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利用小波閾值法提高地震勘探信號的信噪比

發(fā)布時間:2018-12-14 20:32
【摘要】:在地震勘探信號處理中,能否得到高信噪比的信號是正確解讀實際勘探信號的關(guān)鍵。在實際勘探中,受到環(huán)境等因素的影響,檢波器接收到的信號中夾雜著各種相干及隨機(jī)噪聲,降低接收信號的信噪比。鑒于傳統(tǒng)傅里葉變換無法處理隨機(jī)噪聲,本工作提出利用改進(jìn)的小波閾值法提高含隨機(jī)噪聲的信噪比,通過MATLAB仿真和勘探實驗驗證。建立仿真模型,比較了改進(jìn)閾值函數(shù)與現(xiàn)有軟、硬閾值法的去噪效果;信噪比和均方根誤差結(jié)果顯示,改進(jìn)閾值函數(shù)去噪后的信噪比優(yōu)于軟和硬閾值函數(shù)的信噪比。利用地震雷克子波建立了地震正演模型,對比改進(jìn)閾值函數(shù)處理前后的結(jié)果顯示,改進(jìn)閾值函數(shù)法能充分保留有用信號,有效地消減勘探信號中的隨機(jī)噪聲,可為勘探信號解釋提供一種新的去噪方法。
[Abstract]:In seismic exploration signal processing, the key to correctly interpret the actual exploration signal is to obtain the signal with high signal-to-noise ratio (SNR). In the actual exploration, due to the influence of environment and other factors, the signal received by the geophone is mixed with various coherent and random noise, which reduces the SNR of the received signal. Since the traditional Fourier transform can not deal with random noise, an improved wavelet threshold method is proposed to improve the signal-to-noise ratio (SNR) with random noise, which is verified by MATLAB simulation and exploration experiments. The simulation model is established, and the denoising effect of the improved threshold function is compared with that of the existing soft and hard threshold method, and the results of SNR and RMS error show that the SNR of the improved threshold function is better than that of the soft and hard threshold function. The seismic forward modeling is established by using seismic Reyk wavelet. The results before and after the improved threshold function processing show that the improved threshold function method can fully retain the useful signals and effectively reduce the random noise in the exploration signals. It can provide a new denoising method for exploration signal interpretation.
【作者單位】: 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)(北京)材料科學(xué)與工程學(xué)院;中國石油大學(xué)(北京)油氣資源與探測國家重點實驗室;中國石油大學(xué)(北京)地球科學(xué)學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球物理與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(51071143,41204135,41574131)
【分類號】:P631.4

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本文編號:2379272

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