叠前去噪技术在煤矿采区全数字高密度三维地震中的应用

于 杰

叠前去噪技术在煤矿采区全数字高密度三维地震中的应用

于 杰

(中国矿业大学 资源与地球科学学院，江苏 徐州 221116)

高密度三维地震采用数字检波器单点接收，数字检波器灵敏度高，对信号采取宽频接收，使得更多弱背景噪声和有效信号一起被记录下来。因此，全数字高密度三维地震资料单炮信噪比偏低，需要在叠前采用针对性去噪技术以提高处理效果。以淮北矿区全数字高密度三维地震数据为例，讨论了高密度空间采样的充分性以及高密度三维地震数据中面波、异常振幅与多次波等主要干扰波的特点，结合高密度三维地震数据宽方位、宽频带、高密度等特点，针对性地压制面波、异常振幅与多次波。在纵测线和非纵测线方向上对面波进行十字排列分析，根据面波空间分布规律设计锥形滤波器进行滤除；通过计算多个地震道的包络并设定阈值自动识别后进行单道压制以处理异常振幅。应用抛物Radon变换把CMP道集变换到-域剔除多次波。原始数据经过处理后，有效信号得以保留，信噪比得到较大提升，取得了良好的效果，对今后的全数字高密度三维地震数据处理工作有借鉴意义。

高密度三维地震；干扰波；十字排列；自动识别；Radon变换

在地震勘探中，由于采集过程中的环境条件、施工因素和仪器设备等影响，导致地震记录不同程度地存在各种噪声干扰，常使有效信号能量被强能量的干扰波湮没[1]，原始记录信噪比较低。近年来，全数字高密度三维地震在煤田地震勘探中得到推广[2]。全数字高密度三维地震采用数字检波器单点无组合接收，能够最大限度地保护信号频率成分，但地震记录中的噪声也显著增强，信噪比降低，而高信噪比是实现高分辨率和高保真度的基础[3]，因此，压制噪声、提高信噪比是全数字高密度地震资料处理中的重要环节。

淮北矿区全数字高密度地震资料中干扰波主要有面波、异常振幅干扰及多次波[4]。由于数字检波器单点接收对低频响应良好，使得地震数据中面波普遍较强，而面波频率低，一般为20 Hz以下，与反射波低频信号重叠。当前应用最为广泛的压制面波的方法是二维F-K滤波方法。王金龙等[5]将三维锥形滤波与二维滤波在频率–太波数域和时间–太空间域进行对比，认为三维锥形滤波的优势在于对远端排列的处理能力比二维滤波更强，三维滤波克服了二维滤波仅能压制有限区域内噪声的缺点，避免了二维滤波产生的蚯蚓化现象，去噪能力与二维滤波相比有大幅度提升；李文花[6]在黄土塬地区应用锥形滤波方法压制面波，取得了良好的效果。但是，三维滤波要求数据能够抽成十字排列，在野外施工中，由于地表障碍物的存在会使得炮点或检波点偏离原设计位置，金丹提出三维锥形滤波法在野外施工情况下炮点和检波点偏离设计位置时进行观测系统规则化的方法[7]，但对于变观较多的区域该方法应用效果不佳。

除面波以外，淮北矿区地表障碍物极多，村庄、工厂、公路、河道等障碍物极易产生强异常振幅噪声。与有效反射波相比，异常能量往往大于有效反射能量，大部分异常振幅噪声在空间和时间上具有随机性特征，其能量强，频带宽[8]，且与有效波在空间和时间上重叠而难以区分。强异常噪声的存在导致无法准确计算振幅补偿因子，反褶积处理无法获取准确子波、偏移及DMO处理画弧现象等，严重影响处理效果。对于异常振幅噪声，刘洋等提出一种改进的时变窗口中值滤波方法，通过选取合理的阈值使中值滤波去能够在消除随机噪声时采用较大滤波窗口进行处理，在处理有效信号时采用小滤波窗口进行处理既能有效消除随机噪声，又能最大限度保护有用信号[9]；刁塑等[10]在常规曲波变换方法基础上提出了局部自适应曲波变换去噪方法，在不同尺度下设置不同阈值，压制每个尺度内的噪声；陈志德等[11]提出了在不同频段的数据子集上利用噪声在不同频段与有效反射信号的振幅差异进行去噪的噪声分频压制技术。

