CN114114422B - 基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法，包括：对输入的地震数据进行傅里叶变换，在频率域使用极坐标滤波器进行多尺度分解；在每个尺度的叠前地震道集中，利用方向滤波器在同相轴的方向滤波；将滤波图像分别乘以不同的权值，再通过加法器求和，最终输出随机噪音被压制而地震同相轴得到加强的叠前地震数据。本发明的优点是：很好地压制不相干的随机噪声，提高道集中同相轴的连续性，以达到在尽量少的损伤有效波的前提下提高叠前地震资料的信噪比的目的，为后续叠前反演等工作打好基础。
Description
技术领域
本发明涉及地震道集优化技术领域，特别涉及一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法。
背景技术
地震资料的去噪问题是一个十分重要而又没有完全解决好的问题。前人已经做过大量的工作，也取得了很多有益的经验，特别是叠后去噪已有很多成熟的方法。随着石油勘探的不断发展，地质条件从地表到地下都越来越复杂，地震资料所要解决的问题也越来越深入，对于构造复杂和埋深较大的低幅度构造地区，以及干扰严重的低信噪比地区，加上在资料处理过程中产生的各种误差，常常会使最终叠加剖面中的层位不清晰或出现假构造等异常现象，因此地震资料的处理重点也转向了叠前。然而，由于叠前资料为单炮记录，受干扰的影响极为严重，要想在叠前资料中做各种处理，如静校正、速度分析、叠前深度偏移等等，首先就应该提高叠前资料的记录质量，有的地区叠前记录中严重覆盖着各种干扰，有效信号的同相轴几乎无法识别，对于这种资料，首当其冲的任务就是去噪。所以，有必要对各种去噪方法作深入的研究及改进，提出新的去噪思路来提高叠前去噪的效果。
实际地震资料往往同时包含有效波和噪声，而且使用上述方法也只能大致地去除噪声的主要能量。因此，需要不断地改进去噪方法以提高地震资料的信噪比。
对于信号的处理技术经历了漫长的发展过程。地震数据处理也属于信号处理类型中的一种，一些先进的信号处理算法可以用在地震资料的处理中，解决常规处理技术所不能解决的问题。尺度分解技术通过不同方向的线性分解，将地震信号分解成不同尺度、不同方向的子带信息，利用维度和方向来表征相应地质特征。变换的基函数是依据想要的顺序的高阶导。相应的逆变换矩阵是前向变换矩阵的转置。其优点在于其具有平移不变性和旋转不变性。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法。
为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：
一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法，包括以下步骤：
步骤1，多尺度构建：对输入的地震数据进行傅里叶变换，在频率域使用极坐标滤波器进行多尺度分解。将信息分解为一系列在尺度上逐渐变化的图像，每层图像都经过了高斯低通滤波器和降采样的共同作用。小尺度反映叠前地震道集中的细节信息。大尺度则保留道集中的强轴信息。
高斯低通滤波器是由高斯函数能构成的一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。
高斯函数：其中(x,y)为点坐标，在图像处理中认为是整数；σ是标准差，h是响应的表示，e是exp就是自然对数函数的底数，即欧拉数。
降采样是对于道集数据的行和列按照一定比例进行抽样或插值。合适的比例是需要根据道集资料和地质特点，通过试验的方法，提出分解地震数据体的尺度比例。
步骤2，多方向分解：在每个尺度的叠前地震道集中，利用方向滤波器在同相轴的方向滤波。方向滤波器函数表达式为：
其中fθ(x,y)是可控滤波器在θ方向上的函数，它由θ方向的插值函数kj(θ)和θ方向的基函数fθj(x,y)线性组合得到，N为基函数与插值函数的对数；
对输入信号与3个不同方向的一组方向滤波器进行卷积运算，输出3个不同方向的滤波图像，其中fθ(x,y)是可控滤波器在θ方向上的函数，它可以由θ方向的插值函数kj(θ)和θ方向的基函数fθj(x,y)线性组合得到，N为基函数与插值函数的对数；
步骤3，特征重构：将滤波图像分别乘以不同的权值，权值是各层地震数据相加时的常数系数，其值要通过测井资料约束，通过井点敏感性分析确定。再通过加法器求和，最终输出随机噪音被压制而地震同相轴得到加强的叠前地震数据。
进一步地，方向滤波器3个方向为0°、60°和120°。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
利用尺度分解技术将叠前地震信号分解成不同尺度、多个方向的系列，再针对不同的尺度进行加权组合，可以很好地压制不相干的随机噪声，提高道集中同相轴的连续性，以达到在尽量少的损伤有效波的前提下提高叠前地震资料的信噪比的目的，为后续叠前反演等工作打好基础。
附图说明
图1是本发明实施例叠前地震道集图；
