（地球探测与信息技术专业论文）基于curvelet变换的高密度地震弱信号检测与去噪方法研究.pdf

j t 1 ； i ： j 。 以 、划 r e s e a r c ho nh i g h - - d e n s i t ys e i s m i cw e a k s i g n a ld e t e c t i o n a n d d e n o i s i n g w i t hc u r v e l e tt r a n s f o r m at h e s i ss u b m i t t e df o rt h ed e g r e eo fm a s t e r c a n d i d a t e ：m i a oy a n s h u s u p e r v i s o r ：p r o f z h a n g j u n h u a c o l l e g eo f g e o r e s o u r c e sa n di n f o r m a t i o n c h i n a u n i v e r s i t yo fp e t r o l e u m ( e a s t c h i n a ) 关于学位论文的独创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得 的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致 谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得 中国石油大学( 华东) 或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同 工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文作者签名： 互坠整壁 日期：纠口年占月乎日 学位论文使用授权书 本人完全同意中国石油大学( 华东) 有权使用本学位论文( 包括但不限于其 印刷版和电子版) ，使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关 部门( 机构) 送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位 论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。 保密学位论文在解密后的使用授权同上。 学位论文作者签名_ 处丝堡 指导教师签名： 日期：纠。年占月孑日 日期：加f 年易月3 日 摘要 高密度地震技术是近年来国外发展较快的物探技术之一，使用该方法获得的地震资料 较好地解决了压制噪音、提高分辨率和保真度等难题。但同时也存在着高频段信噪比低、 弱信号被混杂或淹没在噪声里的严重问题。如果不经过弱信号与噪声的分离处理，直接用 它来进行叠加、速度分析、动校正、偏移等处理，最终的资料质量会大打折扣，不易发挥 出高密度资料的潜在优势。因此，加强高密度地震弱信号的检测与去噪方法的研究，着力 提高高密度地震资料信噪比的研究具有十分重要的意义。 c u r v e l e t 变换是在小波变换基础上发展起来的一种新的多尺度变换。c t a v e l e t 变换对图 像的边缘，如曲线、直线等几何特征的表达更加优于小波，这特点使得c u r v e l e t 变换在 图像去噪中取得较为广泛的研究成果。本文将c u r v e l e t 变换引入高密度地震技术领域，重 点讨论了c u r v e l e t 变换在高密度地震弱信号检测与去噪方面的应用。 文章以第二代离散c u r v e l e t 变换为工具，讨论了c u r v e l e t 变换在不含弱信号和含 有弱信号情况下的实现方法：在不含弱信号情况下，通过c u r v e l e t 硬阈值法就能达到 较好的保幅去噪效果；在含有弱信号的情况下分别讨论了各种阈值处理方法在弱信号 识别方面的效果，综合对比选择了对弱信号识别更有效的半软阈值法，并通过采用降 低阈值门限的方法改进弱信号识别效果。 对于降低阈值门限后出现的c u r v e l e t 域系数滤除不干净，时域中出现野值的问题， 通过在c u r v e l e t 域采用均值滤波方法加以平滑，经模型试验和实际资料验证，此方法 相对于小波变换、c u r v e l e t 硬阈值方法对弱信号的检测和识别更加有效。经试验，本 文算法最高可分辨埋没于2 倍于信号幅值的噪声中的弱信号。 