CN114325833A - 一种地震记录分频带野值压制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种地震记录分频带野值压制方法，属于地震数据预处理领域，首先对炮集记录分频带进行扫描，得到野值所在的频率范围；利用带通滤波技术，将炮集记录按照频率间隔分成若干个分频带数据体；依据野值所在的频率范围对于每一个数据体设置一个压制阈值，求取数据体所有采样点绝对值的平均值，使其与阈值相乘得到期望值；在相位不变的情况下，将每个数据体中采样点的绝对值与期望值相比较，若前者大于后者，则当前采样点的数据的绝对值为期望值，反之采样点的数值不变；将野值压制后的数据体进行合并，生成分频带野值压制后的地震炮集记录。模型实验与实际资料结果表明，本方法可有效压制野值，保护有效信号，从而显著提高炮集记录的信噪比。
Description
技术领域
本发明属于地震数据预处理领域，具体涉及一种地震记录分频带野值压制方法。
背景技术
在复杂的地表条件、震源激发、地震波传播以及接收条件等因素影响下，地震记录上会出现各种干扰波，例如野值、直达波、折射波、面波、声波等。这些干扰波经常与有效反射波叠加交织在一起，能量甚至会远远强于反射波。因此在保护有效反射波的同时压制干扰波，以提高地震数据的信噪比或分辨率，是地震数据处理的核心。
野值就是一个地震数据记录中异于其他数据的一个或多个采样点组成的子集，通常表现为地震记录中的极大值。野值既不是地震数据中的固有噪音也不是通过多次叠加可以消除的随机噪音；但是其可使成像结果失真甚至误导解释。
目前，常用的野值处理方法主要有三类：一是在分析地震数据统计特性的基础上，通过设置合理的阈值对野值进行判别和剔除，但是此类方法未充分利用原始数据记录中包含的信息，特别是频率信息，误差较大；二是通过信号特征提取方法或者小波变换法等提取并分析地震数据记录的特征从而对野值进行判别和剔除，但是此类方法算法复杂、计算量大；三是求取并分析地震数据的估计值与实际值的统计特性来进行判别并剔除野值，但是此类方法检测及处理能力都有限。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于提供一种分频带压制炮集域野值的方法。首先对炮集记录分频带进行扫描，从而得到野值所在的频率范围；利用带通滤波技术，将炮集记录按照频率间隔分成若干个分频带数据体；依据野值所在的频率范围对于每一个数据体设置一个压制阈值，求取数据体所有采样点绝对值的平均值，使其与阈值相乘得到期望值；在相位不变的情况下，将每个数据体中采样点的绝对值与期望值相比较，若前者大于后者，则当前采样点的数据的绝对值为期望值，反之采样点的数值不变；将野值压制后的数据体进行合并，生成分频带野值压制后的地震炮集记录。模型实验与实际资料结果表明，本方法可有效压制野值，保护有效信号，从而显著提高炮集记录的信噪比。
本发明采取以下技术方案：
一种地震记录分频带野值压制方法，其特征在于它具体包括以下步骤：
①在地震勘探中，通过人工震源连续走航式的激发地震波，接收地震信号，获得系列炮记录S(n,k)，其中n为炮集记录的道数，k为时间采样点数；
②利用带通滤波技术从0Hz至最高频率范围内以给定频率间隔为间隔，将炮集记录S(n,k)分解为M个数据体(M为正整数)，分别记为S1(n,k),S2(n,k)...Si(n,k)...SM(n,k)，其中M＝(最高频率/给定频率间隔)+1取整；
③对于每一个Si(n,k),i＝1,2...M数据体，按照式(1)分别计算其平均振幅值Am_Av(i),i＝1,2...M，即每一个数据体中所有的采样点的绝对值之和除以所有的数据点数：
④根据野值所在的频率范围，对于每一个Si(n,k)，分别给定一个阈值Am(i),i＝1,2...M，i一般为正实数(通常通过实验得到，一般为2)；从而按照式(2)计算得到每一个采样点的野值压制期望值AM_Mul(i)
AM_Mul(i)＝AM(i)×Am_Av(i) (2)
⑤每一个Si(n,k)中的每个采样点的振幅绝对值，分别与AM_Mul(i)比较，若大于AM_Mul(i)，则让该采样点的振幅绝对值等于AM_Mul(i)，相位不变；若小于AM_Mul(i)，则采样点的数值振幅绝对值与相位都不变；如此即完成了每个频段地震记录的野值压制，得到了一系列新的数据体Sj(n,k),j＝1,2...M；
⑥将压制野值以后的每一个炮集记录Sj(n,k)对应的采样点值加起来，合成一个新的炮集记录SN(n,k)，即完成了分频带野值压制处理。
本发明与现有技术相比的有益效果：
本发明提出的一种分频带压制炮集域野值的方法。首先对炮集记录分频带进行扫描，从而得到野值所在的频率范围；利用带通滤波技术，将炮集记录按照频率间隔分成若干个分频带数据体；依据野值所在的频率范围对于每一个数据体设置一个压制阈值，求取数据体所有采样点绝对值的平均值，使其与阈值相乘得到期望值；在相位不变的情况下，将每个数据体中采样点的绝对值与期望值相比较，若前者大于后者，则当前采样点的数据的绝对值为期望值，反之采样点的数值不变；将野值压制后的数据体进行合并，生成分频带野值压制后的地震炮集记录。模型实验与实际资料结果表明，本方法可有效压制野值，保护有效信号，从而显著提高炮集记录的信噪比。
