CN113156514B - 基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法及系统，所述方案利用频率波数域的共轭对称性和有效地震信号的频率带限性，对时空域地震数据进行二维傅里叶变换并截取主频波数成分，并利用离散曲波变换，将上述成分变换到曲波域；通过对曲波域中各系数矩阵进行均值滤波处理，得到去噪后的曲波系数，最后依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到去噪后的时空域地震数据，最终实现了含深层弱信号的复杂构造地震数据的随机噪声有效压制。
Description
技术领域
本公开属于石油物探工程地震数据处理领域，尤其涉及一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
在地震数据采集过程中，受到环境噪声影响，地震记录中往往含有大量的随机噪声。随机噪声的存在影响了地震资料后续处理的精度和叠前、叠后地震反演解释的可靠性。在过去的几十年里，地球物理学家提出了许多有效的随机噪声衰减算法，主要包括空间类算法、基于变换的算法和综合性算法。
发明人发现，空间类去噪算法利用有效信号与噪声在时空域的相关性或相似性等差异进行去噪，能直接有效地压制随机噪声，但对于含深层弱信号的复杂构造地震资料的噪声压制显得有些力不从心。基于变换的去噪算法利用有效信号与噪声在变换域的差异(如频率、倾角时差)进行去噪,相比空间类算法丰富了去噪策略，但对于含深层弱信号的复杂构造地震资料的噪声压制依旧难以解决。综合性去噪算法将空间类和基于变换的算法相结合，展现出一定的技术优势，然而不可避免增加了计算量。在稀疏变换中，曲波变换由于其多尺度、多方向性而被广泛应用于去噪。然而，由于基于阈值策略的时空域曲波去噪方法忽略了弱有效信号与强噪声在时空域的振幅差异和复杂构造的多方向性，因此在实际数据处理中也难以取得理想的效果；同时，针对深层弱信号的复杂构造地震资料的噪声压制，传统的阈值策略在强噪声环境下难以保留弱有效信号，时空域曲波去噪方法对复杂构造地震资料的多方向特征表征有限的问题。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提供了一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法及系统，所述方案利用频率波数域的共轭对称性和有效地震信号的频率带限性，对时空域地震数据进行二维傅里叶变换并截取主频波数成分，并利用离散曲波变换，将上述成分变换到曲波域；通过对曲波域中各系数矩阵进行均值滤波处理，得到去噪后的曲波系数，最后依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到去噪后的时空域地震数据，最终实现了含深层弱信号的复杂构造地震数据的随机噪声有效压制。
根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法，包括：
对获得的地震数据进行分段处理；
基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围；
截取每段数据中主频波数域成分，并将所述主频波数域成分变换到曲波域，获得曲波系数矩阵；
利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制；
对于去噪后的曲波系数，依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到每段时空域去噪地震数据。
进一步的，所述基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围，具体为求取各道数据的傅里叶频谱，构建整个地震数据的平均傅里叶频谱，获得符合地震数据的有效频带范围，对主频成分截取提供依据。
进一步的，所述截取每段数据中主频波数域成分，具体为利用二维傅里叶变换将时空域数据变换到频率波数域，根据频率波数域的共轭对称性和确定的有效频带范围，截取正主频波数域成分。
进一步的，所述将所述主频波数域成分经变换到曲波域，具体为：对主频波数域成分采用2维FFT变换到频率域，在频率域采用插值方法获得不同尺度及不同方向的成分，利用抛物窗对各个尺度、方向的成分进行局部化，通过周期化技术将局部化后的成分映射到原点的仿射区域，最后对处理后数据做2维反傅里叶变换得到曲波系数。
进一步的，所述利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制，具体包括：在长度为L个采样点、宽度为W个采样点的曲波系数矩阵Cmn中移动一个长度为a个采样点的方窗，然后比较窗口中的均值Ew和Ecm矩阵的均值，如果Ew<Ecm，将窗口内的曲波系数置零；如果Ew>Ecm，保留窗口内的曲波系数。