关键词：高密度地震，地震弱信号，c u r v e l e t 变换，阈值处理，系数平滑 r e s e a r c ho nh i g h - d e n s i t ys e i s m i cw e a k s i g n a ld e t e c t i o n a n dd e n o i s i n gw i t hc u r v e l e tt r a n s f o r m m i a oy a n s h u ( g e o p h y s i c a le x p l o r a t i o na n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y ) d i r e c t e db yp r o f e s s o rz h a n gj u n - h u a a b s t r a c t h i g h d e n s i t ys e i s m i ct e c h n o l o g yw a so n eo ft h eg e o p h y s i c a le x p l o r a t i o nt e c h n o l o g i e s w h i c hh a dd e v e l o p e dr a p i d l yi nr e c e n ty e a r s t h eh i g h d e n s i t ys e i s m i cd a t ah a ds o l v e dt h e p r o b l e m ss u c ha ss u p p r e s s i n gn o i s e ，e n h a n c i n gr e s o l u t i o na n dk e e p i n gf i d e l i t y m e a n w h i l e t h e r ew e r ea l s os o m ec r i t i c a lp r o b l e m s ，s u c ha sl o ws n ra n ds o p h i s t i c a t i o nw e a ks i g n a l s 、析t l ln o i s e t h eq u a n t i t yo ft h ef i n a ld a t aw o u l d n tb ep e r f e c ti fw eu s e dt h eo r i g i n a ld a t a w i t h o u td e n o i s i n gf o rs t a c k i n g ，v e l o c i t ya n a l y z i n g ，n m oc o r r e c t i n ga n dm i g r a t i n g i t s d i f f i c u l tt oe x e r tt h ep o t e n t i a la d v a n t a g e so fh i g h - d e n s i t yd a t ai fw eu s e dt h eo r i g i n a ld a t a w i t h o u td e n o i s i n g t h e r e f o r e ，i t so fg r e a ti m p o r t a n c et or e s e a r c ho nw e a ks i g n a ld e t e c t i o n a n d d e n o i s i n go fh i 曲- d e n s i t ys e i s m i cw a v ea n df i n d o u th o wt oi m p r o v es n ro f h i 曲一d e n s i t ys e i s m i cd a t a c u r v e l e tt r a n s f o r mw a san e wm u l t i s c a l et r a n s f o r m a t i o nw h i c hd e v e l o p e do nt h eb a s i s o fw a v e l e tt r a n s f o r m c u r v e l e tt r a n s f o r mw o r k e db e t t e ri n d i s p l a yt h ee d g eo fg r a p h i c s ， s u c ha sc u r v e s ，s t r a i g h tl i n e sa n do t h e rg e o m e t r i cf e a t u r e s ，t h i sf e a t u r em a d ec u r v e l e t t r a n s f o r ma c h i e v ea b u n d a n tr e s e a r c hr e s u l t si n i n v e s t i g a t i o