[发明专利]一种基于改进经验小波变换的新型地震资料噪声压制算法

说明书

本发明公开了一种基于改进经验小波变换的新型地震资料噪声压制算法,根据S变换谱计算取各频点能量,以能量曲线极大值点频率及ε邻域法确定频谱分割边界，进行改进经验小波变换。对分解后的各IMF计算主频，根据能量曲线确定面波IMF及面波频率峰值，构造带通滤波器对面波IMF进行滤波，实现面波压制。根据有效波频率阈值去除随机噪声IMF，得到单道去噪记录。对二维地震资料中的每道均执行以上操作，得到最终去噪记录。本发明能根据地震信号的频率和能量自适应分解，实现面波和随机噪声的同时压制，并尽可能保护有效波，提高地震资料信噪比。

技术领域

本发明涉及地震勘探资料面波和随机噪声同时压制去噪领域，具体涉及一种基于S变换谱频域能量曲线的改进经验小波变换的新型地震资料噪声压制算法。

背景技术

高质量的地震勘探资料获取为油气田开发提供了可靠基础。但实际采集的地震勘探数据中往往会有各种噪声干扰，其中最普遍存在的是面波和随机噪声。为了提高地震勘探的精度，突出有效波，压制面波和随机噪声干扰成为了地震资料处理工作中极其重要的关键问题。

近年来，为有效压制面波干扰，多种解决方法被提出，如S变换，广义S变换，曲波变换，小波变换等，这些方法都起到了一定效果，但也都有其局限性，容易不同程度地造成有效波的损害。如基于小波变换的压制面波的有效性很大程度上取决于小波函数的选取，S变换和广义S变换将时域地震信号变换到时频域，由于面波的频率难以精确确定，在时频域确定面波区域时往往会导致有效波被损害；曲波变换一是受曲波基提取的影响，且去噪效果与阈值选择密切关联，同样存在损失有效信号的不足。在随机噪声处理方面，f-x域滤波，EMD、小波阈值去噪等方法被引入，但这些方法同样有各自的优势和不足，如f-k域滤波易产生假频，EMD存在模态混叠、伪模态、端点效应等问题，而小波阈值去噪的去噪效果易受阈值、阈值函数选择的影响，难以兼顾增强去噪效果和降低有效信号损伤，难以获得较高信噪比。且这些算法一般针对某一种类型的干扰提出，难以同时处理面波和随机噪声。

2013年，业界推出了经验小波变换(Experiential Wavelet Decomposition，EWT)，通过对信号的傅里叶频谱进行分割，准确提取出信号中固有的模态分量，适合处理非线性非平稳信号。EWT推出后，在地震资料随机噪声去除方面有了一定的应用，但鲜有利用EWT压制面波的应用。如基于EWT将地震信号分解后，再利用时频峰值滤波(time-frequencypeak filtering，TFPF)识别有效信号，实现随机噪声抑制；或利用EWT分解出若干本征模函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，再利用聚类算法对含噪分量进行阈值化处理。由于EWT需要根据信号频谱幅值进行频带划分，易受噪声影响，而频谱分割方法决定了分解层数的准确性，进而影响信号分解效果。因此，在分析地震信号时，传统EWT的有效性会受影响，有必要根据地震信号的特点进行频谱分割优化，如在计算地震信号的傅里叶频谱后，基于尺度空间表示提取傅立叶谱的慢变分量，再根据尺度参数和中心频率得到地震信号中包含的频率分量和边界，实现自适应频谱分割，但该方法中尺度参数获取依经验获取，其值的选取会影响频谱分割的准确性。

综上，有必要设计一种能同时压制面波和随机噪声，且最大限度保护有效波的地震资料去噪方法，要能依地震信号特征进行自适应的频谱分割和信号分解，实现面波和随机噪声的准确提取，从而实现二者的同时压制，确保压制噪声的同时不造成对有效波的损失，提高地震资料的信噪比。

发明内容

针对上述不足之处，本发明的目的在于提供一种基于改进经验小波变换的新型地震资料噪声压制算法，能根据地震信号的频率、能量分布自适应进行信号分解，从而准确提取面波和随机噪声分量进行压制，并尽可能减少对有效波的损失，提高地震资料信噪比。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于改进经验小波变换的新型地震资料噪声压制算法，具体步骤如下：

步骤S1、获取单道地震记录s(t)的傅里叶频谱F(w),w∈[0,π]和S变换谱S(f,τ)；对F(w)去除趋势项并进行正则化处理；