基于广义S变换的叠前去噪方法

金国平 杨华滨

(大庆油田勘探开发研究院 黑龙江大庆)

基于广义S变换的叠前去噪方法

金国平 杨华滨

(大庆油田勘探开发研究院 黑龙江大庆)

地震资料叠前去噪是勘探地震资料处理的关键问题之一,但这个问题长期以来一直没有得到很好的解决,各种不同类型的噪音是提高地震资料分辨率的一个主要障碍。如何消除地震资料中的各种不同类型的噪音是地震资料叠前去噪的核心问题。为此,人们进行了长期不懈的努力,以更好地消除各种噪音。文章着重概述应用广义S变换在叠前去噪的方法、以及应用的效果。结果表明,叠前去噪技术能有效压制噪声、提高信噪比,且振幅保真度较高,极大地改善了叠前地震资料的品质,为叠前地震反演的开展奠定了基础。

广义S变换;振幅保真;叠前去噪

0 引 言

地震勘探资料处理的主要任务之一就是消除记录数据中的相关噪音和随机噪音。一般来说,在地震勘探方面,随机产生的干扰,如风吹草动,其频带相对较宽,几乎覆盖整个有效波的频带。对于某些地区,地震获得的高频信息相对较弱的地震勘探,受随机干扰影响的相对程度更大。为消除随机干扰,野外采取了许多方法,但是,在多风季节或其它条件限制下,随机噪音是不可能压制干净的,这就需要做更多的室内处理。在地震资料处理中,压制随机噪音的方法有:f-x域二维预测、w-x域预测、f-x域奇异值分解法等。它们都是根据有效纵波在横向上是相关的,而随机干扰在横向上是不相关的基本理论而制定的方法。对于一维方向上如何压制随机噪音,人们研究的很少。本文主要阐述应用广义S变换在叠前CRP道集和炮集进行去噪处理。

1 广义S变换原理[1]

广义S变换是由S变换发展而来,而S变换中的基本小波是固定不变的。我们知道,在分析地震信号中,地震信号的时频分布不仅与信号本身有关,而且与地震子波密切相关。从实际地震信号中提出地震子波作为S变换中的基本小波,这就是S变换在地震资料应用中的推广,称之为广义S变换。广义S变换是一种时频分析方法,自1996 Stockwell[1]提出变换以来,已在信号分析、图像分析、量子物理和非线性科学等领域得到了迅速发展,也为地震资料处理提供了新的手段。和常规的付里叶变换相比较广义S变换具有良好的时频以及抗噪声的特性,采用该方在地震处理中的叠前消除随机噪声和线性干扰收到到了良好的效果。作者在本文中提出了基于广义S变换小波变换的叠前去噪方法。通过对CRP道集和炮集的实际资料处理结果表明,证明该方法是十分有效[2]。

针对地震信号的特点把基本小波推广为:

式中,A为基本小波的幅度,α为能量衰减率(α >0)(取α=,σ>0),β为能量延迟时间,f0为基本小波的视频率。定义:

其中,

设函数 h(t)∈L2(R),L2(R)表示实数域上的平方可积函数空间,在S变换中,基本小波函数w(t)为:

h(t)相对于w(t)的广义S变换定义为:

则广义S变换的反变换公式为:

式中,IFT表示逆Fourier变换。y(f)由下式定义: ^

h表示的Fourier变换。

2 叠前去噪分析

叠前反演对叠前地震数据处理提出了两大挑战:其一,叠前反演是在叠前道集上进行的,通过输入不同的角道集叠加数据进行联合反演,提取各种弹性参数,因此提高叠前地震数据的信噪比十分重;其二,在压制噪声的同时,必须保持反射波振幅的相对强弱关系。鉴于此,在应用叠前去噪技术时,既要谨慎合理地选择去噪方法,提高叠前资料信噪比,又要监控去噪前后振幅的相对保持关系,达到振幅相对保真的目的。

