本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)徑向道TFPF消減地震勘探隨機(jī)噪聲

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【摘要】：地震勘探技術(shù)是探索地層結(jié)構(gòu),探測(cè)石油、天然氣等自然資源的重要手段。它主要利用人工爆破技術(shù)產(chǎn)生地震波作為檢波器的輸入,通過(guò)檢波器收集反射信號(hào),從而判斷地層中是否含有礦藏資源。但在實(shí)際采集信號(hào)的過(guò)程中,由于地下構(gòu)造復(fù)雜以及不可避免的混入大量人為和環(huán)境噪聲,嚴(yán)重降低了地震資料的信噪比,影響了研究者后續(xù)的解釋工作。因此,如何有效地壓制地震勘探資料中的隨機(jī)噪聲,提高地震勘探資料的信噪比就顯得極為重要。時(shí)頻峰值濾波(Time-frequency peak filtering,TFPF)是一種有效的在時(shí)頻域上壓制地震勘探隨機(jī)噪聲的方法。其無(wú)偏估計(jì)的條件為:信號(hào)線性且淹沒(méi)在高斯白噪聲中。但在實(shí)際的地震勘探資料中,信號(hào)通常具有較強(qiáng)的非線性。為此,時(shí)頻峰值濾波采用加窗的偽Wigner-Ville分布(PWVD)來(lái)提高窗內(nèi)信號(hào)的局部線性度,以減小時(shí)頻峰值濾波算法的估計(jì)偏差。但是單一固定的濾波窗長(zhǎng)很難兼顧隨機(jī)噪聲的壓制和有效信號(hào)的恢復(fù),選取小窗長(zhǎng)時(shí),窗內(nèi)信號(hào)的線性度得到了提高,更符合時(shí)頻峰值濾波無(wú)偏估計(jì)的條件,有利于有效信號(hào)的恢復(fù),但小窗長(zhǎng)不利于噪聲的壓制,濾波后反射信號(hào)依然淹沒(méi)在隨機(jī)噪聲中,選取大窗長(zhǎng)時(shí),大窗長(zhǎng)有利于隨機(jī)噪聲的壓制,但是窗內(nèi)信號(hào)的線性度較低,濾波后有效信號(hào)幅度的衰減比較嚴(yán)重。而且傳統(tǒng)時(shí)頻峰值濾波僅沿時(shí)間方向進(jìn)行濾波,沒(méi)有考慮地震道道與道之間的相關(guān)性,這也不利于有效信號(hào)的恢復(fù)。因此,綜合考慮隨機(jī)噪聲的壓制和有效信號(hào)的恢復(fù),本文提出了自適應(yīng)徑向道TFPF算法來(lái)壓制地震勘探資料中的隨機(jī)噪聲。自適應(yīng)徑向道TFPF算法充分考慮了地震道之間的時(shí)域相關(guān)性以及反射同相軸的實(shí)際走向,根據(jù)反射同相軸局部線性的特點(diǎn),建立局部掃描模型進(jìn)行局部掃描,并且構(gòu)造了自適應(yīng)函數(shù),利用自適應(yīng)函數(shù)可在局部掃描的過(guò)程中自適應(yīng)獲取局部區(qū)域內(nèi)反射同相軸的走向,通過(guò)徑向道變換(Radial-Trace Transform,RTT)將同相軸拉伸到徑向道域,沿著同相軸的方向進(jìn)行TFPF濾波,最大限度的提高信號(hào)的線性度,減小時(shí)頻峰值濾波估計(jì)的偏差,濾波窗長(zhǎng)已不再是限制算法濾波結(jié)果的因素。為了驗(yàn)證本文算法的有效性,將本文算法應(yīng)用到人工合成地震勘探記錄的處理,結(jié)果表明,相同的窗長(zhǎng)下,本文算法相比于傳統(tǒng)TFPF算法和徑向道TFPF算法,濾波后對(duì)記錄的信噪比提升得更多,并且有效信號(hào)的形狀恢復(fù)的也更好,反射信號(hào)幅度的衰減更小;相比于局部平行徑向道TFPF算法,本文算法可以避免因?qū)τ行盘?hào)的誤判而產(chǎn)生的濾波后信號(hào)的畸變,更好地恢復(fù)了有效反射信號(hào)的細(xì)節(jié)。對(duì)實(shí)際地震勘探資料處理的結(jié)果也表明本文算法在隨機(jī)噪聲壓制和有效信號(hào)恢復(fù)方面較另外三種算法都有明顯的優(yōu)勢(shì),濾波后的反射同相軸也更加清晰連貫。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)頻峰值濾波 徑向道變換 自適應(yīng)函數(shù) 濾波窗長(zhǎng) 隨機(jī)噪聲
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 地震勘探中消減隨機(jī)噪聲的重要意義10-11
• 1.2 隨機(jī)噪聲消減技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文工作及章節(jié)安排13-16
• 第2章 時(shí)頻峰值濾波算法16-30
• 2.1 Wigner-Ville(WVD)分布簡(jiǎn)介16-22
• 2.1.1 Wigner-Ville分布的定義與性質(zhì)16-20
• 2.1.2 Wigner-Ville分布中的交叉項(xiàng)20-21
• 2.1.3 Wigner-Ville分布的幾種變形21-22
• 2.2 時(shí)頻峰值濾波算法原理22-25
• 2.2.1 基于WVD的瞬時(shí)頻率估計(jì)22-23
• 2.2.2 時(shí)頻峰值濾波算法的實(shí)現(xiàn)步驟23-25
• 2.3 時(shí)頻峰值濾波無(wú)偏估計(jì)的條件25-29
• 2.3.1 時(shí)頻峰值濾波算法誤差分析25-27
• 2.3.2 時(shí)頻峰值濾波算法無(wú)偏估計(jì)條件27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 自適應(yīng)徑向道時(shí)頻峰值濾波算法30-46
• 3.1 信號(hào)線性度對(duì)TFPF濾波的影響30-36
• 3.2 徑向道變換原理及分析36-38
• 3.3 自適應(yīng)徑向道TFPF技術(shù)要點(diǎn)38-41
• 3.3.1 局部掃描模型的建立39-40
• 3.3.2 插值處理40-41
• 3.3.3 邊道處理41
• 3.4 自適應(yīng)函數(shù)的建立及算法實(shí)現(xiàn)步驟41-43
• 3.5 自適應(yīng)函數(shù)獲取同相軸走向有效性證明實(shí)驗(yàn)43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-46
• 第4章 仿真實(shí)驗(yàn)及實(shí)際地震勘探資料處理46-62
• 4.1 模擬地震勘探資料處理46-56
• 4.2 實(shí)際地震勘探資料處理56-60
• 4.3 本章小結(jié)60-62
• 第5章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 總結(jié)62-63
• 5.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-70
• 導(dǎo)師及作者簡(jiǎn)介70-72
• 致謝72

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