n c u r v e l e tt r a n s f o r mw a s i n t r o d u c e di n t ot h ef i e l do fd e n s i t ys e i s m i ct e c h n o l o g yi nt h i sp a p e r t h eu s a g eo fc u r v e l e t t r a n s f o r m a t i o ni nh i g hd e n s i t ys e i s m i cw e a ks i g n a ld e t e c t i o na n dd e n o i s i n gw a se m p h a s i z e d d i s c u s s e d i nt h i sp a p e r , f a s td i s c r e t ec u r v e l e tt r a n s f o r mw a su s e da sab a s i ct o o lt od i s c u s sh o w t od e a lw i t hs e i s m i cd a t ac o n t a i n sw e a ks i g n a lo rn o t i nc a s eo fn ow e a k s i g n a li ns e i s m i c d a t a , d e n o i s i n gw i t l lh a r dt h r e s h o l dv a l u em e t h o dm a ya c h i e v eg o o de f f e c t w h i l ew e a k s i g n a lw a sc o n t a i n e di nt h ed a t a , l o t so ft h r e s h o l dv a l u em e t h o d sw e r eu s e dt oe v a l u a t ei n w e a ks i g n a li d e n t i f i c a t i o ns e p a r a t e l y t h es e m i s o f tt h r e s h o l dm e t h o dw a sc h o s e nw h i c hh a d b e t t e re f f e c tt h a nh a r dt h r e s h o l da n do t h e rm e t h o d s ，a n dt h e e f f e c to ft h ew e a ks i g n a l i d e n t i f i c a t i o nw a si m p r o v e dt h r o u g hr e d u c i n gt h et h r e s h o l d t oo v e r c o m et h ep r o b l e mo ff i l t e r i n gc o e f f i c i e n t st h o r o u g h l yi nc u r v e l e td o m a i na n d s i n g u l a rp o i n t si nt i m ed o m a i n ，t h em e a nf i l t e rm e t h o dw a su s e di nc u r v e l e td o m a i n m o d e l a n dr e a ld a t at e s t sv e r i f i e dt h a tt h i sp r o c e s sa c h i e v e db e t t e re f f e c t st h a no t h e rm e t h o d s ，s u c h a sw a v e l e tt r a n s f o r ma n dh a r dt h r e s h o l dm e t h o di nc u r v e l e tt r a n s f o r m t h i sa l g o r i t h m c o u l dd i s c e r nt h ew e a k s i g n a lb u r i e du n d e r2t i m e st h en o i s es i g r l a la m p l i t u d e k e yw o r d s ：h i g hd e n s i t ys e i s m i c ，s e i s m i cw e a ks i g n a l ，c u r v e l e tt r a n s f o r m ，t h r e s h o l d p r o c e