基于联合双变量收缩Shearlet变换的微地震勘探噪声压制算法

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1、分类号：TN911.7单位代码：10183研究生学号：2015524009密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）基于联合双变量收缩Shearlet变换的微地震勘探噪声压制算法DenoisingAlgorithmforMicroseismicExplorationBasedonJointBivariateShrinkageinShearletTransform作者姓名：蒋小忠专业：电子与通信工程研究方向：信号处理指导教师：林红波教授培养单位：通信工程学院2018年6月————————————————————————————————————基于联合双变量收缩Shearlet变换的微地震勘探噪声

2、压制算法————————————————————————————————————DenoisingAlgorithmforMicroseismicExplorationBasedonJointBivariateShrinkageinShearletTransform_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

3、________作者姓名：蒋小忠专业名称：电子与通信工程指导教师：林红波教授学位类别：工程硕士答辩日期：2018年6月3日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，是本人在指导教师的指导下，。独立进行研宄工作所取得的成果除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。

4、对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：蒋．灸曰期：如这年＜月曰；基于联合双变量收缩Shearlet变换的微地震勘探噪声压制算法摘要微震监测技术是利用微弱地震波反演来定位岩层破裂位置，描述裂缝属性，实现对流体运动、岩性变化进行监测的方法，在非常规油气藏勘探领域有着非常重要的应用价值。随着微地震勘探深度的增加以及环境的复杂化，勘探得到的微地震资料中噪声的干扰也愈加强烈。大量噪声的存在对震相初至拾取、震源定位等后续研究工作产生极大干扰。因此，压制微地震随机噪声并有效地恢复微地震信号来提高微

5、地震数据的信噪比是微地震信号处理的重要组成部分。由于微地震数据具有信号能量微弱、频率较高以及随机噪声强的特点，常规的地震勘探去噪手段难以在低信噪比条件下有效恢复微地震信号。鉴于此，本文采用具有多尺度、多方向特性的Shearlet变换研究地面微地震和井中微地震数据的去噪问题。本文在Shearlet变换原理的基础上，系统分析了微地震信号在Shearlet域不同尺度和不同方向的结构特征，验证了Shearlet变换刻画微地震信号的结构特征的能力。研究表明，Shearlet变换能够实现对微地震信号的稀疏表示，地面微地震信号稀疏集中在中低频带，而井中微地震信号在高频带仍有大量的有效信号。此外，微地震信号的

6、相邻层的Shearlet系数结构相似，存在层间相关性。本文的创新性工作概况如下：提出基于自适应双变量收缩的Shearlet变换微地震去噪技术。为了避免高频微地震分量的损失，不能简单采用舍弃高频系数的Shearlet去噪方法。在低信噪比情况下，各层微地震噪声的Shearlet系数能量强，严重影响信号系数的辨识，且低频分量也受噪声影响，很难用阈值的方式实现噪声压制的目的。因此，本文借助Shearlet系数的层间相关性，提出基于自适应双变量收缩的Shearlet变换微地震去噪技术。该算法首先对微地震数据进行Shearlet变换分解，计算父系数与子系数（下一邻层相同方向系数）的相关性作为收缩函数，得到

7、了各层噪声方差自适应估计的收缩函数。然后逐层估计微地震信号对应的Shearlet系数，从含噪微地震数据中重构出有效微地震信号。仿真实验结果表明，基于自适应双变量收缩的Shearlet变换降噪技术能够有效恢复地面微地震信号。针对低信噪比条件下高频微地震信号失真和低频系数也存在噪声的问题，提出联合双变量收缩的Shearlet降噪方法。由于Shearlet系数高频分量的信噪比极低，最细尺度的双变量收缩函