方法的具体应用。在本具体实施例中，运用于含声波数据资料处理与分析，主要目的是提高地震数据信噪比和分辨率，去噪后能更好地保持原始地震数据波形特征。首先把三维叠前数据，按炮道排列，数据旗标选择接收点线号，这样排列声波分布更有规律，声波能量容易分布在一个直线区域内。声波衰减可以在一个排列内进行。如图4所示，去噪前含声波炮集数据显示，声波能量分布频率在40Hz-60Hz之间。按炮道排列显示地震数据，声波能量成倒V字形分布。
先对地震数据进行预处理，包括解编处理，置观测系统处理和静校正处理等，预处理后获得炮检距大小，S1，S2，S3，…Sn等，n为接收点号，这时可以选择两个接收点，到炮点的距离分为S3＝50，21，S7＝1006，64，每个接收点声波最早出现时间对应分别为T3＝143.0ms，T7＝2882ms。最晚出现时间对应分别为T3′＝240.0ms，T7′＝3220ms。根据声波传播的距离和时间用V1＝(S7-S3)/(T7-T3)计算出声波最大视速度为：V1＝349m/s；最小视速度为V1＝(S7-S3)/(T7′-T3′)，计算出声波最小视速度为：V2＝321m/s，根据最大最小声波视速度可以计算出每个地震道上声波最早和最晚出现的时间，Tn1，Tn2，n为地震道数，把每个地震道上出现的最早和最晚时间连接起来形成两条直线，如图4。给定一个时间窗30ms，把两条直线之间的地震数据分成几个时间窗，同时在最早出现声波的时间点分隔线上方再选定一个30ms时间窗，然后对这时间窗内地震数据分别做傅里叶变换。分别计算无声波干扰区域有效信号主频与声波干扰区域声波主频范围，分别为20Hz-30Hz和40Hz-60Hz，在这个主频范围内分别计算有效信号主频平均振幅值和声波主频的平均振幅值，并分别计算出声波主频平均振幅值与有效信号主频平均振幅值的比值ratio(1)＝0.8，ratio(2)＝0.7，ratio(3)＝0.4，……ratio(m)＝0.1，m为时间窗个数，根据用户给定的声波与有效信号比值的阈值ratio＝0.5，可以确定时间窗1和2中含有声波，需要衰减，3和m内有无声波存在，不需要衰减，对时间窗1和2数据，指定声波衰减系数为0.1，这时把声波时间窗1和2傅里叶变换后的声波主频(40Hz-60Hz)范围内的振幅值都乘以0.1，然后把衰减后频率域的数据做傅里叶反变换，完成声波压制，对一个单道地震记录就完成了声波压制。每个地震道都完成这样的处理，就完成了整个炮记录的声波压制，如图5所示。
对比图4和图5，可以明显看出声波干扰已经被压制，无声波干扰区域地震数据波形特征没有出现任何变化，被衰减的声波如图6所示，看不到任何有效信号，证明去噪后很好地保持了原始地震数据的波形特征。
综上所述，本发明实施例获取地震数据和炮检距数据；根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪。本发明实施例首先确定了声波干扰范围，然后分为多个预设时间长度的时间窗，对时间窗内的数据分别进行频域变换，根据频域变换结果确定需要进行去噪的时间窗地震数据，避免因过大的波形特征变化而产生假频，同时有效提高地震数据信噪比和分辨率。
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 (22)

1.一种地震数据去噪方法，其特征在于，包括：
获取地震数据和炮检距数据；
根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；
将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；
根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪；
还包括：
获取声波干扰范围外的地震数据；
从所述声波干扰范围外的地震数据截取预设时间长度的时间窗，对所述时间窗内的地震数据进行频域变换；
根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，包括：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围，包括：
根据所述地震数据，确定声波最大视速度和声波最小视速度；
根据所述声波最大视速度，声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述声波最大视速度，声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围，包括：
根据所述声波最大视速度和炮检距数据，确定地震数据的第一声波出现时间；
根据所述声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的第二声波出现时间；
根据所述地震数据的第一声波出现时间和第二声波出现时间，确定地震数据的声波干扰范围。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取地震数据之后，对所述地震数据进行解编处理，置观测系统处理和静校正处理；
根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围，包括：根据处理后的地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时间长度根据地震数据的采样率和声波干扰范围确定。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频域变换为傅里叶变换。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，包括：
根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；
根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值；
根据所述声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值和声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值和声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，包括：