s s i n g ，c o e f f i c i e n ts m o o t h i n g 目录 第一章前言一1 1 1 课题来源及选题依据1 1 2 地震弱信号检测与保幅去噪的国内外研究现状1 1 3 本文主要研究内容2 第二章高密度地震资料的基本特征3 2 1 高密度地震资料的观测系统分析一3 2 1 1 观测系统的相关概念3 2 1 2 观测系统与采集参数设计要求3 2 2 高密度地震资料的时频特征分析6 2 2 1 弱信号幅值特征及评价6 2 2 2 弱信号频谱特征及评价1 0 2 2 3 基于s v d 法的弱信号检测与识别11 2 2 4 影响高密度地震资料信噪比的主要因素1 2 2 3 高密度地震资料的常规去噪方法2 2 2 3 1 频率域滤波方法2 2 2 3 2 f k 域滤波方法一2 3 2 4 本章小结2 5 第三章基于小波变换的地震弱信号检测与去噪方法2 6 3 1 小波变换的基本原理2 6 3 1 1 小波变换的有关概念及定义2 6 3 1 2m a l l a t 算法一31 3 1 3 二维小波变换3 2 3 2 基于小波变换的地震资料去噪方法3 2 3 2 1 二维小波变换压制面波3 2 3 2 2 小波变换去除随机噪声3 5 3 3 从w a v e l e t 到c u r v e l e t 3 8 3 3 1 小波波换存在的主要问题3 8 3 3 2 曲线的稀疏表示3 9 3 3 3 图像的多尺度几何分析4 0 3 4 本章小结4 1 第四章c u r v e l c t 变换的基本理论4 2 4 1c u r v e l e t 变换的基本原理4 2 4 1 1 第一代c u r v e l e t 变换4 2 4 1 2 第二代c u r v e l e t 变换4 5 4 1 3c u r v e l e t 变换的性质：4 8 4 2 离散c u r v e l e t 变换的两种算法4 9 4 2 1u s f f t 算法4 9 4 2 2w ra p p g 算法5 0 4 2 3 离散c u r v e l e t 变换的例子51 4 3c u r v e l e t 变换及其在地震数据处理中的应用现状5 4 4 4 本文中所采用改进的弱信号识别与去噪算法5 6 第五章基于c u r v e l e t 变换的地震弱信号检测与去噪方法5 7 5 1 理论模型及效果分析5 7 5 1 1 不含弱信号的多层结构模型去噪实验5 7 5 1 2 单炮记录的弱信号识别与去噪6 2 5 1 3 复杂地质模型的弱信号识别与去噪6 5 5 2 实际资料去噪效果分析6 8 5 2 1 单炮记录的去噪结果6 8 5 2 2 叠后资料的去噪结果7 3 5 - 3 本章小结一7 6 第六章基于c o n t o u r l c t 变换地震去噪方法研究进展7 8 6 1c o n t o u r l e t 变换的基本原理7 8 6 2 小波变换、c u r v e l e t 变换、c o n t o u r l e t 变换的联系和区别8 0 6 3 c o n t o u r l e t 变换在地震资料去噪方面的应用8 2 结论8 4 参考文献8 6 攻读硕士学位期间取得的学术成果9 0 哥c 射9 1 v 中国石油大学( 华东) 硕士论文 第一章前言 随着油气勘探开发的不断深入，地质目标变得越来越复杂，需要采用更高精度的 地震技术来准确落实油气圈闭【1 1 。高密度地震技术是近年来国外发展较快的物探技术 ： 之一，它是一种道间距小于常规道间距或单点不组合的地震采集、提高分辨率处理和 油藏建模一体化技术。采用该方法获得的地震资料较好地解决了压制噪音、提高分辨 率和保真度等难题。 高密度单点采集资料具有面元尺度小，频带范围宽，室内处理方式灵活等优势。 它对于提高地震资料的纵、横向分辨率，有效识别小断块、薄储层、小砂体、小尺度 。孔洞，开展精细油藏描述，全面推进勘探开发技术向特高精度发展，具有十分重要的 现实意义。 高密度资料频带范围虽然比较宽，但同时也存在高频端信噪比低、弱信号被混杂8 或淹没在噪声里的严重问题。如果不经过弱信号与噪声的分离处理，直接用它来进行 叠加、速度分析、动校正、偏移等处理，最终的资料质量会大打折扣，不易发挥出高 密度资料的潜在优势。因此，加强高密度地震弱信号的检测与去噪方法的研究，着力 提高高密度地震资料信噪比的研究具有十分重要的意义。 1 2 地震弱信号检测与保幅去噪的国内外研究现状 弱信号检测是利用近代电子学和信号处理方法从噪声中提取有用信号的一门新兴 科学技术。主要是分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点和相干性，检测 被背景噪声淹没的微弱信号。 