附图说明
图1分频带野值压制流程图；
图2野值压制前的炮集记录；
图3炮集记录的分频数据体(0～10Hz)；
图4炮集记录的分频数据体(11～20Hz)；
图5炮集记录的分频数据体(21～30Hz)；
图6炮集记录的分频数据体(31～40Hz)；
图7炮集记录的分频数据体(41～50Hz)；
图8炮集记录的分频数据体(51～60Hz)；
图9分频压制野值后的炮集记录；
图10分频野值压制前后数据对比(不损伤有效信号)；
图11不分频压制野值后的炮集记录；
图12不分频野值压制前后数据对比(损伤有效信号)。
具体实施方式
下面通过实施例来对本发明的技术方案做进一步解释，但本发明的保护范围不受实施例任何形式上的限制。
实施例1
在地震勘探中，通过人工震源连续走航式的激发地震波，接收地震信号，获得系列炮记录。现读取炮集记录中的一炮数据(炮集数据部分截图见图2)，其中炮集记录中为168道，2000个采样点数，最高频率60Hz，频率间隔为10Hz。
①获取炮集记录S(168,2000)，其中炮集记录的道数为168，时间采样点数为2000，最高频率60Hz，频率间隔为10Hz；Frequence_High为最高频率；给定频率间隔Frequency_interval；
②利用带通滤波技术从0Hz至60Hz频率范围内以10Hz为间隔，将炮集记录S(168,2000)分解为6个数据体(分频炮集数据体部分截图见图3～8)，分别记为S1(n,k),S2(n,k),S3(n,k),S4(n,k),S5(n,k)S6(n,k)；；
③对于每一个Si(n,k),i＝1,2...6数据体，按照式(1)分别计算其平均振幅值Am_Av(i),i＝1,2...6，即每一个数据体中所有的采样点的绝对值之和除以所有的数据点数：
④(根据野值所在的频率范围，对于每一个Si(n,k)，分别给定一个阈值Am(i),i＝1,2...6，i一般为正实数(通常通过实验得到，一般为2)；从而按照式(2)计算得到AM_Mul(i)
AM_Mul(i)＝AM(i)×Am_Av(i) (2)
⑤每一个Si(n,k)中的每个采样点的振幅绝对值，分别与AM_Mul(i)比较，若大于AM_Mul(i)，则让该采样点的绝对值等于AM_Mul(i)，相位不变；若小于AM_Mul(i)，则采样点的数值与相位都不变；如此即完成了每个频段地震记录的野值压制，得到了一系列新的数据体Sj(n,k),j＝1,2...6；
⑥将压制野值以后的每一个炮集记录Sj(n,k)对应的采样点值加起来，合成一个新的炮集记录SN(n,k)，即完成了分频带野值压制处理(野值压制后的炮集数据部分截图见图9)。
为了说明本发明所述方法的有效性，将野值压制前后的炮集记录数据叠加在一起，黑色数据为野值压制前的部分数据截图，图10、图12为野值压制后的部分数据截图，通过对比发现，除野值部分可以看到黑色的数据外，其它位置都没有变化；以此说明本实施例分频带野值压制方法在不损伤有效信号的同时可有效压制野值，提高了数据的信噪比，野值压制前后的炮集数据部分对比截图见图10，不分频野值压制的炮集数据部分截图见图11，不分频野值压制前后的炮集数据部分对比截图见图12，图10灰色的背景，黑色是野值压制之前的，白色是野值压制之后的，漏出来的黑色是压制的能量，完全重合是有效信号没有损伤。
Claims (1)
1.一种地震记录分频带野值压制方法，其特征在于，它具体包括以下步骤：
①在地震勘探中，通过人工震源连续走航式的激发地震波，接收地震信号，获得系列炮记录S(n,k)，其中n为炮集记录的道数，k为时间采样点数；
②利用带通滤波技术从0Hz至最高频率范围内以给定频率间隔为间隔，将炮集记录S(n,k)分解为M个数据体，M为正整数，分别记为S1(n,k),S2(n,k)...Si(n,k)...SM(n,k)，其中M＝(最高频率/给定频率间隔)+1取整；
③对于每一个Si(n,k),i＝1,2...M数据体，按照式(1)分别计算其平均振幅值Am_Av(i),i＝1,2...M，即每一个数据体中所有的采样点的绝对值之和除以所有的数据点数：
④根据野值所在的频率范围，对于每一个Si(n,k)，分别给定一个阈值Am(i),i＝1,2...M，i为正实数；从而按照式(2)计算得到每一个采样点的野值压制期望值AM_Mul(i)
AM_Mul(i)＝AM(i)×Am_AV(i) (2)
⑤每一个Si(n,k)中的每个采样点的振幅绝对值，分别与AM_Mul(i)比较，若大于AM_Mul(i)，则让该采样点的振幅绝对值等于AM_Mul(i)，相位不变；若小于AM_Mul(i)，则采样点的数值振幅绝对值与相位都不变；如此即完成了每个频段地震记录的野值压制，得到了一系列新的数据体Sj(n,k),j＝1,2...M；
⑥将压制野值以后的每一个炮集记录Sj(n,k)对应的采样点值加起来，合成一个新的炮集记录SN(n,k)，即完成了分频带野值压制处理。
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