噪聲衰減是貫穿整個地震資料處理流程的重要工作,是提高地震信號信噪比的重要手段。為了滿足地震資料定量解釋的要求,噪聲衰減方法在壓制噪聲的同時,盡量保護有效信號,保持相對完整的地震反射動力學特征�；陬A測濾波的噪聲衰減方法（如f-x反褶積）是目前工業(yè)界最常用的隨機噪聲壓制方法之一,但是此類方法對噪聲模型采用了兩種相互矛盾的基本假設:該方法首先假設地震記錄由有效信號和隨機噪聲相加而成,即所謂的加噪聲模型。但是,在進行預測濾波時假設隨機噪聲可以由預測誤差算子與地震數據褶積得到,即所謂的源噪聲模型。兩種不同的噪聲模型降低了該方法的在理論上的嚴謹性和應用上的適應性,削弱了其去噪能力和保幅性能。為此,本文提出了基于反演的隨機噪聲衰減方法。本方法將預測濾波算子作為反射結構約束引入反演系統(tǒng),從地震記錄中直接反演地震信號,避免了噪聲模型的不一致性,增強了去噪能力,改善了保幅性能。地下結構的復雜性導致實際地震資料呈現明顯的非穩(wěn)態(tài)特征,為此,本文將基于反演的去噪方法擴展到非穩(wěn)態(tài)地震數據的去噪處理,提出了基于整形正則化的非穩(wěn)態(tài)地震信號反演方法。將本文方法集成開發(fā)到GeoEast地震資料處理系統(tǒng)中,并通過了第三方... 

【文章來源】：中國石油大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：91 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

模型數據（a）合成的無噪地震數據，（b）合成的含有孤立噪聲的地震數據

圖2.3（d）為該方法去除的噪聲。通過圖 2.3 的對比可以看出，f-x 域預測濾波方法殘留了較多的噪聲，但是，兩種方法均產生了孤立噪聲的彌散問題。（a） （b）圖 2.2 模型數據（a）合成的無噪地震數據，（b）合成的含有孤立噪聲的地震數據Fig. 2.2 Model data (a) Synthetic clean seismic data, (b) noisy data with isolated noise（a） （b）

（c） （d）圖 2.3 處理結果:（a）t-x 域預測濾波去噪結果，（b）t-x 域預測濾波去除的噪聲（c）f-x 域預測濾波去噪結果，（d）f-x 域預測濾波去除的噪聲Fig. 2.3 Process result: (a) denoised result and (b) removed noise by t-x predictive filtering, (c)denoised result and (d) removed noise by f-x predictive filtering

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2992712