弱信号检测与估计自从1 9 2 8 年j o h n s o n 针对电子随机热运动所产生的噪声进行研 究以来，取得了大量的成果，无数科学工作者对信号的检测做出了重要贡献【2 j 。尤其 是过去近4 0 年来，该领域取得了更加突飞猛进的发展，测量的极限不断低于噪声的量 一 级。因此，过去视为不可测量的微观现象或弱相互作用所体现的弱信号，现在已成为 可能。 在信号处理方面的弱信号识别在电子雷达、空间技术等领域已经有所发展，包括 利用混沌振子系统的弱信号检测( 李健，何坤等2 0 0 4 ) ，基于相关性的弱信号提取( 周 鸿锁2 0 0 9 ) ，独立分量分析的方法( 理华，侯朝焕等2 0 0 9 ) ，基于小波变换的弱信号 第一章前言 提取( 柯磊，谭佳峰等人2 0 0 5 ) 等等。 目前弱信号的检测与保幅去噪的研究和应用在地球物理学界已经取得了一些进 展：国外与弱信号相关的勘探实例主要来自中东地区，在2 0 0 8 年的拉斯维加斯s e g 年会上有相关介绍；在国内，杨三女、秦刚平等提出了利用地震信号的子波分解，将 强的背景信号和弱的油气信号分离，然后在弱信号的有效组合的基础上进行频谱分析， 得到了易解释的结果【3 j ，王正蕾通过小波分析对被检测的微弱信号进行分解，并单独 设计每一子带的阈值，从而实现了从强噪声信号中提取微弱信号的目的【4 】，李月，杨 宝俊等从混沌振子系统对于强随机噪声背景中的准周期或周期信号具有灵敏的大尺度 周期相态响应出发，利用仿真实验探讨共炮点地震资料弱有效地震信号检测时混沌振 子系统的检测能力【5 】。但是，目前大多数弱信号的检测，与高密度并无关系，国内外 与高密度有关的文章大部分集中在野外采集方面。 1 3 本文主要研究内容 1 、分析研究了高密度单点资料噪声及弱信号的特征；并通过通过模型和实际资料 的研究，对弱信号的幅值特征和频谱特征进行了理论探讨和定量评价，研究结果对下 步地震弱信号检测与去噪研究有参考价值；总结了影响高密度地震资料信噪比的主 要因素，以及常规的地震资料去噪方法。 2 、回顾了小波变换的相关理论，讨论了小波和小波基的概念，以及在地震资料去 噪中的应用。分析了小波变换存在的不足及其发展方向。引出了多尺度几何分析的概 念。 3 、讨论了第二代c u r v e l e t 变换的有关理论，包括连续c u r v e l e t 变换和离散c u r v e l e t 变换原理、快速离散c u r v e l e t 变换的两种实现算法、c u r v e l e t 函数的性质以及单个 c u r v e l e t 的显示内容。 4 、分别讨论了不含弱信号和含有弱信号情况下c u r v e l e t 阈值去噪的方法，给出了 基于弱信号识别的c u r v e l e t 阈值去噪方法的步骤，利用降低阈值门限的方法来保留弱 信号，并在c u r v e l e t 域对系数进行平滑，达到了保留弱信号，去除野值的效果。并通 过模型数据和实际资料的试处理，验证了此方法在弱信号的检测以及压制噪声方面的 可行性。 5 、介绍了另一种超小波分析理论，c o n t o u r l e t 变换，分析了三种变换的联系区别， 并讨论了c o n r o u r l e t 变换在地震资料去噪方面的应用。 2 密度，室 内选取合理的处理面元，来最终提高资料的品质。采用这种采集方法得到的高密度资 料可以实现全波场目标照明，压制地表噪声和多次波，有效地防止空间假频。它对于 提高地震资料的纵、横向分辨率，有效识别小断块、薄储层、小砂体、小尺度孔洞， 开展精细油藏描述，全面推进勘探开发技术向特高精度发展，具有十分重要的现实意 义。 2 1 高密度地震资料的观测系统分析 2 1 1 观测系统的相关概念 观测系统( g e o m e t r y ) 反映的是地震波激发点和接收点之间的位置关系。观测系 统包括二维和三维观测系统。在常规三维勘探中，观测系统一般采用中心点位于面元 中心直线束型观测系统。 描述三维观测系统的参数主要有覆盖次数、面元大小、最大炮检距、最大的最小 炮检距、偏移孑l 径、记录长度等。其中覆盖次数、面元大小、最大炮检距等是非常重 要的参数 6 1 。 高密度三维地震勘探中观测系统的确定要综合考虑勘探区块的油气潜力、勘探目 标的复杂程度和当前物探技术的能力。观测系统的设计主要基于两点：一是通过对 c m p 面元属性分析进行观测系统类型的选择，二是根据勘探区地质地球物理特征进 行观测系统采集参数的选择。目前基于以上两点的观测系统采集参数选择的理论基础 都是几何运动学；通过波动理论的思想为指导进行观测系统设计的主要方法是波动方 程照明技术，实际在研究领域应用较为广泛。 