进一步的，所述对获得的地震数据进行分段处理，具体为，根据预设道数和时间采样点数，确定横向和纵向的段数，进而实现地震数据的分段。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪系统，包括：
分段单元，其用于对获得的地震数据进行分段处理；
有效频带统计单元，其用于基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围；
曲波系数计算单元，其用于截取每段数据中主频波数域成分，并将所述主频波数域成分变换到曲波域，获得曲波系数矩阵；
噪声压制单元，其用于利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制；
去噪数据获取单元，其用于对于去噪后的曲波系数，依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到每段时空域去噪地震数据。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开所述方案将传统曲波去噪方法从时空域拓展到主频波数域，由于主频波数域的能量分布更加稀疏(时空域具有相似斜率的强、弱同相轴在主频波数域具有相似的时差)，进行滤波处理时可以避免对弱同相轴的破坏。
(2)本公开所述方案将传统曲波去噪方法从时空域拓展到主频波数域，频率波数谱是共轭对称、带宽有限的，因此处理主频波数成分在保证计算精度同时极大减少了计算量。
(3)本公开所述方案提出一种能量均值滤波算法，有效解决了阈值策略在曲波域中自适应压制随机噪声的问题，提高了去噪的精度。
(4)本公开所述方案相比传统基于阈值策略的时空域曲波去噪方法而言，保证计算效率的同时去噪效果显著，尤其对于含深层弱信号的复杂构造地震资料，弱信号得到保持,具有很好的工业生产应用价值。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例一所述的主频波数域均值滤波去噪方法流程图；
图2(a)为本公开实施例一所述的干净Marmousi模型炮点记录示意图；
图2(b)为本公开实施例一所述的添加了高斯噪声(信噪比＝1.15dB)的有噪数据示意图；
图2(c)至图2(e)分别为本公开实施例一所述的采用阈值策略对时空域、主频波数域进行曲波去噪和本公开所述方案的结果示意图；
图2(f)至图2(h)为本公开实施例一所述的对应图2(c)至图2(e)的去除的噪声部分示意图；
图3(a)为本公开实施例一所述的低信噪比实际偏移剖面含噪数据示意图；
图3(b)至图3(d)分别为本公开实施例一所述的针对图3(a)中数据采用阈值策略对时空域、主频波数域进行曲波去噪和本公开所述方案的结果示意图；
图3(e)至图3(g)分别为本公开实施例一所述的对应图3(b)至图3(d) 的去除的噪声部分示意图；
图4(a)为本公开实施例一所述的低信噪比共深度点道集含噪数据示意图；
图4(b)至图4(d)分别为本公开实施例一所述的针对图4(a)中数据采用阈值策略对时空域、主频波数域进行曲波去噪和本公开所述方案的结果示意图；
图4(e)至图4(g)分别为本公开实施例一所述的对应图4(b)至图4(d) 的去除的噪声部分示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一：
本实施例的目的是提供一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法。
一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法，包括：
步骤1：对获得的地震数据(包括单炮记录、共深度点道集、偏移剖面)进行分段处理；
具体的，在处理之前需要设定合理的道数和时间采样点数，并尽可能做到两者相等以保证最佳处理效果。因而，需要基于实际的地震资料统计总的道数和时间采样点数，通过简单数学计算确定横向和纵向的段数，再对每段数据进行处理。
进一步的，通常实际的叠前地震数据或叠后偏移数据在纵向时间(深度方向)轴和横向CDP(空间方向)轴上的采样点数有较大差异，不利于本方法的应用。为了保证待处理数据在横向和纵向上有相同的采样点数，通常以采样点数较少的方向作为参考，分段数据的长度以该方向的采样点数为基础；结合采样点数较多的方向长度计算分段数，计算方法可以简单描述为用长轴采样点数除以短轴采样点数，在末端不能满足一段数据的长度(整除)时，可进行补零处理。
步骤2：基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围；
求取各道数据的傅里叶频谱，构建整个地震数据的平均傅里叶频谱，获悉符合该地震资料的有效频带范围，为后续截取主频成分提供科学依据。
步骤3：截取每段数据中主频波数域成分，并将所述主频波数域成分变换到曲波域，获得曲波系数矩阵；
