噪声压制技术及其应用

1、 蔡希玲1. 对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识 2. 叠前去噪方法叠前去噪方法 2.1 2.1 单频噪声衰减单频噪声衰减 2.2 2.2 面波自适应衰减面波自适应衰减 2.3 2.3 线性噪声滤除线性噪声滤除 2.4 2.4 强能量噪声分频检测与压制强能量噪声分频检测与压制3. 应用及效果应用及效果4. 小结小结1. 对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识 2. 叠前去噪方法叠前去噪方法 2.1 2.1 单频噪声衰减单频噪声衰减 2.2 2.2 面波自适应衰减面波自适应衰减 2.3 2.3 线性噪声滤除线性噪声滤除 2.4 2.4 强能量噪声分频检测与压制强能量噪声分频检测与压制3. 应用及效果应用

2、及效果4. 小结小结1. .对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识1. .对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识1. .对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识假设前提： 信号是同相叠加的， 信号的形状和特征是一致的。实际情况：数据中的噪声影响 N 几乎是不可能达到的。 实施必要的叠前去噪处理1. .对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识噪声噪声多次波反褶积速度分析能量补偿DMO处理相位处理静校正1. .对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识1. 对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识 2. 叠前去噪方法叠前去噪方法 2.1 2.1 单频噪声衰减单频噪声衰减 2.2 2.2 面波自适应衰减面波自适应衰减 2.3 2.3 线性噪声滤

3、除线性噪声滤除 2.4 2.4 强能量噪声分频检测与压制强能量噪声分频检测与压制3. 应用及效果应用及效果4. 小结小结2. 叠前去噪方法叠前去噪方法 频率域陷波 L300, NH(40,50,60)L300, NH(40,50,60)L800,NH(45,50,55)L800,NH(45,50,55)L800,NH(48,50,52)L800,NH(48,50,52): : DBAFL VN01,L300,NH(48,50,52),SI4DBAFL VN01,L300,NH(48,50,52),SI4: FILTER FL01: FILTER FL01NH - notch假设前提：假设前提：

4、 单频波在一个地震道上的振幅、单频波在一个地震道上的振幅、频率和相位是保持不变的频率和相位是保持不变的. . 余弦函数拟合单频波余弦函数拟合单频波2.1 2.1 单频噪声的时间域衰减单频噪声的时间域衰减方法原理方法原理Aft振幅频率时延采样率? ? ?tifAyi2cos方法原理方法原理iyiSixmin2cos1212NiiNiiitifAxyxQiyix单频噪声地震道方法原理方法原理A- A- 振幅振幅NiNiitiftifxA1212cos2cos方法原理方法原理合成道单频噪声估算的单频噪声估算的单频噪声地震道地震道去噪后去噪后 测试结果测试结果ABCDEAB BDEC估算的噪声估算的噪

5、声单频噪声地震道地震道合成地震道去噪后去噪后振幅谱分析检波点集单频波压制陷波noise原始数据陷波单频波压制单频波分析单频波分析NH(48,50,52), L300NH(48,50,52), L300L300,NH(48,50,52)L300,NH(48,50,52)时间域滤波因子时间域滤波因子 NH(48,50,52)NH(48,50,52)NH(48,50,52), L800NH(48,50,52), L800NH(46,50,54), L300NH(46,50,54), L300NH(46,50,54), L800NH(46,50,54), L800时间域压制单频波时间域压制单频波时间域

6、压制单频波输出信息表： 炮道号 频率 时延 振幅时间域压制单频波时间域压制单频波NH(46,50,54), L800NH(46,50,54), L800去噪前去噪前去噪后去噪后估算准确估算准确单频波附近信号损失少单频波附近信号损失少扫描工作量大扫描工作量大选择在单频波发育的检波点上应用选择在单频波发育的检波点上应用2.2 2.2 自适应面波压制自适应面波压制 ( (钱忠平钱忠平) )面波特征？面波特征？如何处理？如何处理？确定面波范围确定面波范围 - - 面波速度面波速度 VgVg 当当 t(i)tt(i)t0 0(i)(i) g0vixit 当当 t(i)t t(i)t t(i)t0 0(i

7、)(i)， 面波的振幅谱面波的振幅谱面波的频带范围面波的频带范围: : 1 1, , 2 2 2k2kiiAk1P00PPPP1PPB0 B(B( ) - ) - 频率域的权系数频率域的权系数 应用应用 B(B( ) ) 于面波的区域于面波的区域 BPP tpP IFT - IFT - 到时间域到时间域 结果结果方法特点：方法特点： - - 仅在面波出现的区域衰减面波，仅在面波出现的区域衰减面波， 对非面波区的低频信号无损害对非面波区的低频信号无损害 - - 自适应性及稳健性自适应性及稳健性 2.3 2.3 线性噪声滤除线性噪声滤除 ( (林盛林盛 吴峰吴峰) )噪声特征噪声特征 ? ?如何处

8、理如何处理 ? ?共检波点集选最适合的域压制线性噪声基本假设基本假设: :a. a. 噪声是线性同相轴噪声是线性同相轴b. b. 噪声与信号间速度有差别噪声与信号间速度有差别方法原理方法原理方法原理(倾斜叠加倾斜叠加)分频分频 噪声特征提取噪声特征提取约束约束 沿噪声方向的正向预测和反向预测沿噪声方向的正向预测和反向预测预测误差预测误差输入输入优势频带的噪声其他信号信号共检波点集特点特点a. a. 线性噪声自动识别线性噪声自动识别b. b. 分频处理效果良好分频处理效果良好 2.4 2.4 异常噪声的分频检测与压制异常噪声的分频检测与压制 ( (蔡希玲蔡希玲) )反褶积后的炮记录异常噪声特征异

