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。     

基于最大似然准则的f—x—y域l1模预测滤波方法

常规的f—x—y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的，但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音，讨论了f—x—y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数，同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明，f—x—y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音，而且也避免了假同相轴现象的产生。     

基于最大似然准则的f-x-y域l1模预测滤波方法

常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。     

基于同相轴优化追踪的多次波匹配衰减方法

提出基于同相轴优化追踪的多次波匹配衰减方法,首先利用SRME预测得到的多次波记录生成多次波速度谱,然后应用同相轴追踪技术提取多次波同相轴旅行时信息,再通过同相轴优化追踪实现对多次波预测误差的校正,最后应用短时窗的FK滤波对多次波予以压制。该方法仅根据多次波同相轴旅行时信息进行匹配衰减,降低对多次波预测精度的要求,并且能够显著提高多次波压制的精度。理论模型实验与野外资料处理实验结果均表明,该方法的多次波剔除效果明显优于常规的多道维纳滤波方法与抛物线拉冬域蒙版滤波法。     

垂直地震剖面资料中的随机噪声衰减

针对常规滤波方法没有考虑背景噪声的问题，提出了一种利用背景噪声统计规律的小波域随机噪声衰减方法．在假设背景噪声是统计平稳的前提下，首先估计背景噪声与直达波到达之后的实际地震记录的相关系数，在这个系数比较小的情况下，利用每一道直达波到达前的背景噪声估计该道噪声的统计参数，然后给出噪声阈值估计，进而在小波域衰减垂直地震剖面（VSP）资料的随机噪声，获得高保真的VSP资料．对合成地震记录和实际资料的仿真实验表明，新方法比常规滤波方法的信噪比提高了约2dB，且更能体现地震信号的时变特点，处理后的剖面同相轴更清晰．     

基于广义S变换的动态滤波技术及应用

分频解释技术已广泛应用于地震资料综合解释流程中。以广义Stockwell变换时频谱为基础,提出了一种针对瞬时谱的动态滤波技术,该方法分别对各时刻瞬时谱进行频率域滤波,且各时刻滤波参数由该时刻瞬时谱动态决定。详细介绍了该方法的原理及实现流程;通过单道地震信号分析了动态滤波技术的优势;并结合实际工区和衰减梯度含油气性检测技术,对比了滤波前后检测的衰减异常,得出利用动态滤波方法处理后的地震数据能够更准确的检测气藏的衰减异常,更符合工区实际情况,证实了该方法的可行性和实用性。动态滤波方法为地震信号分频处理提出了一种新思路。     

自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声

非线性复扩散( NCD: Nonlinear Complex Diffusion) 能针对不同结构特征调节扩散强度,有效压制地震勘探随机噪声。但沙漠地震勘探数据结构复杂,NCD 方法不能有效估计出同相轴方向,会导致同相轴衰减。为此,基于同相轴结构特征提出自适应结构方向复扩散( ASOCD: Adaptive Structure-Oriented Complex Diffusion)滤波算法,该算法沿同相轴方向定向复扩散,在压制随机噪声同时增强有效信号。此外,该算法利用地震勘探数据的区域特性自适应调节扩散阈值,在信号区域减小扩散阈值以更好地恢复地震勘探信号。合成和实际沙漠地震数据结果验证了所提方法的有效性,与NCD 方法相比,滤波后信噪比提高了6 dB 左右。     

陆地多次反射折射波定量分析

多次反射折射波在东部油田盆地隆起区、南方碳酸盐岩山区和西北地区山前带多有发育。通过相关公式推导探讨多次反射折射波的性质,分析其运动学和动力学特性,针对地震数据处理实际,研究其对振幅补偿、反褶积效果的影响,并用特征向量滤波方法对多次反射折射波进行衰减。实际处理资料结果表明,特征向量滤波方法适于衰减多次反射折射波,衰减后的地震记录构造成像更清楚。     

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。     

虚同相轴法预测地震层间多次波在实际应用中的可行性分析

针对虚同相轴法在实际应用中存在多次波的高效匹配、其他噪声的干扰以及观测系统的影响等问题,通过对模型数据的研究,提出一种基于高阶高分辨率Radon变换的高效匹配方法,在匹配时间和效率两方面有很大提高。对传统范数匹配方法中的滤波矩阵、时窗长度进行定量分析和优化选取,对虚同相轴方法的抗噪能力以及观测系统的影响进行定量分析,并讨论其适用范围。研究结果对该方法的实际应用有一定的参考意义。     

一种Kalman平滑器新算法

应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和白噪声估值器，本文提出了一种Kalman平滑器新算法，它不用解Riccati方程，并且可以统一的处理预报、滤波和平滑问题，估值器具有渐近稳定性，仿真例子说明了本算法的有效性。     

基于分区的改进维纳滤波图像复原

图像复原技术是图像处理技术中的关键研究内容。由于相机散焦、相机与目标相对运动和噪声等诸多因素的影响,图像质量有所下降。本文针对经典维纳滤波复原方法存在的局限性,提出一种基于分区的改进维纳滤波复原方法。在视觉效果上,该方法不仅可以很好地削弱伪像和抑制噪声,而且能够保持图像边缘。对使用经典方法及改进方法的复原的图像进行进行峰值信噪比评价,结果表明改进方法的峰值信噪比较传统方法有所提高。     

基于多方向识别的三维断层增强方法

为了应用断层增强技术来提高断层识别的精度,提出基于多方向识别的三维断层增强方法.通过方向滤波来增强地震同相轴的连续性,并压制背景噪声,通过边界保持滤波来保持地震剖面的断层信息.进一步地,对方法流程做两点改进:一是使用多方向断层识别,增强对倾斜地层情况的适用性;二是将二维断层增强方法扩展到三维地震数据,实现以较低的运算量...     

自适应滤波心音增强

心音听诊是诊断心脏疾病的重要方法，近二十年在临床上得到了广泛应用．然而，心音传感器与皮肤的摩擦所产生的干扰，肺音在心音记录中的固有干扰等，而且有时这些干扰很强，给心音诊断带来了一定影响甚至误诊断．为防止呼吸干扰在记录心音时要求屏住呼吸或采用低通滤波方法，但滤波时滤去部分干扰音的同时，也丢失了心音的低频部分．本文采用的是自适应滤波，它可进行心音增强和抑制噪声．实验证实了本文方法的有效性     

有限预测混合交叉有效平滑法

在信号去噪声中 ,要同时去除脉冲噪声和白噪声 ,并保持信号的突变现象 ,有一定的困难。研究了左预测和右预测 ,及交叉有效 (CV)平滑法 ,并证明了 CV平滑中的两个限制条件。提出了有限预测混合 CV平滑法去噪 ,能同时达到以上目的。分析了该方法的根信号特征。并通过模拟试验检验了该方法 ,并与有限混合中位数滤波 (FMH )法和自适应小波收缩法 (WSA )作了比较 ,试验结果说明了该方法是切实可行的 ,并优于 FMH和 WSA。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。