在衰减多次波的诸多方法中，Radon变换以理论简单、计算效率高、压制效果突出等优点，一直是衰减多次波的常用方法。熊登等[12]提出结合时间域高分辨率和频率域高计算效率计算的优点进行混合域计算的方法，减小了采集孔径效应引起的近偏移距假象，能够更好地聚焦一次波，压制多次波。

与传统三维地震相比，高密度三维地震数据具有全数字、宽方位、高密度、多偏移距和海量数据等特点，地震数据的炮检距与方位角信息更加丰富，在传统去噪方法的基础上，开发新的去噪技术是十分必要的[13-14]。基于此，笔者总结了适用于全数字高密度三维地震数据的压制面波、异常振幅与多次波的去噪方法，并将其应用于淮北矿区的地震资料中，取得了较好的效果。

1 工区概况

淮北矿区位于淮北平原，地势平坦，地表村庄、工厂建筑物密集、面积大、居民多，村庄周边分布大量养殖场等障碍物，大型河流众多，小型沟渠纵横发达，公路铁路交错，能通行汽车的土公路较多，局部地段对地震波的激发和接收会产生负面影响。矿区内新生界地层厚度较大(200~600 m)，对地震波的高频成分吸收衰减严重，地震资料的分辨率偏低，多次波干扰严重；深层反射的信噪比低，反射系数低、球面扩散与大地滤波导致高频衰减严重。典型单炮记录如图1所示，可见工区内面波普遍发育，并且异常振幅明显。

针对淮北矿区地震地质条件，在分析全数字高密度三维地震原始资料的基础上，认为淮北矿区全数字高密度地震数据含有的主要干扰波是面波、异常振幅以及多次波干扰。

2 叠前面波衰减方法

高密度三维地震采用数字检波器单点接收，单炮记录的面波干扰能量强、视速度低、频率低、分布范围大，并与目的层反射波大范围重叠。工区内面波视速度普遍低于600 m/s，能量主要集中在20 Hz以下，且7 Hz能量最强，超过10 Hz后面波能量迅速降低，20 Hz以上面波能量趋于零。这与高密度三维地震保护弱信号、保护宽频的初衷相违背；F-K滤波能够有效压制线性干扰，但是面波在单炮记录上不完全呈线性特征，尤其是在远离炮点的排列上往往呈现出双曲线特征，利用去除线性噪声的F-K滤波难以达到预期的效果，而且在去除面波的同时在一定程度上损伤了有效波。目前，在淮北矿区全数字高密度地震数据处理中，最常用的面波衰减方法有自适应面波衰减法和十字交叉排列去噪技术2种。

图1 研究区内为原始单炮记录

2.1 自适应面波衰减

自适应面波衰减技术利用时频分析的方法，根据面波和反射波在频率分布特征、空间分布范围、能量等方面的差异，先检测出面波在时间和空间上的分布范围，以确定面波能量的频率分布特征，并根据这种特征对其进行加权压制。该方法只压制面波干扰，对有效反射损伤小。

2.2 十字交叉排列去噪

十字交叉排列去噪技术是压制面波干扰的新技术，其核心思想是打破传统二维线的约束，将一条炮线与一条检波线组合为一个十字排列，通过对十字排列道集中面波的分布特征来设计相应的滤波器，达到从三维上压制面波的目的。处理时将炮线和接收线号组合产生新的道头字，按照该道头字对数据进行抽道，形成由横向的红色炮线与纵向的检波线共同组成的一个十字排列道集(图2)，两条线的交点可视为十字交叉排列压制面波处理中的一个面元。