2 1 2 观测系统与采集参数设计要求 1 、覆盖次数的确定 可以通过纵向覆盖次数以与横向覆盖次数，的乘积【7 】求取三维观测系统的覆盖 次数n ，计算公式如下 = 以n r ( 2 1 ) 3 第二章高密度地震资料的基本特征 其中，x 的计算公式为 n x ：下m xs z 以 ( 2 2 ) 式中：m 为排列线的接收道数，n x 为相邻炮排所跨越的道间隔数，s 为一个整系 数，取l 时表示单边炮，取2 时表示双边炮。 以某一工区为例，计算以，m = 1 2 8 ，s = i 。炮排间隔为8 0 m ，道距为5 0 m ，所以 n x = 8 0 5 0 = 8 5 ，以= 罴- 4 0 次。 r 的计算公式为 n y ：旦 b ( 2 3 ) 式中：l 为炮线的条数，n v 为爆炸线上炮间距( 以排列线间距为单位计算) 的数 目。 对于这一工区，l = 1 5 ，炮线间距= 炮排间距= 8 0 m ，n y = 1 ，所以y = 1 5 次。整个工 区最大覆盖次数n = 4 0 x 1 5 = 6 0 0 次。 2 、面元的确定 面元的确定要遵循以下两条原则旧： 1 ) 满足最高无混叠频率原则 b ： 堡1 4 l sine(2-4) 式中f r n a x 为最高无混叠频率，即最大有效波的频率；v i n 为上一层层速度；巾为 地层倾角。 2 ) 满足横向分辨率 横向分辨率要满足每个优势频率l 的波长取2 个样点，即 b ：旦 2 厶 ( 2 5 ) 3 、最大炮检距的设计【7 】 1 ) 满足动校拉伸的要求 4 中国石油大学( 华东) 硕士论文 x 一f 0 1 ，历 ( 2 6 ) 式中：t o 为零炮检距双程反射时间；v 为叠加速度；。= 三云互，t l 、t 2 为校正 前、后的反射子波时间长度。 2 ) 满足速度分析的精度要求 动校正公式为岔虿1 瓦x 2 ，要获取较高的叠加速度，必须有较大的炮检距，通过 进一步推导计算，最大炮检距应满足式( 2 - 7 ) 式中，6 v 为允许的最大速度分析误差。 3 ) 要尽量消除干扰波的影响 对于多次波，最大炮检距应满足 一吖 1 虿 一j ( 2 7 ) 专) j 协8 ， 式中：v 1 为受多次波干扰的一次波，、，2 为多次波速度 4 ) 要使反射系数稳定 对一个水平层状介质模型，对应第n 个界面的某一入射角的炮检距由式( 2 9 ) 给定 x ：= 2 h , t g e , f 盏l ( 2 9 ) 式中：1 1 i 和0 i 为各层的铅垂厚度和相应的入射角。 由式( 2 7 ) 可知，较大的炮检距对应较大的入射角。根据z o e p p r i t z 方程，当地震波 由低波阻抗介质进入高波阻抗介质并且入射角等于临界角时，其能量关系式中会出现 复数项，在临界角附近反射纵波能量会突然增大，从而形成广角反射，地震波变得非 5 一 上嵋 第二章高密度地震资料的基本特征 常复杂。所以，最大炮检距所对应的入射角要小于临界角，即最大炮检距不能取得太 大，要小于一定的值。 2 2 高密度地震资料的时频特征分析 弱信号是指幅度很弱的信号或者被噪声淹没的信号。由于弱信号在常规的时空域 中不易识别，需要用一定的检测手段才能将它检测出来。已有的检测方法包括：建立 在信息论和随机过程理论基础上的相关方法、基于傅氏变换和小波变换的谱分析法【9 】、 基于奇异值分解的s v d 方法【1 0 1 、建立于非线性动力系统的混沌理论、基于经验的模 式分解e m d 的h i l b e r t h u a n g 变换【l l 】、基于独立分量分析i c a 的盲源分离( b s s ) 技 术【1 2 1 等，它们已在机械故障、图像处理、计算机仿真、航空航天、通信传输、道路交 通等领域得到了较多的应用。 对于常规地震勘探，工程技术人员已经应用多次覆盖、组合、叠加等技术来增强 弱信号的信噪比。但对于近几年兴起的大规模单点数字检波器采集资料，由于其更宽 的频带范围和动态范围，利用常规技术还不足以解决实际问题。与之相伴还有一个基 础理论问题，就是这些单点资料中哪些是弱信号，究竟多弱才称之为弱信号即弱 信号的特征描述与评价问题。 本节通过模型和实际资料的研究，对弱信号的幅值特征和频谱特征进行了理论探 讨和定量评价，研究结果对目前开展的地震弱信号检测与去噪研究有参考价值。 2 2 1 弱信号幅值特征及评价 地震资料的处理和评价，主要针对它的幅度特征或者波形特征。通常说一个信号 弱，主要指它的幅度小，不易识别。那么，什么样地质环境( 界面、波阻抗差) ，在什 么样的噪声背景下，信号才不能鉴别呢? 本节制作了如下的地质模型进行定量分析。 2 0 0 0 m s 2 5 0 0 m s _ o o r o r 1 0 r p r ，o 。p ，甲 - _ - _ _ - _ - - _ - - _ - _ - - - - 一 接撩揍? 溪二麟 3 0 0 0 m s 图2 - 1 研究幅度变化的地质模型 6 中国石油大学( 华东) 硕士论文 如图2 - 1 ，设计一个中间层，其速度和厚度可以变化，以此来讨论：厚层情况 下，多大的波阻抗差，可以在一定的噪声背景下，识别弱信号；地层变薄，噪声存 在的情况下，一般的薄层定义厚度( 丢名) ，是否能较好地成立。 