对主频波数域成分采用2维FFT变换到频率域，在频率域采用插值方法获得不同尺度及不同方向的成分，利用抛物窗对各个尺度、方向的成分进行局部化，通过周期化技术将局部化后的成分映射到原点的仿射区域，最后对处理后数据做2维反傅里叶变换得到曲波系数。
截取主频波数域成分主要利用二维傅里叶变换将时空域数据变换到频率波数域，根据频率波数域的共轭对称性和步骤2中确定的有效频带范围，截取正主频波数域成分，极大减小后续处理的计算量。
步骤4：利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制；
考虑到曲波系数矩阵在一个尺度上的噪声等级是不同的，且与有效信号的差异随角度呈不规则分布，本文提出一种能量均值滤波算法，具体叙述如下：在长度为L个采样点、宽度为W个采样点的曲波系数矩阵Cmn中移动(步长假设为s个采样点)一个长度为a个采样点的方窗，然后比较窗口中的均值，
和矩阵的均值，
如果Ew<Ecm，将窗口内的曲波系数设为0(视为噪声)；如果Ew>Ecm，保留窗口内的曲波系数(视为信号)。
步骤5：对于去噪后的曲波系数，依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到每段时空域去噪地震数据。
对于每段数据，反复执行上述步骤即可得到整个时空域去噪地震数据。
为了证明本公开所述方案的有效性，以下进行试验证明：
为了验证基于曲波变换的主频波数域均值滤波去噪方法应用效果，下面以模型数据(Marmousi模型炮点记录)和现场数据(偏移剖面和叠前共深度点采集) 的测试过程为例，进行分析。
如图2(a)至图2(h)所示，图2(a)为干净Marmousi模型炮点记录，图 2(b)为添加了高斯噪声(信噪比＝1.15dB)的有噪数据。图2(c)、图2(d)、图 2(e)分别为采用阈值策略对时空域、主频波数域进行曲波去噪和本技术方案的结果。图2(f)、图2(g)和图2(h)显示了去除的噪声部分。从结果中我们可以发现，在噪声区域几乎没有反射同相轴，并且与基于阈值策略的主频波数域曲波变换去噪相比，去噪效果得到了明显的改善。图2(c)、图2(d)和图2(e)的信噪比分别为8.63、15.13和21.47dB。
如图3(a)和图3(g)所示，如图3(a)中的海上偏移剖面。我们将基于 CT的TX、PFK域降噪方法和阈值策略应用于该噪声区域。图3(b)、图3(c)、图 3(d)分别为采用阈值策略对时空域、主频波数域进行曲波去噪和本技术方案的结果，图2(e)、图2(f)和图2(g)显示了去除的噪声部分。可以看出部分同相轴的幅值畸变，无法清晰识别。相比之下，本技术方案消除了随机噪声，并能更彻底地恢复有效同相轴。结果表明，本技术方案在强随机噪声的抑制下仍然具有较好的稳定性。
如图4(a)至图4(g)所示，图4(a)中的海上偏移剖面。我们将基于CT 的TX、PFK域降噪方法和阈值策略应用于该噪声区域。图4(b)、图4(c)、图4(d) 分别为采用阈值策略对时空域、主频波数域进行曲波去噪和本技术方案的结果，图4(e)、图4(f)和图4(g)显示了去除的噪声部分。与其他两种方法相比，我们可以看到本技术方案去噪结果中的有效同相轴保真度更高、损伤更小、更连续。特别是，弱同相轴被很好地保存。
实施例二：
本实施例的目的是提供一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪系统。
一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪系统，包括：
分段单元，其用于对获得的地震数据进行分段处理；
有效频带统计单元，其用于基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围；
曲波系数计算单元，其用于截取每段数据中主频波数域成分，并将所述主频波数域成分变换到曲波域看，获得曲波系数矩阵；
噪声压制单元，其用于利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制；
去噪数据获取单元，其用于对于去噪后的曲波系数，依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到每段时空域去噪地震数据。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路AS I C，现成可编程门阵列 FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一中所述的方法。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述实施例提供的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法及系统可以实现，具有广阔的应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (8)