图2是本发明实施例level 0的带通滤波图；
图3是本发明实施例level 1的带通滤波图；
图4是本发明实施例level 2的带通滤波图；
图5是本发明实施例level 3的带通滤波图；
图6是本发明实施例level 4的带通滤波图；
图7是本发明实施例level 1，level 2，level 3输出的地震信号加权相加得到的地震数据图；
图8是本发明实施例使用超道集Super Gather(尺度为inline 3，xline 3)对同一地震数据同一道集的处理效果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下根据附图并列举实施例，对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法，包括以下步骤：
步骤一：对叠前地震道集(图1)进行离散傅里叶变换，得到频率域和波数域的道集。
步骤二：设置高斯低通滤波器L,将L0，L1作用于频率域和波数域的道集得到滤波后的信号D0,D1，将方向滤波器(3个方向为0°，60°，120°)作用于D0-D1，得到level 0的带通滤波图像q00,q01,q02，如图2所示。
其中：
L0：Ka＝0.6π,Kb＝π；
L1：Ka＝0.3π,Kb＝0.5π；
L2：Ka＝0.15π,Kb＝0.25π；
L3：Ka＝0.075π,Kb＝0.125π；
L4：Ka＝0.0375π,Kb＝0.0625π；
Ka和Kb分别为滤波器锥形区域的起始和截止波数。
方向滤波器是指任一方向的滤波都可以由一组组基滤波器线性组合而成，其函数表达式为：
对输入信号与一组基方向滤波器组合(3个不同方向)进行卷积运算，输出3个不同方向的滤波图像，其中fθ(x,y)是可控滤波器在θ方向上的函数，它可以由θ方向的插值函数kj(θ)和θ方向的基函数fθj(x,y)线性组合得到，N为基函数与插值函数的对数(基函数和插值函数总是成对出现的)。
步骤三：将L2作用于D1得到D2，将方向滤波器作用于D1-D2，得到level 1的带通滤波图像q10,q11,q12，如图3所示。
步骤四：将L3作用于D2得到D3，将方向滤波器作用于D2-D3，得到level 2的带通滤波图像q20,q21,q22，如图4所示。
步骤五：将L4作用于D3得到D4，将方向滤波器作用于D3-D4，得到level 3的带通滤波图像q30,q31,q32，如图5所示。
步骤六：将剩余信号D4作为level 4，如图6所示。
步骤七：将level 1，level 2，level 3输出的地震信号加权相加，得到去噪后的地震数据，如图7所示。
如图8所示，图中可以看出通过生成超道集的方式可以对随机噪音起到一定的压制作用，但由于压制效果所限，其同相轴依然存在较为明显的不连续情况。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (2)
1.一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，多尺度构建：对输入的地震数据进行傅里叶变换，在频率域使用极坐标滤波器进行多尺度分解；将信息分解为一系列在尺度上逐渐变化的图像，每层图像都经过了高斯低通滤波器和降采样的共同作用；小尺度反映叠前地震道集中的细节信息；大尺度则保留道集中的强轴信息；
高斯低通滤波器是由高斯函数能构成的一个在频域具有平滑性能的低通滤波器；
高斯函数：其中(x,y)为点坐标，在图像处理中认为是整数；σ是标准差；h是响应的表示，e是exp就是自然对数函数的底数，即欧拉数；
降采样是对于道集数据的行和列按照一定比例进行抽样或插值；合适的比例是需要根据道集资料和地质特点，通过试验的方法，提出分解地震数据体的尺度比例；
步骤2，多方向分解：在每个尺度的叠前地震道集中，利用方向滤波器在同相轴的方向滤波；方向滤波器函数表达式为：
其中fθ(x,y)是可控滤波器在θ方向上的函数，它由θ方向的插值函数kj(θ)和θ方向的基函数fθj(x,y)线性组合得到，N为基函数与插值函数的对数；
对输入信号与3个不同方向的一组方向滤波器进行卷积运算，输出3个不同方向的滤波图像，其中fθ(x,y)是可控滤波器在θ方向上的函数，它由θ方向的插值函数kj(θ)和θ方向的基函数fθj(x,y)线性组合得到，N为基函数与插值函数的对数；
步骤3，特征重构：将滤波图像分别乘以不同的权值，权值是各层地震数据相加时的常数系数，其值要通过测井资料约束，通过井点敏感性分析确定；再通过加法器求和，最终输出随机噪音被压制而地震同相轴得到加强的叠前地震数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于方向性多尺度分解的叠前地震数据噪声消除方法，其特征在于：方向滤波器3个方向为0°、60°和120°。
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