1 、厚层情况下，弱信号的幅值特征 l l j 幺主j = 量量二二 111 11 1 i ， 、 耋耋茎至王扩 0 誓 i 了之 illlili 一 lflilll 2 0 llff i l lj j - 6 0 8 0 o t 主三= 王 一 , j o 苄1 乔苄1 1 3 0 llilfi 柚 illfi【 1 ， 1 呻 、，、 、 if 2 2 0 t。t 2 4 0 f 7一f lf if 3 0 0 li fl 3 4 0 jl m 二：1 三 2 s 乙 m 3 ： t 3 ：? x 4 2 0 lili ) l illlll f m lliil l f lt ，f flilil l ll i l il fl 主t = 三j 三二7 f ：e 3 、i j = 一 lll t ， lf tl 、 lfl j t 。 1 ) p ll ； t 。t 。i j t - 。f 7 l ： li l l it fi- 誓，= 乐z ? s ? 二f lli ，l l 【tf llf llt - i i t l i ) ；t - ， 圣量j 盘；= ! 三二 霹荠嚣 ! 量 f 乏l ； 癸髭务 莹；工 ，专；毛量c tl 1 餐l f l t l - t l f ，f i 妻 善l f 宅主 兰鬟墼些 链溉 毛；王f l 至幸l f f ( a ) 无噪声( b ) 信噪比为3 ( c ) 信噪比为2( d ) 信噪比为1 ( e ) 信噪比为o 5 图2 - 2 弱信号不同信噪比的合成地震记录 设上覆地层和下伏地层的速度如图2 1 ，阴影部分为储层，速度为2 4 5 0 m s ，速度 差基本上是常规目标层的速度分辨率极限。为了讨论问题简单，不考虑密度变化，计 算可得上覆地层反射系数为0 1 11 l ，下伏地层反射系数为0 0 9 0 9 ，储层反射系数为 0 0 1 0 1 ，是最大反射系数的1 1 1 。取子波为3 5 h z 雷克子波，采样间隔为l m s ，储层厚 度为6 0 m s ，波形能严格分开，得到的不同信噪比的合成地震记录如图2 2 所示( 7 道 重复显示) 。 从图2 2 可以看出，就视觉分辨率而言，当弱信号的信噪比为2 以上时，基本上 可以分辨；当信噪比为l 时，有可能识别错；当信噪比为0 5 ，即噪信比为2 时，要从 剖面上通过肉眼识别和解释已基本不可能，也就是此时视觉分辨率已达不到解释的要 求。由以上分析可知，要直接识别弱信号，其信号幅值要大于背景噪声的2 倍。 1 2 、薄层情况下，力的厚度特征 4 下面考虑多薄的弱信号可以识别。我们考虑图2 2 中储层，速度参数不变，设计 一个厚度变化的楔形体。子波、采样间隔同上，无噪声和信噪比分别为3 、2 、1 、o 5 时的合成地震记录如图2 3 所示。 7 第二章高密度地震资料的基本特征 ( a ) 无噪声( ”信噪比为3( c ) 信噪比为2 一 ( c ) 信噪比为1( d ) 信噪比为0 5 图2 - 3 弱信号不同信噪比下的薄层响应 图2 - 4 考虑噪声后的薄层调谐曲线 图2 _ 4 为根据图2 3 制作的调谐曲线，调谐厚度大约为l i m s ，可以看到当s n 。、 ol o2 03 04 0 5 06 0t o 8 0 9 01 0 01 1 0l 1 l 1 5 01 6 01 o1 8 01 9 0 2 0 02 1 02 2 3 0 驰o2 5 0 图2 1 0 高密度资料不同时间段频谱比较 2 2 3 基于s v d 法的弱信号检测与识别 以上讨论的都是直接观察弱信号的特征。对于淹没在噪声中的弱信号( 信噪比很 低) ，经过地震资料处理后，能否还能有效地检测出弱信号呢? 下面我们用物理意义明 确的常规信号分解方法一s v d 技术来进行测试。 设x 为数据矩阵，根据奇异值分解( s v d ) 理论，x 的奇异值分解可表示为 ， x ：晒y r = y t t ，u ，? ( 2 1 0 ) _ j = l s v d 方法利用的是有效信号具有相关性的特点。地震数据经s v d 分解后，会按 结构特征和能量大小分解为若干个本征值。如果剔除以环境噪声的本征值，保留有效 信号的本征值并进行重建，就可以提高资料信噪比，实现有效信号的增强。 考虑图2 1 1 所示的理论模型，为了满足s v d 的处理要求，道数相对较多。模型 两头反射较强，中间为弱信号。， 第二章高密度地震资料的基本特征 图2 1 1 局部弱信号淹没在噪声背景中的理论记录( s n = i ) 对于以上的弱信号，如果我们不对资料加以处理，直接识别已经是很难了。下面 我们用s v d 方法加以处理，图1 2 给出了用 、丑如、 毛重构后的处理结果， 给出的图2 1 1 中弱信号部分( 6 1 - 7 0 道) 。