Curvelet域垂直地震剖面波场分离

针对垂直地震剖面（VSP）资料处理中上下行波重叠难以分离的问题，提出了一种基于奇异值分解（SVD）和Curvelet变换相结合的分离上下波方法．首先基于数据中随机噪声是统计平稳的假设，在Curvelet域通过分尺度选取阈值压制随机噪声，再利用奇异值分解方法滤除部分下行波能量，最后根据VSP资料中上下行波在Curvelet域分布区域不同，进行上下行波场分离．合成和实际资料处理结果表明，该方法与f-k滤波方法和SVD方法相比，不仅提高了信噪比，而且减弱了边界上的波形畸变，得到了更好的分离效果．     

Curvelet域蒙特卡罗估计的随机噪声衰减

针对低信噪比地震资料进行噪声压制时,传统滤波方法容易损伤有效波。研究认为,curvelet多尺度多方向的分析能力可以有效分离随机噪声,提出基于蒙特卡罗估计的自适应非线性阈值函数法衰减噪声能量,实现在压制噪声的同时保持有效反射信息。模型算例及大巴山地区某地震资料的处理实例表明,该方法能够有效地压制随机干扰,同相轴连续性与剖面信噪比较传统小波方法显著提高,一定程度上改善了常规滤波处理方法在压制噪声的同时对有效波的影响。     

双密度双树复小波域统计模型的地震信号降噪

随机噪声的存在降低了地震信号的信噪比,淹没了有效信号,影响后续的地质解释。文章根据随机噪声的特性以及地震信号道间相关性,建立双密度双树复小波域统计模型压制地震信号中的随机噪声。首先对含噪地震信号进行双密度双树复小波变换,分别对不同尺度、不同方向上的噪声方差和含噪地震信号方差进行估计,计算阈值;再运用最大后验概率估计方法从含噪地震信号小波系数中估计出源地震信号的小波系数;最后利用双密度双树复小波逆变换对源地震信号的小波系数估计值进行重构,得到降噪后的地震信号。仿真实验和对实际地震信号的处理结果表明该方法能够有效地压制随机噪声,提高了信噪比,较好地保留了有效信号。     

小波(包)滤波方法的GUI及其在深地震测深数据处理中的应用

在深地震测深数据处理中,仍多用基于傅里叶变换的滤波方法和小波二阶相关去噪方法.鉴于傅里叶变换方法对非稳态的地震信号不能提供在时频上的任何局部信息,而小波和小波包方法弥补了傅里叶变换的不足,能够提供时频上的任何局部信息,且高阶相关比二阶相关对随机噪声有更好的抑制和去除作用,本文结合小波和小波包去噪方法以及高阶相关去噪方法,编写了深地震测深数据处理的小波和小波包滤波方法的人机交互软件,用于抑制和去除地震信号中的加性高斯随机噪声.该软件可以方便快捷地显示深地震测深的地震记录截面,进行小波域的自适应阈值去噪、小波域和小波包域的二阶和高阶相关去噪以及基于傅氏变换的常规滤波.实例计算结果表明,方法和程序是有效且可行的.     

联合垂直地震剖面资料提高地面地震资料分辨率的应用研究

介绍利用三分量垂直地震剖面(VSP)资料中的纵波初至求取地层品质因子Q值的原理及方法、稳定化的反Q滤波方法,以及实现联合VSP地震资料进行反Q滤波提高分辨率处理的技术流程。利用三分量VSP资料估算的弹性参数可以与地层的Q值进行对比分析,证实估算的地层Q值的准确性。实际VSP资料和过井的地面地震资料的应用研究结果表明,所提方法与技术流程是可行的,能够在不影响地震资料信噪比的情况下提高地面地震资料的分辨率。与VSP走廊叠加结果对比结果表明,提高分辨率后的地震资料与VSP结果具有很好的一致性。     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型，将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模，采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数，在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正，显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据，通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明，所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声，同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

利用VSP提高叠后地面地震资料分辨率

反褶积是地面地震处理中提高成像分辨率的常用方法。地面地震资料因地面接收干扰严重，高频成分在中深层衰减和吸收作用较大，得到的叠后剖面中深层频率偏低，难以提取真实反映地震波在地下各个深度地层传播的地震子波，不能得到精确的反褶积算子。利用VSP测井在井下不同深度地层接收的特征，从VSP资料中提取该反褶积算子用于叠后地面地震资料反褶积处理，使地震剖面的分辨率明显提高，同时同相轴的连续性得到改善，波阻特征有所加强，叠后处理剖面整体质量得到较大的改进。     