对每个时间窗，计算声波干扰范围内该时间窗的地震数据的平均振幅值与声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值的比值；
若所述比值大于预设阈值，则选取该时间窗。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述声波干扰范围内的地震数据进行频谱分析，确定第一主频范围；
对所述声波干扰范围外的地震数据进行频谱分析，确定第二主频范围；
所述根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值，包括：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和所述第一主频范围，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；
所述根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，包括：根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果和所述第二主频范围，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪，包括：对每个时间窗，根据该时间窗内的地震数据的频域变换结果和预设声波衰减系数，对该时间窗内的地震数据进行去噪。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，根据该时间窗内的地震数据的频域变换结果和预设声波衰减系数，对该时间窗内的地震数据进行去噪，包括：将该时间窗内的地震数据的频域变换结果与预设声波衰减系数相乘，对相乘之后的结果进行频域反变换，得到去噪后的该时间窗内的地震数据。
12.一种地震数据去噪装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取地震数据和炮检距数据；
范围确定模块，用于根据所述地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围；
频域变换模块，用于将所述声波干扰范围内的地震数据分为多个预设时间长度的时间窗，对每个时间窗内的地震数据进行频域变换；
去噪模块，用于根据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗，对所述一个或多个时间窗内的地震数据进行去噪；
所述数据获取模块还用于：获取声波干扰范围外的地震数据；
频域变换模块还用于：从所述声波干扰范围外的地震数据截取预设时间长度的时间窗，对所述时间窗内的地震数据进行频域变换；
去噪模块进一步用于：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述范围确定模块进一步用于：
根据所述地震数据，确定声波最大视速度和声波最小视速度；
根据所述声波最大视速度，声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述范围确定模块进一步用于：
根据所述声波最大视速度和炮检距数据，确定地震数据的第一声波出现时间；
根据所述声波最小视速度和炮检距数据，确定地震数据的第二声波出现时间；
根据所述地震数据的第一声波出现时间和第二声波出现时间，确定地震数据的声波干扰范围。
15.如权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括：
预处理模块，用于获取地震数据之后，对所述地震数据进行解编处理，置观测系统处理和静校正处理；
所述范围确定模块进一步用于：根据处理后的地震数据和炮检距数据，确定地震数据的声波干扰范围。
16.如权利要求12所述的装置，其特征在于，去噪模块进一步用于：
根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；
根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值；
根据所述声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值和声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值，从所述多个预设时间长度的时间窗中选取一个或多个时间窗。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，去噪模块进一步用于：
对每个时间窗，计算声波干扰范围内该时间窗的地震数据的平均振幅值与声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值的比值；
若所述比值大于预设阈值，则选取该时间窗。
18.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述范围确定模块还用于：对所述声波干扰范围内的地震数据进行频谱分析，确定第一主频范围；以及对所述声波干扰范围外的地震数据进行频谱分析，确定第二主频范围；
去噪模块进一步用于：根据声波干扰范围内每个时间窗的地震数据频域变换结果和所述第一主频范围，计算声波干扰范围内每个时间窗的地震数据的平均振幅值；以及根据声波干扰范围外的地震数据频域变换结果和所述第二主频范围，计算声波干扰范围外的地震数据的平均振幅值。
19.如权利要求12所述的装置，其特征在于，去噪模块进一步用于：
对每个时间窗，根据该时间窗内的地震数据的频域变换结果和预设声波衰减系数，对该时间窗内的地震数据进行去噪。
20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，去噪模块进一步用于：
将该时间窗内的地震数据的频域变换结果与预设声波衰减系数相乘，对相乘之后的结果进行频域反变换，得到去噪后的该时间窗内的地震数据。
21.一种计算机设备，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11任一所述方法。
22.一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11任一所述方法。
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