在十字排列道集中，由于抽取的炮集之间的能量有差异，为了保证后续工作的展开，首先，要对十字排列道集内各道之间的能量进行均衡处理[15]；然后，分别沿时间、纵向测线和横向测线3个方向对地震记录进行三维傅里叶变换，变换后面波噪声在三维频率－波数域上呈现出圆锥状(图3)，因此，十字排列去噪方法也叫三维锥形滤波法。

图2 十字排列道集

图3 面波空间分布

地震记录的褶积关系在频率–波数域中变为：

加入高通倾角滤波器，得到高通倾角滤波方程[17]：

高通滤波方程在频率–波数域中是一个圆锥体。根据面波和有效波的视速度不同，体现在三维空间中就是圆锥的圆心角不同，适当调整圆锥的圆心角，可以将面波与声波干扰一同压制并保留有效波[18]。在此基础上，进行三维反傅里叶变换，完成十字排列去噪处理。

对于勘探区障碍物少，变观少的区域，推荐使用十字交叉排列法去面波；而对于变观多的工区，常用的方法是采用三维数据规则化，即将不在十字排列上的炮点和检波点进行移位后再去面波，但是该方法会产生误差。图4为淮北矿区全数字高密度地震资料面波衰减前后单炮对比，可见自适应去噪方法压制面波效果良好，经过处理后，单炮记录上的扫帚状面波频散消失，有效波突出且同相轴连续性好，深部信号也得以保留，对有效反射波损伤小。

图4 面波衰减前后单炮对比

3 异常振幅噪声的分频自适应压制

由于工区内村庄工厂多，公路密布，由人为或机械振动产生的干扰波在地震剖面上呈现为随机分布的异常振幅，大部分异常振幅噪声在空间和时间上具有随机性特征，其能量强，频带宽，异常振幅能量是有效波能量的10倍以上。由于激发条件不一，频率分布广泛，且与有效波在空间和时间上重叠，具有非地表一致性，为了压制异常振幅干扰并尽可能保护有效波不受损伤，李雪英等[19]提出了连续硬阈值函数与自适应阈值相结合的地震资料高频噪声压制方法来提高信噪比的保真度；周怀来在一种改进的软阈值法的基础上，提出了一种改进的阈值函数和自适应阈值选取相结合的去噪方法[20]，都取得了较好的效果。

计算中使用样点数据包络的横向加权中值作为干扰识别参数，将横向加权中值[18]定义为：

图5为分频去除异常振幅干扰前后对比图，图5a为去噪前的剖面，局部有贯穿整个时间道的高能量异常振幅，也有连续多道的倾斜异常振幅，噪声贯穿了有效波同相轴并压制了深部的地震信号。经过处理后(图5b)的地震记录上反射波同相轴连续且清晰，深部无噪声干扰，去噪效果良好。

图5 分频去噪前后对比

4 多次波处理

当地下有多个反射系数较大的反射界面时，地震波在反射界面之间多次反射，形成多次反射波。多次波是淮北矿区地震资料处理中常见的干扰波，多次波的出现给处理和解释带来很多麻烦，多次波通常与一次反射波相互叠加，不利于有效波的识别与追踪，对构造解释影响很大。更为突出的矛盾是在岩性解释，如做AVO、亮点、频谱比等特殊方法处理时，由于多次波存在造成解释可信度降低。淮北矿区地震资料中，由新生界底产生的水平多次波较严重地影响了速度分析精度，干扰了露头、倾斜地层的成像，因此，压制多次波是非常必要的。