1.一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法，其特征在于，包括：
对获得的地震数据进行分段处理；
基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围；
截取每段数据中主频波数域成分，并将所述主频波数域成分变换到曲波域，获得曲波系数矩阵；所述截取每段数据中主频波数域成分，具体为利用二维傅里叶变换将时空域数据变换到频率波数域，根据频率波数域的共轭对称性和确定的有效频带范围，截取正主频波数域成分；所述将所述主频波数域成分经变换到曲波域，具体为：对主频波数域成分采用2维 FFT 变换到频率域，在频率域采用插值方法获得不同尺度及不同方向的成分，利用抛物窗对各个尺度、方向的成分进行局部化，通过周期化技术将局部化后的成分映射到原点的仿射区域，最后对处理后数据做2维反傅里叶变换得到曲波系数；
利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制，避免对弱同相轴的破坏；
对于去噪后的曲波系数，依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到每段时空域去噪地震数据。
2.如权利要求1所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法，其特征在于，所述基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围，具体为求取各道数据的傅里叶频谱，构建整个地震数据的平均傅里叶频谱，获得符合地震数据的有效频带范围，对主频成分截取提供依据。
3.如权利要求1所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法，其特征在于，所述利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制，具体包括：在长度为L个采样点、宽度为W个采样点的曲波系数矩阵c mn 中移动一个长度为a个采样点的方窗，然后比较窗口中的均值E w 和矩阵的均值E cm ，如果E w <E cm ，将窗口内的曲波系数置零；如果E w >E cm ，保留窗口内的曲波系数。
4.如权利要求1所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法，其特征在于，所述对获得的地震数据进行分段处理，具体为，根据预设道数和时间采样点数，确定横向和纵向的段数，进而实现地震数据的分段。
5.一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪系统，其特征在于，包括：
分段单元，其用于对获得的地震数据进行分段处理；
有效频带统计单元，其用于基于傅里叶频谱计算，统计每段数据中有效频带的范围；
曲波系数计算单元，其用于截取每段数据中主频波数域成分，并将所述主频波数域成分变换到曲波域，获得曲波系数矩阵；其中，所述截取每段数据中主频波数域成分，具体为利用二维傅里叶变换将时空域数据变换到频率波数域，根据频率波数域的共轭对称性和确定的有效频带范围，截取正主频波数域成分；所述将所述主频波数域成分经变换到曲波域，具体为：对主频波数域成分采用2维FFT变换到频率域，在频率域采用插值方法获得不同尺度及不同方向的成分，利用抛物窗对各个尺度、方向的成分进行局部化，通过周期化技术将局部化后的成分映射到原点的仿射区域，最后对处理后数据做2维反傅里叶变换得到曲波系数；
噪声压制单元，其用于利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制，避免对弱同相轴的破坏；
去噪数据获取单元，其用于对于去噪后的曲波系数，依次进行曲波逆变换和二维傅里叶逆变换得到每段时空域去噪地震数据。
6.如权利要求5所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪系统，其特征在于，所述利用能量均值滤波算法对所述曲波系数矩阵进行随机噪声的压制，具体包括：在长度为L个采样点、宽度为W个采样点的曲波系数矩阵c mn 中移动一个长度为a个采样点的方窗，然后比较窗口中的均值E w 和矩阵的均值E cm ，如果E w <E cm ，将窗口内的曲波系数置零；如果E w >E cm ，保留窗口内的曲波系数。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4任一项所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的一种基于主频波数域均值滤波的地震数据去噪方法。
Priority Applications (1)
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