隨著油氣勘探技術(shù)的發(fā)展和野外采集地震數(shù)據(jù)的環(huán)境因素,地震數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的噪聲污染問(wèn)題。噪聲污染會(huì)降低地震資料信噪比、加大地震資料處理技術(shù)的難度并且影響后續(xù)的地震資料解釋。所以,對(duì)野外采集得到的原始地震數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理方法研究,使得地震數(shù)據(jù)的質(zhì)量得到保證,已經(jīng)成為當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域下的迫切要求。本文首先介紹了降噪處理在地震勘探、信號(hào)采集等實(shí)際應(yīng)用中的必要性,說(shuō)明了其在地震勘探中的重要地位,然后介紹了針對(duì)降噪處理方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,接著具體介紹了與本文降噪方法相關(guān)的基本原理如稀疏表示、張量理論等。針對(duì)地震信號(hào)本身和噪聲的特點(diǎn)等方面,提出了兩種降噪方法。具體包括以下幾個(gè)研究?jī)?nèi)容:(1)針對(duì)井中分布式光纖聲波傳感數(shù)據(jù)中含有大量規(guī)則的折線噪聲和隨機(jī)的高斯噪聲的問(wèn)題,本文將形態(tài)成分分析法與低秩稀疏表示理論相結(jié)合,提出了基于低秩稀疏表示的DAS數(shù)據(jù)降噪方法。該方法引入形態(tài)成分分析法將噪聲和有效信號(hào)看作兩種成分分量,根據(jù)信號(hào)特征找到合適的字典,然后利用低秩性和稀疏性建立結(jié)合形態(tài)成分分析法的低秩稀疏表示模型并求解,使得有效信號(hào)和噪聲分離開來(lái),最后通過(guò)低秩稀疏表達(dá)矩陣重構(gòu)得到有效信號(hào),具有很好的降噪效果。(2)針對(duì)傳統(tǒng)的稀疏編碼降噪方法通常用于二維地震數(shù)據(jù),無(wú)法利用三維地震數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)信息來(lái)更進(jìn)一步的降低噪聲干擾的問(wèn)題,本文提出了一種基于加權(quán)張量稀疏編碼的DAS數(shù)據(jù)降噪方法,我們?cè)趶埩肯∈杈幋a的框架下的殘差項(xiàng)和正則化項(xiàng)中引入了權(quán)重張量來(lái)描述DAS數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性和先驗(yàn)概率,提出了加權(quán)張量稀疏編碼模型。隨后我們通過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化將模型轉(zhuǎn)換為線性等式約束問(wèn)題,通過(guò)交替方向乘子算法進(jìn)行求解,達(dá)到降噪目的。本文將基于稀疏表示的兩種方法應(yīng)用到實(shí)際工區(qū)的三維DAS數(shù)據(jù)中,通過(guò)降噪前后效果對(duì)比以及與其他降噪方法的效果進(jìn)行對(duì)比,分析發(fā)現(xiàn)降噪效果達(dá)到了預(yù)期。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN911.4;TE19
【部分圖文】：

背景及意義指可以提供能量的資源。能量通常包括熱能、光能、電能、整個(gè)人類社會(huì)文明的存在與發(fā)展離不開能源這一物質(zhì)基礎(chǔ)，重要的戰(zhàn)略地位。能源中又以油氣資源最為重要，油氣資源的原料，被稱為“黑色金子”。自從開始進(jìn)行大規(guī)模開采地上的每個(gè)國(guó)家都非常重視這一資源。上到國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、方面，下到每個(gè)人的日常生活，能源都起到了至關(guān)重要的作油氣勘探領(lǐng)域，主要通過(guò)以地震勘探為主體的油氣地球物源進(jìn)行勘探和開發(fā)生產(chǎn)。地震勘探是利用巖石的彈性波性質(zhì)源激發(fā)彈性波，用地震儀器沿著測(cè)線的不同位置檢測(cè)大地以數(shù)字的形式記錄下來(lái)，通過(guò)計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)提高其信噪比進(jìn)行增強(qiáng)和提取，最后對(duì)有效信號(hào)進(jìn)行分析得到勘探結(jié)果，[1]。

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文異而產(chǎn)生變化的波形振幅大小，為地震解釋工探通常分為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)優(yōu)化及研究、資料檢波器等手段獲取地震資料，然后通過(guò)計(jì)算機(jī)究，最后是通過(guò)優(yōu)化后的地震資料給出相應(yīng)的性分布和地質(zhì)結(jié)構(gòu)等特征提供數(shù)據(jù)支撐[3]。有限性和不可再生性，隨著其不停的勘探進(jìn)程，易于勘探的地區(qū)越來(lái)越少，這些客觀因素加得到的地震數(shù)據(jù)帶來(lái)了更嚴(yán)重的噪聲污染。地的有效信號(hào)的信噪比，使得對(duì)地震資料的優(yōu)化人員的努力下，信息處理技術(shù)得到不斷進(jìn)步，圖像處理領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)。我們將這些理論來(lái)處理地震資料，從而得到信噪比更高且更適

圖 1-3 高斯分布的概率分布圖降噪算法可以分為以下幾個(gè)類型：（1）空間域降噪，空間號(hào)上對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)際值進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算。常見的空域信號(hào)中降值濾波[10]、自適應(yīng)維納濾波[11]、鄰域平均法[12]等等。（2）降噪方法是對(duì)信號(hào)進(jìn)行某一種變換（如傅里葉變換、余弦 變換等等，其中以小波變換和傅里葉變換最為常用），將法變換到變換域，在變換域中進(jìn)行相關(guān)處理，處理完成之后換到空間域來(lái)達(dá)到信號(hào)降噪的目的。（3）偏微分方程Equation，PDE），偏微分方程是最近幾年被提出的一種信號(hào)層信號(hào)處理。偏微分方程的特點(diǎn)為各向異性，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行保持信號(hào)的邊緣特征。該方法可以靈活的選取擴(kuò)散系數(shù)，功能，因此既能平滑信號(hào)又能邊緣尖銳化。這一方法主要適號(hào)處理，對(duì)于高密度信號(hào)，該方法效果并不突出，并且還會(huì)間。（4）變分法，變分法首先確定信號(hào)的能量方程，再對(duì)其

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2817480