图1 原始地震剖面

图2 去噪后地震剖面

图3 噪音剖面

图1是实际理论模型中加入了40%的随机噪音剖面,图2是通过广义S变换处理的剖面,图3是从图1中分离出来的噪音剖面。从图1中可以看出,模型中加入了40%的噪音,剖面分辨率和性噪比都比较低,无法识别出底层的结构和内部的反射特征。经过广义S变换处理的剖面剖面的分辨率和性噪比都大幅度提高,能够很清楚地识别出地层的结构。这主要是因为广义S变换使信号在空间域和频率域同时具有良好的局部分析性质.广义S变换可以将信号分解到各个不同的尺度或各个不同的频段上,并且通过伸缩、平移聚焦到信号的任一细节加以分析,广义S变换去噪方法为地球物理信号去噪、高分辨率处理提供了有效途径[3,4]。

3 实际应用效果分析

广义S变换去噪作为一种新方法技术,由于其具有时频分析,多分辨率,和去相关性等特点,在信号去噪方面得到了广泛应用,将其应用于地震信号的消噪应用小波变换来压制地震资料中的噪声主要有两个途径,一是利用广义S变换分频特性去噪,主要用来压制面波等规则干扰;二是在小波域对小波系数进行非线性处理后重构去噪,主要用于压制随机干扰。本文主要是应用该方法。在CRP道集上做了一些工作收到了良好的效果。

图4 原始CRP道集和去噪后CRP道集

图5 GST去噪前后剖面对比

图4(左)是原始的CRP道集,图4(右)是经广义S变换处理之后的CRP道集,通过对比分析我们可以看出,原始的CRP道集图4(左)有不同程度的随机干扰,造成叠加后剖面的信噪比下降。图4(右)CRP道集更为清晰,信噪比也较高,图5(上)是原始的叠加剖面,图5(下)是经过去噪后的CRP道集的叠加结果,目标区更为清楚,同向轴更为连续。有利于后续的叠前反演和岩性预测。

4 对叠前去噪的几点认识及结论

1)叠前去噪处理一定要在振幅保真的基础上进行,叠前的振幅保真处理是保证后续弹性参数反演的基础,而处理过程中每一步振幅信息分析和监控将成为衡量叠前数据体是否保真的关键道间振幅信息监控、平面振幅信息监控和相干体振幅信息监控三者相结合的过程质控,形成一套点、面、体多方位的振幅信息监控体系,保证地震振幅在叠前处理过程中始终相对保真,使地震数据真实地反映地下地质信息。

2)地震资料中的噪声种类各异,噪声的压制也不是一步完成的,要通过多种方法组合效果更好。广义S变换方法也不局限于去噪、它也可以在提高地震剖面的分辨率上发挥较好的作用[4]。地震处理过程中如何结合各种去噪方法的特点和优势,在不同的处理阶段(叠前,叠后)选择合适的参数来压制噪声并且提高地震资料的信噪比和分辨率是我们的最终目标。

[1] Stockwell,R.G.,Mansinha,L.,Lowe,R.P.,Localization of the complex spectrum the transform,IEEE Tran.On Signal Processing,pp.998-1001,1996.

[2] 高静怀,满尉仕,陈树民.广义S变换域有色噪声与信号识别方法[J].地球物理学报,2004,(5)

[3] 熊 煮.地震数据数字处理应用技术[M].北京:石油工业出版社,1993

[4] 金国平.广义S变换在地震高分辨处理中的应用[J].石油仪器,2009,23(3)

Jin Guoping and Yang Huabin.Prestack noise attenuation Based on Generalized S transformation.PI,2010,24 (4):59～61

Seismic data pre-stack noise attenuation is one of the key problems of seismic data processing.However,this problem has not been well solved so far and is becoming a barrier of enhancing theresolution of seismic data.How to efficiently eliminate seismic data in different types of noise is a major problem of seismic data pre-stack noise attenuation. So far,many efforts have been made for the purpose of better attenuating noise.This paper summarizes the application of generalized S transformation in pre-stack de-noising and the effects.The results shows that pre-stack noise attenuation technique can effectively suppress noise,improve signal to noise ratio,and increase fidelity amplitude,which greatly improves the quality of pre-stack seismic data,and lay the foundation of carrying out pre-stack seismic inversion.

Generalized S transformation;amplitude fidelity;pre-stack noise attenuation

P631.6+2

B

1004-9134(2010)04-0059-03

金国平,男,1957年生,工程师,1983毕业于北京地质大学石油物探专业,现在大庆油田勘探开发研究院从事地震油藏描述及勘探方法研究工作。邮编163712

2009-08-01 编辑:梁保江)

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