本文關(guān)鍵詞：微弱地震信號(hào)時(shí)頻消噪算法研究　出處：《吉林大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：伴隨油氣需求量逐步增加和勘探技術(shù)不斷成熟,近年全球油氣資源勘探重點(diǎn)已轉(zhuǎn)向?qū)?fù)雜油氣藏和非常規(guī)油氣的開采。隨之而來的是惡劣的采集環(huán)境和低品質(zhì)的地震采集數(shù)據(jù),由于采集到的地震數(shù)據(jù)中存在大量的隨機(jī)噪聲,嚴(yán)重影響了有效信息的辨識(shí),因此需要我們能夠有效地壓制地震數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲,從低信噪比地震數(shù)據(jù)中提取出微弱有效信號(hào)。本文的研究重點(diǎn)是低信噪比陸地地震勘探記錄和微地震記錄中隨機(jī)噪聲壓制問題。對(duì)于上述兩種不同記錄分別展開了基于時(shí)頻峰值濾波(Time frequency peak filtering,TFPF)和Shearlet變換兩種時(shí)頻消噪算法的研究,針對(duì)兩種算法在消噪方面的不足,分別構(gòu)建了相應(yīng)的改進(jìn)方案,并通過理論分析、仿真試驗(yàn)以及實(shí)際數(shù)據(jù)的處理結(jié)果,證實(shí)了改進(jìn)方案在信噪比提高方面取得的較好成效。TFPF算法是一種較新的時(shí)頻消噪方法。該算法在不需要任何假設(shè)條件下可以實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)信號(hào)的較好恢復(fù)。因此,TFPF算法被應(yīng)用到地震信號(hào)處理領(lǐng)域,用于壓制陸地地震勘探記錄中的隨機(jī)噪聲,并取得一定效果。針對(duì)低信噪比陸地地震勘探記錄中隨機(jī)噪聲壓制問題,本文在分析傳統(tǒng)TFPF算法在地震記錄處理中的不足后,給出相應(yīng)的改進(jìn)方案,并采用改進(jìn)后的算法進(jìn)行濾波處理。首先,對(duì)于窗函數(shù)造成的時(shí)頻能量發(fā)散問題,構(gòu)建了具有較高時(shí)頻聚集性的時(shí)頻分布,使該分布下的TFPF算法在保留有效信號(hào)的同時(shí)能更大程度地減小隨機(jī)噪聲干擾。其次,分析了濾波窗長對(duì)TFPF算法的影響,對(duì)于固定窗長不能有效解決信號(hào)保持和隨機(jī)噪聲壓制的矛盾,本文根據(jù)有效信號(hào)和隨機(jī)噪聲在時(shí)域的平滑度差異以及頻域的分布范圍不同,在時(shí)域和頻域分別將含噪信號(hào)分成信號(hào)主導(dǎo)部分和噪聲主導(dǎo)部分并構(gòu)建自適應(yīng)窗長調(diào)整方案,信號(hào)主導(dǎo)部分采用較短濾波窗長來保留有效信號(hào)幅度,噪聲主導(dǎo)部分采用較長濾波窗長以便更好地減小噪聲,從而提高了TFPF算法在低信噪比情況下對(duì)非線性地震信號(hào)的濾波精度。最后,為了充分考慮待處理數(shù)據(jù)中有效信號(hào)的時(shí)空特性,同時(shí)使濾波信號(hào)更好地滿足TFPF算法的無偏估計(jì)條件,構(gòu)建了多方向時(shí)空軌線TFPF模型。該算法將有效信號(hào)同相軸進(jìn)行線性分割,使分割后的每一部分同相軸呈直線型,然后根據(jù)分割得到的直線型同相軸的方向構(gòu)建平行徑向軌線,最終沿著不同的軌線方向做TFPF,從而實(shí)現(xiàn)了低信噪比情況下沿有效信號(hào)方向?yàn)V波。然而,當(dāng)TFPF算法沿噪聲分布方向?yàn)V波時(shí),該方向具有較強(qiáng)相關(guān)性的噪聲易被當(dāng)成有效信號(hào)保留下來,對(duì)有效信號(hào)的辨識(shí)帶來干擾。因此,本文對(duì)陸地地震勘探隨機(jī)噪聲時(shí)空域方向性進(jìn)行研究,給出了方向隨機(jī)噪聲的概念,并提出了方向隨機(jī)噪聲的識(shí)別及壓制方法,確保了時(shí)空軌線TFPF算法的消噪有效性。非常規(guī)油氣已成為全球油氣資源勘探開發(fā)新亮點(diǎn)。非常規(guī)油氣資源在我國儲(chǔ)量豐富,具有巨大的勘探遠(yuǎn)景。微地震技術(shù)是非常規(guī)油氣儲(chǔ)層開采的重要手段,然而微地震數(shù)據(jù)一般呈現(xiàn)“弱信號(hào),強(qiáng)干擾”的特征,很難通過常規(guī)的濾波方法對(duì)其進(jìn)行處理,限制了微地震數(shù)據(jù)在后續(xù)處理中的應(yīng)用。因此,本文開展了基于Shearlet變換的微地震噪聲壓制技術(shù)的研究,構(gòu)建了適用于非常規(guī)油氣開采中微地震微弱有效信號(hào)的多方位變時(shí)窗檢測與非規(guī)則噪聲濾波方案。Shearlet變換是一種多尺度多方向時(shí)頻分析技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)信號(hào)的多尺度多方向分解,并可以通過少量非零系數(shù)的組合重構(gòu)出有效信號(hào),為信號(hào)消噪提供了新思路。在本論文中,首先利用了Shearlet變換的方向性,根據(jù)有效信號(hào)與隨機(jī)噪聲對(duì)應(yīng)的Shearlet系數(shù)在每一尺度層每一方向上的特征差異建立了自適應(yīng)閾值設(shè)置方案,使閾值在有效信號(hào)映射的方向上自適應(yīng)降低,從而在消噪的同時(shí)更好地保留有效信號(hào)。其次,對(duì)于極低信噪比情況下Shearlet域中有效信號(hào)系數(shù)不易識(shí)別的問題,本文通過Shearlet系數(shù)梯度的模值和方向信息來提取有效信號(hào)系數(shù)局部結(jié)構(gòu)信息,并對(duì)噪聲系數(shù)進(jìn)行擴(kuò)散處理以衰減噪聲系數(shù)的幅值,從而辨識(shí)出有效信號(hào)系數(shù)。最后通過對(duì)Shearlet域中有效信號(hào)系數(shù)的重構(gòu)以實(shí)現(xiàn)極低信噪比情況下有效信號(hào)的恢復(fù)。本文在研究了TFPF和Shearlet變換兩種時(shí)頻消噪算法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一系列優(yōu)化濾波方案,克服了兩種算法在低信噪比數(shù)據(jù)處理中的不足,提高了傳統(tǒng)算法的消噪性能,實(shí)現(xiàn)了低信噪比情況下有效信號(hào)的較好恢復(fù),為提高油氣藏開發(fā)成效以及油氣盆地精細(xì)結(jié)構(gòu)重建提供可靠的技術(shù)支撐。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.4;P618.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1332480