9、常噪声特征如何分析如何分析如何处理如何处理 信号和噪声的差异信号和噪声的差异 源源 传播路径传播路径 出现规律出现规律 分析方法 分频扫描分频扫描 时频分析时频分析 3D 3Dv v 异常噪声的特征分析异常噪声的特征分析 Frequency scanFrequency scan时频分析时频分析ftx 异常噪声常规处理方法异常噪声常规处理方法 频率滤波频率滤波 切除切除 道编辑道编辑方法原理方法原理 ),(jixjixkf,),(*)(),(),(),(),(2122jixihjiyjiyjixjiPkkkkkfffff ih Hilbert Hilbert 算子算子 输入输入 分频分频 包络包

10、络 信号横向变化规律信号横向变化规律 异常噪声的分布规律异常噪声的分布规律 0 . 1ithiMithiCrfrfkk)(), (1)(), ()(/ ), (), (iCjiPiCjiPiMjiPjiekkkkkkkfffffff当当jiPkf, iMkfth(ith(i) ) 门槛值门槛值 e(i,j) e(i,j) 权系数权系数 衰减参数衰减参数fkfkLet:-中值信号重构： ),(/ ),(),(jiejixjixkkkfffLkfjixjixk1),(),(在 t-x 域:3D 数据时频分析时频分析3 道数据道数据ffxx input data-3 tracesinput data

11、-3 traces面波面波H-f 噪声噪声L-f 噪声噪声 output data-3 tracesoutput data-3 traces input stacked sectioninput stacked section noise noise eliminationelimination去噪前、后炮记录去噪前、后炮记录特点：特点：（1 1）时频域噪声检测更准确检测噪声）时频域噪声检测更准确检测噪声 （2 2）多道识别）多道识别 单道压制提高信号的保真度单道压制提高信号的保真度In GRISYSIn GRISYS: HNOIBP : HNOIBP ALPHA0.7,LA50,LS30,A

12、LPHA0.7,LA50,LS30, HD4,(1-600)=(T200,THR6.0,T2100,THR4.0, HD4,(1-600)=(T200,THR6.0,T2100,THR4.0, T3500,THR3.5), T3500,THR3.5), BP(3,5,20,25),BP(20,25,50,60), BP(3,5,20,25),BP(20,25,50,60), BP(50,60,90,120),BP(90,120,230,250) BP(50,60,90,120),BP(90,120,230,250) 1. 对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识 2. 叠前去噪方法叠前去噪方法 2.1

13、 2.1 单频噪声衰减单频噪声衰减 2.2 2.2 面波自适应衰减面波自适应衰减 2.3 2.3 线性噪声滤除线性噪声滤除 2.4 2.4 强能量噪声分频检测与压制强能量噪声分频检测与压制3. 应用及效果应用及效果4. 小结小结3.3. 应用及效果应用及效果原始共检波点集原始共检波点集压制线性干扰后检波点集压制线性干扰后检波点集线性干扰压制前炮集线性干扰压制前炮集线性干扰压制后炮集线性干扰压制后炮集面波压制后炮集面波压制后炮集异常强能量干扰压制后炮集异常强能量干扰压制后炮集随机干扰压制后炮集随机干扰压制后炮集初步叠加剖面初步叠加剖面去噪后叠加剖面去噪后叠加剖面RNARNA后叠加剖面后叠加剖面叠

14、前去噪后单炮记录叠前去噪后单炮记录原始单炮记录原始单炮记录 共炮检距记录共炮检距记录 初步叠加剖面初步叠加剖面 线性干扰滤除叠加剖面线性干扰滤除叠加剖面去面波叠加剖面去面波叠加剖面去异常干扰叠加剖面去异常干扰叠加剖面叠前去噪反褶积叠加剖面叠前去噪反褶积叠加剖面山区资料去噪效果分析山区资料去噪效果分析1. 对对“叠前去噪叠前去噪”认识认识 2. 叠前去噪方法叠前去噪方法 2.1 2.1 单频噪声衰减单频噪声衰减 2.2 2.2 面波自适应衰减面波自适应衰减 2.3 2.3 线性噪声滤除线性噪声滤除 2.4 2.4 强能量噪声分频检测与压制强能量噪声分频检测与压制3. 应用及效果应用及效果4. 小结小结4. . 小结小结地震数据的复杂性信噪比提高的难度地震数据的复杂性信噪比提高的难度 在复杂的地震数据上采用多种方法对在复杂的地震数据上采用多种方法对信号和噪声进行分析，可以较详细地认识信号和噪声进行分析，可以较详细地认识数据的特征，处理中采取相应的措施数据的特征，处理中采取相应的措施，才，才可能使问题得到较好的解决可能使问题得到较好的解决。 4. . 小结小结 目前，对于复杂地区地震数据中（在极低信目前，对于复杂地区地震数据中（在极低信噪比区）噪比区）某些某些波的形成机理还缺乏系统的认识，波的形成机理还缺