4.1 多次波压制原理

常规压制多次波的方法主要有3种：① 利用一次波与多次波之间正常时差的差别。由于多次波是由浅层的全程或层间的多次反射所形成，其传播速度为浅层的速度，低于深层一次波的速度。因此，可以利用速度差异进行多次波压制，比如在速度分析时避开低速能量团或使用线性去噪方法压制低速多次波。② 减去法。通过在原始资料中减去由准确模型所得多次波，从而取得良好压制效果。减去法要求多次波具有准确的时间、振幅、相位以及周期性等，因此，实际应用起来难以取得良好效果。一般而言，海水全程多次波、鸣震等多次波用这一类压制方法较易见效。③ 利用多次波的重复性和统计特性采用预测反褶积等方法压制短周期多次波。预测反褶积方法要求多次波具有稳定的周期性，如果预测步长选择不合适，很容易损伤一次反射，预测反褶积适于压制短周期如海水鸣震等类型的多次波，该类方法更多地在叠后应用。

淮北矿区地震资料多次波与一次波之间速度差异较大，应用高精度Radon变换压制多次波技术可有效去除多次波干扰。该方法通过抛物Radon变换把动校正后的CMP道集变换到–域。–域的地震数据经过Radon正变换到到–域以后，声波、直达波、浅层折射波等线性干扰波变成了一个能量团，反射波变成了椭圆。对于经过一次波动校正后的CMP道集来说，Radon正变换后，一次波能量分布在零道附近，而多次波能量呈弯曲条带状分布在远离零道的地方。这样可以在–域中把多次波从地震资料中分离出来，将分离出的多次波进行Radon反变换后再将它从原始地震资料中减去，能够达到消除多次波目的。

4.2 应用实例

由淮北工区多次波滤除前后叠加剖面(图6)进行对比可以发现：处理前的叠加剖面(图6a)红色箭头处有一条不清晰的水平同相轴，是上部强反射界面的多次波。在处理后的剖面上(图6b)多次波消失，上下地层的角度不整合接触关系更加清晰，下部倾斜地层的同相轴也变得连续。

5 结论

a. 根据面波在频率–波数域中的分布特点，首先通过十字交叉排列分析，确定锥形滤波器的滤波参数，再在全区或某一区域应用自适应面波衰减技术，以压制面波。

b. 对于异常振幅进行多道识别、计算振幅的包络并设定阈值、分频单道处理，对振幅高于阈值的异常振幅进行单道压制。

c. 通过Radon变换在–域中将有效波与多次波进行分离，根据有效波与多次波能量分布的差异来压制多次波。

图6 多次波滤除前后叠加剖面

d. 叠前去噪处理作为煤矿采区高密度处理必不可少的基本流程，需要根据采集原始资料特点，选择合理方法与处理模块组合，以提高资料质量，在淮北工区得到了成功应用，并取得了较好成果。

[1] 张成玉. 基于多域的去噪技术方法研究[D]. 北京：中国石油大学，2009. ZHANG Chengyu. Technical research based on multi-domain noise elimination[D]. Beijing：China University of Petroleum，2009.

[2] 王琦. 全数字高密度三维地震勘探技术在淮北矿区的应用[J]. 煤田地质与勘探，2018，46(增刊1)：41–45. WANG Qi. Application of all digital high-density 3D seismic ex-ploration technology in Huaibei Mining Area[J]. Coal Geology & Exploration，2018，46(Sup.1)：41–45.

[3] 冯晓辉，陈怡斌. 组合去噪在东岭地区资料处理中的应用[J]. 天然气技术与经济，2012，6(1)：33–36. FENG Xiaohui，CHEN Yibin. Application of combined denoising to seismic-data processing in Dongling area[J]. Natural Gas Technology and Economy，2012，6(1)：33–36.

[4] 赵立明. 淮北矿区高密度三维地震勘探岩性解释技术研究[D]. 徐州：中国矿业大学，2015. ZHAO Liming. Study on lithology Interpretation technology of high-density 3D seismic data in Huaibei Mining Area[D]. Xuzhou：China University of Mining and Technology，2015.

