[发明专利]基于基追踪算法的面波分离与压制方法

权利要求书

1.一种基于基追踪算法的面波分离与压制方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)Ricker原子过完备原子库的形成：

按时间采样间隔ΔT得到大小为M×N的地震剖面F，其中M为每道地震信号的采样点数，N为地震剖面的道数。对地震剖面的每道地震信号{F_i，i＝1，2，3，K，N}做离散傅里叶变换，利用傅里叶变换频谱图并根据ΔT确定地震剖面F的模拟频率范围为0～f_max。选用Ricker原子构造稀疏分解用的过完备原子库D，一个Ricker原子的表达式如下：

gr(t)=(1-2π2f2(t-u)2)e-π2f2(t-u)2]]>

其中，t＝0，ΔT，2ΔT，...，(M-1)ΔT，主频参数f为区间(0，f_max]上的整数，位移参数u为区间[0，M-1]上的整数。n＝M×f_max，由n个原子g_γ构成过完备原子库：

D＝{g_γ|γ＝(f，u)，f＝1，2，L，f_max，u＝0，1，L，M-1}

(2)利用基追踪算法对地震剖面F的每道地震信号进行稀疏分解

对地震剖面F的每道地震信号{F_i，i＝1，2，3，K，N}利用基追踪算法进行稀疏分解，并记录每道地震信号Fi分解后得到的原子所对应的分解系数和参数：

{(Pγij,γij)=(Pγij,fij,uij)|i=1,2,3,K,N;j=1,2,3,K,n}]]>

其中，j为过完备原子库中原子的序号；

(3)重要原子筛选

对第(2)步的分解结果进行重要原子筛选，筛选过程如下：设置系数阈值初始值找出并记录下每道地震信号Fi分解结果中分解系数满足的原子所对应的分解系数和参数：

{(Pγij′,γij′)=(Pγij′,fij′,uij′)||Pγij′|>Pr′,j=1,2,Λ,ni′}]]>

其中n′_i为从第i道分解结果中筛选出来的原子个数。计算F′_i为重建后第i道地震信号，设置重建误差如果mis＜0.01％，结束筛选过程，分解系数满足的原子作为第i道地震信号Fi筛选出的重要原子；否则重复以上过程。

(4)设置主频阈值f_λ和能量阈值p_λ

从第(3)步筛选出来的重要原子中求出绝对值最大的分解系数对应原子的主频值f_m，根据面波的频谱分布特性设置主频阈值范围f_λ＝(2±1)f_m。再求出第三步筛选出的分解系数绝对值的平均值设置能量阈值p_λ＝p_a；

(5)面波的分离与压制

根据(4)步中设定的主频阈值f_λ和能量阈值p_λ，对(3)步中筛选出来的每一道地震信号F_i的重要原子进行面波对应原子的筛选，取原子为组成第i道地震信号中面波的原子，其中对应的分解系数和主频参数满足由原子重建建第i道面波成份用原始剖面的第i道地震信号减去该道的面波成份F″_i得到压制面波后的第i道地震信号F′″_i＝F_i-F″_i。