[发明专利]一种共成像点道集线性噪声去除方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及地震勘探领域，尤其涉及一种共成像点道集线性噪声去除方法及装置。

背景技术

在地震勘探中，对地震数据进行偏移成像时需要抽取共成像点道集，并根据该道集上拾取的残差曲率进行速度分析等操作，从而优化偏移成像的质量。但实际的共成像点道集往往会受到各类噪声尤其是线性噪声干扰，该噪声会对残差曲率识别造成干扰，影响拾取的质量，最终影响偏移成像的质量。因此，在拾取残差曲率前需要对共成像点道集进行线性噪声去除处理。

现有的去除线性噪声的方法主要有三种：切除法、横向滤波法和识别-差分法。其中，切除法是直接切除受到线性噪音干扰的区域，该方法将被切除区域内的有效信号也一起被舍弃，严重影响到残差拾取的精度。横向滤波法是指在横向做低通滤波，从而压制斜向噪音，但是该方法同时也影响到残差信号，降低了残差拾取的精度。识别-差分法首先识别出线性噪音的方向，然后沿噪音方向对信号进行差分运算，以去除噪音。但是，由于线性噪音成份复杂，往往有多个方向的噪音并存，因此很难对线性噪音的斜率做出精确估算，同时差分算法也会造成有效信号的相位变化，最终导致差分算法无法去除噪音或严重损伤有效信号。因此，如何有效的去除线性噪声、恢复被噪声污染的有效信号并保持其残差曲线信息是目前地震勘探技术领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种共成像点道集线性噪声去除方法及装置，以有效的去除共成像点道集线性噪声，恢复被噪声污染的有效信号并保持其残差曲线信息。

为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种共成像点道集线性噪声去除方法，包括以下步骤：

获取待处理的共成像点道集矩阵；

根据所述共成像点道集矩阵建立低秩与稀疏模型，其中所述低秩与稀疏模型包括有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量；

根据所述有效信号矩阵变量与噪声矩阵变量建立凸优化函数；

对所述凸优化函数中的有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量进行迭代优化求解，获得去除噪声的共成像点道集矩阵。

另一方面，本申请实施例还提供了一种共成像点道集线性噪声去除装置，包括：

获取单元，用于获取待处理的共成像点道集矩阵；

低秩与稀疏模型建立单元，用于根据所述共成像点道集矩阵建立低秩与稀疏模型，其中所述低秩与稀疏模型包括有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量；

凸优化函数建立单元，用于根据所述有效信号矩阵变量与噪声矩阵变量建立凸优化函数；

优化求解单元，用于对所述凸优化函数中的有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量进行迭代优化求解，获得去除噪声的共成像点道集矩阵。

本申请实施例提出的低秩与稀疏模型分别对有效信号和噪声的最本质的特点进行了建模，将共成像点道集矩阵分解为有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量之和，然后根据所述有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量建立凸优化函数，最后通过对所述凸优化函数进行优化求解的方式获得去除噪声的共成像点道集。与现有方法相比，本申请实施例能够有效的去除线性噪声，恢复被噪声污染的有效信号并保持其残差曲线信息。

附图说明

图1是本申请实施例中一种共成像点道集线性噪声去除方法的流程图；

图2是本申请实施例中一种共成像点道集线性噪声去除装置的模块图；

图3是本申请一实施例中待处理的共成像点道集剖面图；

图4是本申请一实施例中去除噪声的共成像点道集剖面图。

具体实施方式

下面结合附图，对本申请实施例的具体实施方式作进一步的详细说明。

参考图1所示，本申请实施例的共成像点道集线性噪声去除方法，包括以下步骤：

S1、获取待处理的共成像点道集矩阵。

具体的，从采集的地震数据中抽取共成像点道集，所述共成像点道集可以包括n道数据，每道数据可以包括m个采样点。所述n道数据，每道数据的m个采样点可以形成所述共成像点道集矩阵。

S2、根据所述共成像点道集矩阵建立低秩与稀疏模型，其中所述低秩与稀疏模型包括有效信号矩阵变量和噪声矩阵变量。