[5] 王金龙，胡治权. 三维锥形滤波方法研究及应用[J]. 石油地球物理勘探，2012，47(5)：705–711. WANG Jinlong，HU Zhiquan. Three dimensional cone filtering[J]. Oil Geophysical Prospecting，2012，47(5)：705–711.

[6] 李文花. 三维十字交叉排列去噪技术的应用实践[J]. 工程地球物理学报，2020，17(4)：414–420. LI Wenhua. Application of 3D cross array denoising technique[J]. Chinese Journal of Engineering Geophysics，2020，17(4)：414–420.

[7] 金丹. 煤炭全数字高密度三维地震勘探关键技术研究[D]. 北京：煤炭科学研究总院，2015. JIN Dan. Research on key technology of the digital high-density 3D seismic exploration in coal mine[D]. Beijing：China Coal Research Institute，2015.

[8] 陈美年. 地震资料随机干扰压制技术研究[D]. 青岛：中国海洋大学，2010. CHEN Meinian. Research on random interference suppression tec-hnology of seismic data[D]. Qingdao：Ocean University of China，2010.

[9] 刘洋，刘财，王典，等. 时变中值滤波技术在地震随机噪声衰减中的应用[J]. 石油地球物理勘探，2008，43(3)：327–332.LIU Yang，LIU Cai，WANG Dian，et al. Application of time-variant median filtering technique to attenuation of seismic random noises[J]. Oil Geophysical Prospecting，2008，43(3)：327–332.

[10] 刁塑，张恒琪，王冬年. 基于曲波变换在地震数据随机噪声压制的应用[J]. 能源研究与管理，2020(1)：87–90. DIAO Su，ZHANG Hengqi，WANG Dongnian. Application of curvelet transform in suppressing random noise of seismic data[J]. Energy Research and Management，2020(1)：87–90.

[11] 陈志德，郑锡娟，关昕，等. 长垣油田地震异常振幅噪声分频压制技术[J]. 大庆石油地质与开发，2010，29(5)：164–167. CHEN Zhide，ZHENG Xijuan，GUAN Xin，et al. Frequency division suppression technology of seismic abnormal amplitude noise in Changyuan oil field[J]. Daqing Petroleum Geology and Development，2010，29(5)：164–167.

[12] 熊登，赵伟，张剑锋. 混合域高分辨率抛物Radon变换及在衰减多次波中的应用[J]. 地球物理学报，2009，52(4)：1068–1077. XIONG Deng，ZHAO Wei，ZHANG Jianfeng. Hybrid-demain high resolution parabolic transform and its application to demultiple[J]. Chinese Journal of Geophysics，2009，52(4)：1068–1077.

[13] 宁宏晓，唐东磊，皮红梅，等. 国内陆上“两宽一高”地震勘探技术及发展[J]. 石油物探，2019，58(5)：645–653. NING Hongxiao，TANG Donglei，PI Hongmei，et al. The technology and development of “WBH” seismic exploration in land，China[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum，2019，58(5)：645–653.

[14] 马在田. 地震偏移剖面的假频、频散和横向分辨力[J]. 石油地球物理勘探，1982，4(4)：16–29. MA Zaitian. False frequency，dispersion and lateral resolution of seismic migration profile[J]. Petroleum Geophysical Exploration，1982，4(4)：16–29.

[15] FRANKLINVILLE A，MEEK R. A procedure for optimally removing localized coherent noise[J]. Geophysics，1995，60(1)：191–203.

[16] 渥·伊尔马滋. 地震资料分析[M]．刘怀山，王克斌，童思友，等，译. 北京：石油工业出版社，2006：120． ILMAZ W. Seismic data analysis[M]. LIU Huaishan，WANG Kebin，TONG Siyou，et al. Translate. Beijing：Petroleum Industry Press，2006：120.

[17] 薛超. 十字排列去噪方法研究与应用[J]. 内蒙古石油化工，2019，45(7)：11–16. XUE Chao.The study of Cross-spreading de-noise method and its application[J]. Inner Mongolia Petrochemical Industry，2019，45(7)：11–16.