频率域奇异值分解压制随机噪声方法

 奇异值分解(SVD)是提高信噪比的一种较新的有效手段之一。本文从数学角度阐述了奇异值分解SVD滤波技术增强地震资料信噪比的原理,对比了时间域和频率域SVD技术压制随机噪声的处理效果。结果表明,时间域SVD技术只能对水平或接近水平的同相轴进行信号增强,对倾斜同相轴的处理效果较差;而频率域SVD技术既可以处理水平同相轴,也可以处理倾斜同相轴,对提高地震剖面信噪比具有很好的效果。本文用3个简单的合成地震记录和1个实际地震资料检验了SVD两种方法的应用效果。结果表明,本文方法可以达到随机噪声压制的效果。     

简述地震资料去噪的两种方法

地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务。根据不同噪音的形成机制、特性,可以选择不同的高保真度的去噪方法,使得地震资料的信噪比和分辨率达到预期的最高,从而降低地震资料解释的难度,提高地震资料解释的速度和精度。在众多的地震资料去噪方法中,频率域滤波和f—k域滤波是最基础的去噪方法,也是地震资料处理人员最常用的去噪方法。频率域滤波可很好的压制面波等规则的干扰波,f—k域滤波去除折射波、直达波等线性干扰波具有很好的效果。     

塔里木盆地巴楚隆起玛北1井基于垂直地震剖面的地震层位综合标定

在勘探开发过程中,地震资料层位标定是地震解释阶段的第一步和预测储层研究的前提,也是高精度勘探工作的基础工作。以塔里木盆地巴楚隆起玛北1井为例,简要分析了常规合成记录标定和VSP标定存在的问题,建立了该区域垂直地震剖面(vertical seismic profiling, VSP)资料的处理流程,之后利用玛北1井校正的声波曲线合成记录和VSP走廊叠加剖面来进行综合层位标定,将深度域测井、地质层位资料与时间域地震资料紧密连接起来。最后通过层位标定结果、层速度的分层以及泊松比的特征,推测在深度4 800～4 925 m为有利储层段,并在钻井结果中得到了印证。     

反演法在提高地震资料信噪比中的应用

t x预测滤波法是噪音衰减的通用且有效的方法 ,但是在噪音背景中存在平行同相轴时将产生假同相轴及出现子波畸变和振幅衰减等现象 ,这是因为噪音的存在影响了滤波器的计算。利用反演法对理论模型和实际数据进行了滤波处理 ,该方法可以有效地消除一般t x预测滤波处理中存在的缺陷。实际应用表明 ,这种方法更能满足对地震资料高分辨率、高信噪比和高保真的要求 ,处理效果更接近实际。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

用小波变换和多项式拟合提高地震资料分辨率

用小波变换研究了地震勘探信号小波变换的过零点特性。提出了用小波变换的过零点匹配提取地震勘探信号同相轴变化信息，并利用所提取信息和多项式拟合消除随机噪声，同时增强信号高频，使信号信噪比和分辨率都得到显著提高的新方法。该方法对地震道进行小波变换，对变换结果进行过零点匹配求出地震同相轴变化信息，沿同相轴对地震道的小波变换系数进行多项式拟合得到去噪的小波变换系数，对去噪后小波变换系数进行高频增强并进行反变换便得到具有高信噪比和高分辨率的地震道。理论分析和实际处理结果表明，该方法能有效地提高地震勘探信号的信噪比和分辨率。     

基于平稳小波域GSM模型的SAR图像去噪

为解决SAR图像处理中传统方法存在的图像边缘模糊、失真等问题,将平稳小波变换和高斯混合尺度模型（GSM）相结合,建立了基于平稳小波分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪,最后对各个方法的滤波结果用评估参数进行客观评价。实验结果表明,该方法具有比空域滤波及标准小波方法更优的去噪性能。     

基于空域相关阈值滤波的雾气激光信号处理算法

针对雾气环境下微弱激光信号特征提取困难,在研究小波空域相关滤波算法基础上,提出了小波空域相关阈值滤波方法。阐述了小波空域相关阈值滤波的思想和原理,特别研究了滤波阈值选取的方法,比较了空域相关阈值滤波与空域相关滤波的滤波效果。结果表明对雾气环境下的激光信号,空域相关阈值滤波具有最好的滤波效果。在不同雾气浓度和不同信号信噪比情况下的实验结果表明,空域相关阈值滤波能够在保持激光回波信号特征的前提下有效地抑制大部分噪声,更适于雾气环境下微弱激光回波信号处理和特征提取。      

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。