可以看到如果我们主要关心的是中间的弱信 号反射信息，经过这样的目标处理后是可以将它检测出来的，并实现弱信号的加强， 虽然剖面还不能做到完全保幅。 c a ) 原始信号( b ) ( c ) 五( d ) 如 图2 1 2s v d 方法水平层弱信号检测处理 这给我们一个很好的启示，弱信号虽然很弱，若我们选取合适的方法加以处理， 还是可以在一定程度上将它检测出来的。 2 2 4 影响高密度地震资料信噪比的主要因素 “弱信号 不只意味着信号的幅度很小，而主要指的是被噪声淹没的信号，“弱 是相对噪声而言的。只有在有效地抑制噪声的条件下放大弱信号的幅度，才能提取出 有用的信号。因此，弱信号检测是一门专门针对噪声的技术，其主要任务是提高信噪 1 2 中国石油大学( 华东) 硕士论文 比。为了从噪声中提取出有用的信号，就需要研究噪声的来源和性质，分析噪声产生 的原因和规律，以及噪声的传播路径，有针对性地采取有效措施抑制噪声，研究被测 信号和噪声的统计特性及其差别，以寻找出从背景噪声中检测出有用信号的方法。下 面系统分析一下高密度资料中接收到的背景噪声。 1 、面波干扰 面波是高密度数字检波器采集资料的主要噪声，具有能量强、频率低、频散严重 等特点，它的存在严重地影响了中深层弱信号的识别。图2 1 3 展示了某一工区3 5 3 6 束线f f i d l l 5 1 排列面( 2 8 线、每线4 0 0 道) 上的面波特征。可以看到，近偏移距处， 面波初至时间很小，扫帚状尾巴覆盖整个时间段；而两侧大偏移距处，则面波分布得 较少。以上结果在三维显示图上，展示得更加清楚( 图2 1 4 ) 。 图2 1 3 某工区3 5 - 3 6 束线f f i d l l s l 排列面( 2 8 线、每线4 0 0 道) 上的面波特征 图2 1 4f f i d l l 5 1 排列面的三维展示 1 3 第二章高密度地震资料的基本特征 图2 1 5f f i d l l 5 1 排列面的炮检位置图 面波在剖面中出现的时间，主要受炮检距影响。图2 1 5 展示了以上排列面炮点和 检波点分布的观测系统图。可以看到，对于第1 6 排列，炮点位置基本与排列中点位置 重合，此时检波点马上能接收到面波；而第1 、2 8 等远排列，面波要传播一段时间才 接收到，而且能量已有较大的衰减。 2 、背景噪声 图2 1 6 连续展示了几个道集，可以看到前面三个道集初至以上有比较明显规则噪 声。后面4 个道集似乎背景很平稳，没有强的次生干扰。 图2 1 6 带强弱背景噪声的道集 1 4 中国石油大学( 华东) 硕士论文 关于背景噪声时频域特征以及幅值特征在上一节中已经做了详细讨论，这里就不 再赘述。 3 、规则噪声 ( 1 ) 斜干扰 斜干扰是地震勘探中常见的干扰波，它对浅层信号影响不大，但对深层影响估计 不小，下面对这一问题，做深入分析。图2 1 7 展示的是一张斜干扰的连续的道集剖面， 从2 0 0 3 0 0 m s 开始有比较明显的斜干扰，在4 s 上下的深层似乎也有较强的斜干扰。下 面看看这组干扰的时域特征、视速度特征。 图2 - 1 7 带斜干扰的连续道集 斜干扰时空域特征分析 选取图2 2 0 中的第6 个道集，将初至前斜干扰放大显示，如图2 1 8 所示。可以 看到斜干扰在背景随机噪声非常明显。进一步研究可以得到这组斜干扰视速度为 6 0 0 m s 左右，显然它不是声波，具体机理还值得进一步研究。 图2 1 8 初至前斜干扰时空域特征 选取以上道集3 5 0 0 4 5 0 0 m s 剖面段，进行时空域分析，可得到该段剖面也有倾斜 同相轴，视速度在6 5 0 8 0 0 m s 之间，是不是斜干扰影响还不好直接判断。 1 5 第二章高密度地震资料的基本特征 图2 1 9 深层倾斜同相轴时空域特征 斜干扰频域特征分析 一 经过计算，这组斜干扰主频为1 2 h z 。其频谱如下图所示。 f飞 v 如7 ：! 。：j ，。中、。” 一0 1 02 03 0 柏驷郫7 0 眵。笋1 0 0 1 1 0 l 约l 鼬l 哇0 1 5 0 1 鳓。1 1 0 1 8 0 1 釉2 0 02 t 02 2 02 3 02 4 02 图2 - 2 0 斜干扰的频谱 ( 2 ) 高频噪声 图2 2 1 展示了具有高频干扰的一个道集，图2 2 2 是它的一个局部放大，可以看 到高频噪声贯穿于整个地震道，而且有一点很小的视速度，在强面波的衬托下显得非 常明显。此外，右边还有一道强脉冲噪声，具体特征在下面展示。 图2 - 2 1 具有高频干扰的一个道集 高频噪声的时空域特征 1 6 中国石油大学( 华东) 硕士论文 图2 - 2 2 高频干扰的局部放大显示 可以这样认为：这种噪声持续时间很长，衰减很小，它的噪声源应该就在检波器 附近，是一种局部范围内的噪声。下面看看