[18] HALE D，CLAERBOUTJ F. Butterworth dip filters[J]. Geophysics，2012，48(8)：1033–1038.

[19] 李雪英，张晶，孔祥琦，等. 基于离散小波变换的地震资料自适应高频噪声压制[J]. 物探与化探，2013，37(1)：165–170. LI Xueying，ZHANG Jing，KONG Xiangqi，et al. High frequency seismic noise adaptive suppression based on discrete wavelet transform[J]. Geophysical &Geochemical Exploration，2013，37(1)：165–170.

[20] 周怀来，李录明，罗省贤，等. 基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法[J]. 物探化探计算技术，2006，28(2)：173–177. ZHOU Huailai，LI Luming，LUO Shengxian，et al. A method of improved threshold function denoising based on wavelet analysis[J]. Computing techniques for geophysical and geochemical exploration，2006，28(2)：173–177.

[21] 蔡希玲. 声波和强能量干扰的分频自适应检测与压制方法[J]. 石油地球物理勘探，1999，34(4)：373–380. CAI Xiling. An effective method to suppress acoustic wave and high energy noise frequency-divisionally and adaptively[J]. Oil Geophysical Prospecting，1999，34(4)：373–380.

[22] 秦婕，李辉峰，王宏伟，等. 叠前去噪技术在鄂尔多斯黄土塬区地震资料的应用[J]. 物探化探计算技术，2015，37(5)：644–650.QIN Jie，LI Huifeng，WANG Hongwei，et al. The application ofpre-stack noise attenuation technology for seismic data of Soil Yuan area in Ordos basin[J]. Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration，2015，37(5)：644–650.

Application of pre-stack denoising technique in full digital high density 3D seismic technique in coal mining districts

YU Jie

(School of Resources and Geosciences, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

High density 3D seismic technique uses digital detectors to receive data. The high sensitivity of digital detectors makes weaker background noises and the effective signals are recorded by adopting broadband acceptance. Therefore, in the full digital high density seismic exploration, the data collected by digital detectors have higher noise level and lower SNR. Taking the full digital high density 3D seismic data of Huaibei mining area as an example, the paper explains the characteristics of the three main noises in the high density 3D seismic data, including surface wave, abnormal amplitude and multiple wave, and combines the characteristics of the high density 3D seismic data including wide azimuth, high density and multi-offset to makes cross-alignment analysis of surface wave in the direction of in-line and off-line, and designs conical filter according to the characteristics of surface wave to filter it, sets a threshold to identify abnormal amplitude and performs single channel suppression after calculating the envelope of multiple seismic channels, and applies the Radon transform to eliminate multiple waves from the CMP channel set into the domain. After processing the original data, the effective signals are preserved and the SNR is greatly improved.

high density 3D seismic exploration; interference wave; cross array; automatic identification; Radon transformation

请听作者语音介绍创新技术成果等信息，欢迎与作者进行交流

P631

A

10.3969/j.issn.1001-1986.2020.06.007

1001-1986(2020)06-0048-07

2020-10-25；

2020-11-18

国家重点研发计划课题(2018YFC0807803)；中国矿业大学双一流建设自主创新专项项目(2018ZZCX05)

National Key R&D Program of China(2018YFC0807803)；Independent Innovation Project of Double First Class Construction of China University of Mining and Technology(2018ZZCX05)

于杰，1997年生，男，山东日照人，硕士研究生，研究方向为地球物理学. E-mail：juxiandiyi@163.com

于杰. 叠前去噪技术在煤矿采区全数字高密度三维地震中的应用[J]. 煤田地质与勘探，2020，48(6)：48–54.

Application of pre-stack denoising technique in full digital high density 3D seismic technique in coal mining districts[J]. Coal Geology & Exploration，2020，48(6)：48–54.

(责任编辑 聂爱兰)