本文關(guān)鍵詞： Curvelet變換 形態(tài)成分分析(MCA) 地震去噪 稀疏表示　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：地震勘探主要分為地震數(shù)據(jù)采集,地震數(shù)據(jù)處理,以及地震資料解釋這三大環(huán)節(jié)。其中,地震數(shù)據(jù)采集指的是人為的通過(guò)放炮等方式激發(fā)地震波,然后利用檢波器進(jìn)行接收的過(guò)程。實(shí)際采集的過(guò)程中受到自然條件的限制,或者采集設(shè)備的影響等,采集到的數(shù)據(jù)往往會(huì)受到各種噪聲的污染,嚴(yán)重影響后續(xù)的解釋。因此,去噪這項(xiàng)工作迫在眉睫。根據(jù)噪聲傳播規(guī)律的不同,將噪聲分為相干噪聲(非隨機(jī)噪聲)和隨機(jī)噪聲這兩大類。其中,相干噪聲又可以分為線性噪聲、多次波、面波等。本文的研究主要集中在對(duì)于地震相干噪聲中的面波以及線性噪聲的去除上。線性噪聲的特點(diǎn)為:視速度穩(wěn)定、且與有效信號(hào)的視速度不同;在地震記錄上可以清楚地看出它們的同相軸傾角非常有規(guī)律;頻率與有效反射波接近。Curvelet具有多尺度、多方向、緊框架、在時(shí)間域?yàn)榻凭�狀的特征,可以最優(yōu)的稀疏表示地震數(shù)據(jù)。不同頻率、方向以及空間位置的地震波組在經(jīng)過(guò)Curvelet變換后被很好地分離開(kāi)。根據(jù)線性噪聲與有效信號(hào)的視速度差異,空間位置差異等對(duì)含噪的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行Curvelet變換,分析Curvelet系數(shù)的特征差異,選擇適當(dāng)?shù)拈撝?對(duì)系數(shù)進(jìn)行硬閾值處理,然后重構(gòu)回去,取得了很好的去噪效果;并與傳統(tǒng)f-k濾波去除線性噪聲的方法進(jìn)行對(duì)比,顯示其在線性噪聲壓制方面的優(yōu)勢(shì)。由于形態(tài)成分的多樣性,以及信號(hào)稀疏表示理論的發(fā)展,形態(tài)成分分析(MCA)理論被提出。該方法對(duì)于復(fù)雜信號(hào)的分離有著很好的效果,因此,被廣泛應(yīng)用于地震有效信號(hào)與噪聲的分離當(dāng)中。本文將此方法應(yīng)用于面波壓制中,取得了很好的效果。地震波在傳播的過(guò)程中會(huì)有一部分沿著地表傳播,并且它們之間相互影響疊加,這種波被稱為面波。面波通常呈“掃帚狀”,具有很強(qiáng)的能量、很低的頻率、速度也很低、并且方向近乎垂直�？紤]到面波的上述特點(diǎn)選擇Curvelet變換作為面波的稀疏表示字典�？紤]到地震數(shù)據(jù)的體波在形成過(guò)程中具有很強(qiáng)的局部特征,選擇局部離散余弦變換對(duì)其進(jìn)行稀疏表示。然后應(yīng)用形態(tài)成分分析(MCA)法建立分離面波的模型,通過(guò)塊松弛法進(jìn)行求解,將面波與有效信號(hào)分開(kāi),從而達(dá)到壓制面波的效果。將本方法應(yīng)用于合成數(shù)據(jù)以及實(shí)際數(shù)據(jù)中,并與傳統(tǒng)f-k濾波進(jìn)行對(duì)比,顯示其在面波壓制上的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Seismic exploration is mainly divided into three parts: seismic data acquisition, seismic data processing, and seismic data interpretation. Among them, seismic data acquisition refers to the artificial firing of seismic waves. Then the process of receiving by using geophone. The process of actual acquisition is limited by natural conditions, or the influence of acquisition equipment, etc., the collected data will often be polluted by various noises, which will seriously affect the subsequent interpretation. According to the different laws of noise propagation, the noise is divided into two categories: coherent noise (non-random noise) and random noise. Among them, coherent noise can be divided into linear noise and multiple waves. Surface wave and so on. The research in this paper mainly focuses on the removal of surface wave and linear noise in seismic coherent noise. The characteristics of linear noise are that the apparent velocity is stable and different from the apparent velocity of the effective signal; From the seismic records, it can be clearly seen that their concentric inclination is very regular, and the frequency is close to the effective reflection wave. Curvelet has the characteristics of multi-scale, multi-direction, compact frame, which is approximately linear in time domain. Seismic wave groups with different frequencies, directions and spatial positions are well separated after Curvelet transform. According to the apparent velocity difference between linear noise and effective signals, The spatial position difference is used to transform the noisy seismic data into Curvelet transform, the characteristic difference of Curvelet coefficient is analyzed, the proper threshold value is selected, the coefficient is processed by hard threshold value, and then reconstructed back, and good denoising effect is obtained. Compared with the traditional f-k filtering method, it shows its superiority in linear noise suppression. Because of the diversity of morphological components and the development of signal sparse representation theory, The theory of morphological component analysis (MCA) has been put forward. This method has good effect on the separation of complex signals, so it is widely used in the separation of seismic effective signals and noise. In this paper, the method is applied to the suppression of surface waves. It works very well. Seismic waves propagate along the surface of the earth in part, and they interact with each other. These waves are called surface waves. Surface waves are usually "broomlike," with very strong energy and very low frequencies. Considering the above characteristics of surface wave, Curvelet transform is chosen as the sparse representation dictionary of surface wave. Considering that the volume wave of seismic data has very strong local characteristics during the formation process, The local discrete cosine transform is chosen to represent it sparsely, and then the model of the separated surface wave is established by using the morphological component analysis (MCA) method, and solved by the block relaxation method, the surface wave is separated from the effective signal. The method is applied to the synthetic data and the actual data, and compared with the traditional f-k filter, the advantages of the method in surface wave suppression are shown.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P631.4

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6 魏玉，

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