[發明專利]一種基于穩健奇異譜分析的地震不規則噪聲去除方法

有效

• 申請號: 201810493096.8
• 申請日: 2018-05-22
• 公開（公告）號: CN108710150B
• 公開（公告）日: 2019-09-06
• 發明（設計）人: 劉春成;李勇;張益明;王彬;牛聰;周鈺邦;黃饒;葉云飛
• 申請（專利權）人: 中國海洋石油集團有限公司;中海油研究總院有限責任公司;成都理工大學
• 主分類號: G01V1/36
• 分類號: G01V1/36;G06F17/16
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 徐寧;劉美麗

本發明涉及一種基于穩健奇異譜分析的地震不規則噪聲去除方法，其特征在于，包括以下步驟：將單頻地震數據嵌入Hankel矩陣，構建單頻地震數據的Hankel矩陣；基于L1和L2混合范數，得到單頻地震數據的Hankel矩陣的目標函數；根據預先設定的所述目標函數中的正則化參數，對所述目標函數進行求解，得到基于L1和L2混合范數的Hankel矩陣的奇異譜分析；對所述奇異譜分析依次進行交替最小化和加權最小二乘法最小化，求解得到單頻地震數據的Hankel矩陣的因子矩陣，進而得到單頻地震數據的Hankel矩陣的估計，完成單頻地震數據的降噪，本發明可以廣泛應用于地震數據處理領域中。

技術領域

本發明是關于一種基于穩健奇異譜分析的地震不規則噪聲去除方法，屬于地震數據處理領域。

背景技術

地震數據的噪聲壓制是地震數據處理中的一個重要流程.針對不同的地震干擾類型有不同的去噪方法，但最大的挑戰仍然是如何做到保幅去噪，能否做到保幅去噪主要取決于對混雜在一起的信號和干擾進行有效分離的程度，調和分析方法通過諸如旋轉、伸縮、平移等變換處理，將地震數據從原始的記錄空間投影到不同的正交子空間，為研究人員提供了另一種分析和處理地震數據的視角，因此，如何針對地震數據的特點設計有針對性的特征函數或特征記錄成為一個重要的研究方向。

不規則/或相干噪聲衰減主要通過f-x和t-x域中的預測誤差濾波器來進行，當然不規則噪聲衰減也可以通過降秩方法實現，降秩方法認為地震波在地下介質中傳播遵循波動規律，某一頻率切片上的地震數據應呈現線性相關性，其對應的軌跡矩陣為低秩矩陣，而地震數據的高斯噪聲和不規則噪聲破壞了地震數據的相關性，導致地震軌跡矩陣的秩增加，因此，在高保真的條件下，地震數據降噪的過程就是對軌跡矩陣降秩的過程。降秩方法可以分為不同的類別，例如通過Karhunen-Loève變換過濾的特征圖像濾波可以直接在t-x或f-x-y域的地震數據上進行降秩。

最近，對地震數據的噪聲壓制處理引入了奇異頻譜分析方法(SSA)，也稱為Cadzow濾波，以減弱非相干噪聲和重建地震數據。奇異頻譜分析方法首先將地震數據嵌入Hankel矩陣(漢克爾矩陣)，導致Hankel矩陣的秩增加；然后通過降秩算法進行降噪，秩降低通常通過奇異值分解(SVD)來實現，SVD是一種非魯棒矩陣分解方法，當存在不規則噪聲時，常常導致次優結果。上述不規則噪聲是指非高斯噪聲，由已知或未知分布的大型孤立事件引入。采用穩健范數之后，基于奇異頻譜分析的降秩濾波也用于抑制相干噪聲，歸納起來，現有的基于降秩方法的地震不規則噪聲去除方法主要為通過對Hankel矩陣進行基于L2范數的截斷SVD方法，或采用基于穩健范數(例如turkey范數)的截斷SVD方法，其核心問題是基于L2范數的截斷SVD方法無法真正有效地去除不規則噪聲，因為L2范數的核心本質就是求平均。基于turkey范數的截斷SVD方法中，turkey范數是凹函數，其優化問題本質上就是非凸優化，無法找到全局最優解以及智能獲得局部最優解，且該方法依賴初始值，從而會影響降噪的性能。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種能夠智能獲取全局最優解且不會影響降噪性能的基于穩健奇異譜分析的地震不規則噪聲去除方法。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種基于穩健奇異譜分析的地震不規則噪聲去除方法，其特征在于，包括以下步驟：將單頻地震數據嵌入Hankel矩陣，構建單頻地震數據的Hankel矩陣；基于L1和L2混合范數，得到單頻地震數據的Hankel矩陣的目標函數；根據預先設定的所述目標函數中的正則化參數，對所述目標函數進行求解，得到基于L1和L2混合范數的Hankel矩陣的奇異譜分析；對所述奇異譜分析依次進行交替最小化和加權最小二乘法最小化，求解得到單頻地震數據的Hankel矩陣的因子矩陣，進而得到單頻地震數據的Hankel矩陣的估計，完成單頻地震數據的降噪。

進一步，所述目標函數為：