CN114035229B - 叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法，通过比较叠前地震数据与小波基函数的局部相似性来选取最优小波基，包括提取井旁道地震子波，借助测井资料获取波阻抗曲线；由波阻抗曲线获取反射系数序列，反射系数序列与井旁道地震子波褶积合成井旁道地震记录，再计算合成的井旁道地震记录与小波基函数的相关系数来选择最优小波基。本发明方法通过比较合成地震记录和小波基函数的局部相似性来选择最优小波基，排除了阈值函数和分解尺度的影响，只有一个单一变量。实施本发明技术方案，只需要井旁道地震道资料和常规测井资料，具有简单、便捷和准确的特征。
Description
技术领域
本申请涉及地震数据处理技术领域，具体涉及一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法。
背景技术
叠前地震数据蕴含着丰富的地质信息，然而实际采集到的叠前地震资料中通常含有大量的噪声。这些噪声的存在严重影响了地震资料的信噪比及地震数据处理解释的准确性。小波阈值是一种由傅立叶变换发展而来的一种获取时域细节信息的变换，具有多分辨率、多尺度的特性，在信号处理领域具有天然优势。小波阈值是把含有噪声的地震记录分离出多个子带信号，将主要成分为噪声的子带信号系数置零，对主要成分为有效波的子带信号系数保留并增强。最后，借助数据重建得到去噪后的地震数据。小波阈值方法在叠前地震数据去噪中发挥着重要作用。最优小波基的选取是小波阈值去噪的三大核心问题之一。然而，在对叠前地震去噪时，往往采用去噪后的信噪比、均方根误差等作为评价指标来选择最优小波基。基于这种方法选择最优小波基，没有考虑到阈值函数、分解尺度的影响，未遵循单一变量原则，难以选择出真正的最优小波基。此外，由于叠前地震数据信息量巨大，上述最优小波基选取方法计算量巨大，需要耗费大量的机时，费工费时。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：
一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基的选取方法，包括以下步骤：
步骤一、从井旁道地震资料中提取统计子波，利用井的常规测井资料中的密度曲线与声波曲线，由式计算得到波阻抗曲线：
Z＝ρv (1)
其中，Z为波阻抗，ρ为密度，v为声波速度；
步骤二、通过波阻抗曲线，由式求取反射系数序列：
其中，R为反射系数，Z2为下层介质波阻抗，Z1为上层介质波阻抗。
步骤三、将提取的地震子波与反射系数进行褶积合成地震记录，并对合成记录进行调整，使合成地震记录与实际井旁道地震记录的相关性达到0.8以上；
步骤四：将合成地震记录输入最优小波基选取模块，考察合成地震记录与db族小波和sym族小波基函数在消失矩不同时不同位置上的相互匹配程度，由式求取合成地震记录与db族和sym族小波基函数的相关系数：
其中和/>分别为小波基函数W(i)和合成地震记录信号f(i)的均值；选取最大相关系数对应的小波基函数，即为最优小波基。
进一步地，所述步骤一中，从井旁道地震记录中提取统计子波，对声波测井资料取倒数得到声波速度资料。
优选的，所述步骤三中，对合成记录进行调整，包括从波组特征和波形特征方面进行对比，对测井曲线进行拉伸和压缩。
进一步地，所述步骤四中db族小波的消失矩的变化范围为1～20的整数，sym族小波基函数的消失矩的变化范围为2～8的整数。
与现有技术相比，本发明方法通过比较合成地震记录和小波基函数的局部相似性来选择最优小波基，排除了阈值函数和分解尺度的影响，只有一个单一变量。实施本发明技术方案，只需要井旁道地震道资料和常规测井资料，具有简单、便捷和准确的特征。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为从地震资料中提取的统计子波；
图2为反射系数序列；
图3为提取的地震子波与反射系数褶积合成的地震记录。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基的选取方法，包括以下步骤：
步骤一、借助合成地震记录模块，从井旁道地震记录中提取统计子波(图1)，对声波测井资料取倒数得到声波速度资料。由式将密度曲线得到的密度值和声波速度进行乘积得到波阻抗数据：
Z＝ρv (1)
其中，Z为波阻抗，ρ为密度，v为声波速度；
步骤二、由上下层波阻抗的差与上下层波阻抗的和的比值得到反射系数序列(图2)：
其中，R为反射系数，Z2为下层介质波阻抗，Z1为上层介质波阻抗。
步骤三、将提取的地震子波与反射系数进行褶积合成地震记录(图3)，针对研究的目的层段，对合成记录进行局部的反复微调，主要从波组特征、波形特征等方面进行对比，适当对测井曲线进行微小的拉伸和压缩。原则上整体大段统一微调，减少速度突变的不合理性，同时针对性调整子波相位和子波长度。反复调整，使合成地震记录与实际井旁道地震记录的相关性进一步提高，直到相关性达到0.8以上；
步骤四：将合成地震记录输入最优小波基选取模块，考察合成地震记录与db族小波和sym族小波基函数在消失矩不同时不同位置上的相互匹配程度，由式求取合成地震记录与db族和sym族小波基函数的相关系数：
其中和/>分别为小波基函数W(i)和合成地震记录信号f(i)的均值；
db族小波的消失矩的变化范围为1～20的整数，sym族小波基函数的消失矩的变化范围为2～8的整数。选取最大相关系数对应消失矩的小波基函数，即为最优小波基。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (4)
1.叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基的选取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、从井旁道地震记录中提取统计子波，利用井的常规测井资料中的密度曲线与声波曲线，由式(1)计算得到波阻抗曲线：
Z＝ρv (1)
其中，Z为波阻抗，ρ为密度，v为声波速度；
步骤二、通过波阻抗曲线，由式(2)求取反射系数序列：
其中，R为反射系数，Z2为下层介质波阻抗，Z1为上层介质波阻抗；
步骤三、将提取的地震子波与反射系数进行褶积合成地震记录，并对合成地震记录进行调整，使合成地震记录与实际井旁道地震记录的相关性达到0.8以上；
步骤四：将合成地震记录输入最优小波基选取模块，考察合成地震记录与db族小波和sym族小波基函数在消失矩不同时不同位置上的相互匹配程度，由式(3)求取合成地震记录与db族和sym族小波基函数的相关系数：
其中和/>分别为小波基函数W(i)和合成地震记录信号f(i)的均值；选取最大相关系数对应的小波基函数，即为最优小波基。
2.根据权利要求1所述叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基的选取方法，其特征在于，所述步骤一中，从井旁道地震记录中提取统计子波，对声波测井资料取倒数得到声波速度资料。
3.根据权利要求1所述叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基的选取方法，其特征在于，所述步骤三中，对合成地震记录进行调整，包括从波组特征和波形特征方面进行对比，对测井曲线进行拉伸和压缩。
4.根据权利要求1所述叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基的选取方法，其特征在于，所述步骤四中db族小波的消失矩的变化范围为1～20的整数，sym族小波基函数的消失矩的变化范围为2～8的整数。
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