[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)小波閾值函數(shù)地震資料去噪方法

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• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號(hào): CN107703547A
• 公開（公告）日: 2018-02-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅仁澤;代月;李陽陽;趙萬明;羅翔宇
• 申請（專利權(quán)）人: 西南石油大學(xué)
• 主分類號(hào): G01V1/36
• 分類號(hào): G01V1/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明方法屬于油氣地震勘探領(lǐng)域，涉及地震資料去噪方法設(shè)計(jì)及應(yīng)用， 該方法對所有地區(qū)石油、天然氣地震勘探都有效。

技術(shù)背景

豐富的油氣資源的山前復(fù)雜高陡構(gòu)造區(qū)已成為當(dāng)前地震勘探的重點(diǎn)，隨著勘 探的精細(xì)化，對于構(gòu)造較復(fù)雜的低信噪比地區(qū)，噪聲干擾往往十分嚴(yán)重，若在疊 前記錄上不進(jìn)行去噪處理，會(huì)導(dǎo)致在最終的疊加剖面上層位不清晰或出現(xiàn)不真實(shí) 構(gòu)造等現(xiàn)象，使得地震資料品質(zhì)達(dá)不到處理的要求，從而制約了該地區(qū)地震勘探 程度的進(jìn)一步提高。

地震資料去噪的目的是盡可能的壓制原始記錄上的噪聲，而在疊前的許多處 理步驟中，都是假定無噪聲的前提下進(jìn)行的，大量的噪聲使原本針對有效信號(hào)的 方法失去理論基礎(chǔ)，使我們很難進(jìn)行分辨。在深入分析地震采集資料中的噪聲來 源、特征等基礎(chǔ)上，研究相應(yīng)地震資料去噪方法，讓噪聲和有效信號(hào)分離，達(dá)到 地震資料疊前去噪的目的，提高地震資料的信噪比。所以有必要對各種方法作深 入的研究和改進(jìn)，提高去噪的效果。

長期以來，在地震資料處理中，傅立葉變換是一種常用的工具。但在實(shí)際應(yīng) 用中，常常有些非平穩(wěn)信號(hào)，這時(shí)傅里葉變換明顯表現(xiàn)了其中不足。為此Gabor 引入了短時(shí)傅里葉變換，但是短時(shí)傅立葉變換所定義的窗函數(shù)的大小和形狀均與 時(shí)間和頻率無關(guān)而保持不變，在實(shí)際應(yīng)用中存在局限性。因此，有人采用一些基 于小波分解和重建的去噪方法，并提出了小波變換。經(jīng)過小波變換后的信號(hào)數(shù)據(jù) 可以用多層次小波系數(shù)來描述，體現(xiàn)原信號(hào)信息數(shù)據(jù)的性質(zhì)，通過處理小波系數(shù) 可以改變圖像信息的局部特征。小波降噪包括模極大值、尺度空間濾波、閾值濾 波三種方法。在模極大值去噪方法中，首先要對采集到的地震信號(hào)做連續(xù)小波變 換，通過檢測小波變換系數(shù)模極大值的位置和幅度來完成對信號(hào)的表征和分析， 然后，利用信號(hào)和噪聲的局部奇異性不一樣，其模極大值傳播行為也不一樣的特 性，對信號(hào)中隨機(jī)噪聲進(jìn)行去噪處理。而小波去噪方法中最早被提出來的是小波 閾值的去噪方法，它是一種實(shí)現(xiàn)起來簡單而且效果比較好的去噪方法。小波閾值 收縮法是Donoho和Johnstone于1992年提出的，主要理論依據(jù)為：小波域內(nèi)的 信號(hào)能量主要集中在有限的幾個(gè)小波系數(shù)中，而噪聲的能量卻分布在整個(gè)小波域 內(nèi)。因此經(jīng)過小波變換后，信號(hào)的小波變換系數(shù)大于噪聲的小波變換系數(shù)。這樣 就可以找到一個(gè)合適的數(shù)作閾值，當(dāng)小波的變換系數(shù)小于該閾值時(shí)，認(rèn)為這時(shí)的 小波系數(shù)主要是由噪聲引起的去除噪聲；當(dāng)小波系數(shù)大于該閾值時(shí)，則認(rèn)為小波 系數(shù)主要是由信號(hào)引起的保留有用信號(hào)。只要閾值選擇合適，對小波系數(shù)進(jìn)行閾 值處理，就可以達(dá)到去除噪聲而保留有用信號(hào)的目的。簡單講，小波閾值去噪法 是利用隨機(jī)干擾信號(hào)在小波變換過程中，振幅和方差迅速衰減的特性，依據(jù)經(jīng)驗(yàn) 或規(guī)則來設(shè)定閾值，將含噪聲信號(hào)小波分解后的高頻系數(shù)中大于門閾值的系數(shù)保 留，而小于門閾值的系數(shù)賦為零。這就是傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法。

不管是在信號(hào)還是圖像的處理中，小波閾值去噪算法中的硬軟閾值函數(shù)都被 廣泛的應(yīng)用，并且效果良好。但是，這兩種閾值函數(shù)仍然存在缺陷：采用硬閾值 去噪時(shí)，由于其函數(shù)是不連續(xù)的，重構(gòu)所得信號(hào)會(huì)產(chǎn)生振蕩，并在圖像邊緣處會(huì) 產(chǎn)生許多人為的噪聲點(diǎn)。而軟閾值函數(shù)在處理絕對值大于閾值的小波系數(shù)時(shí)不是 完全保留而是作收縮處理，即減小這些系數(shù)。由于軟閾值函數(shù)是一個(gè)連續(xù)函數(shù)， 因而較好克服了上述兩個(gè)缺點(diǎn)。但這種方法減小絕對值較大的小波系數(shù)時(shí)總存在 恒定的偏差，直接影響著重構(gòu)信號(hào)與真實(shí)信號(hào)的逼近程度，造成了一定的高頻信 息損失，其結(jié)果會(huì)導(dǎo)致圖像的邊緣模糊。在實(shí)際應(yīng)用中，用軟閾值消噪信號(hào)比較 光滑，但有著較大的信號(hào)失真，而利用硬閾值消嗓效果并不理想、對時(shí)變信號(hào)消 噪效果是有限的。

為了改進(jìn)去噪處理的這些問題，提高地震采集資料的信噪比，提出了一種以小波 變換為核心思想的自適應(yīng)小波閾值函數(shù)地震資料去噪方法，以提高低信噪比地區(qū) 地震資料品質(zhì)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明方法的目的在于：針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，建立了一種克服硬軟閾值缺 點(diǎn)的新閾值函數(shù)，讓噪聲和有效信號(hào)分離，達(dá)到地震資料疊前去噪的方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方法是：

基于小波變換的新閾值函數(shù)地震資料去噪方法包括如下步驟：

步驟1：輸入含噪信號(hào)道f_i(t)；

步驟2：求取對應(yīng)地震記錄的方差σ_i(t)；

步驟3：求取自適應(yīng)加權(quán)疊加s(t)，