基于自适应Context模型的Shearlet变换地震信号增强

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1、分类号：TN911.7单位代码：10183研究生学号：2015522047密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于自适应Context模型的Shearlet变换地震信号增强ShearletTransformBasedonAdaptiveContextModelforSeismicSignalEnhancement作者姓名：邵丹专业：信号与信息处理研究方向：地震信号处理指导教师：李月教授培养单位：通信工程学院2018年6月———————————————————————————————基于自适应Context模型的She

2、arlet变换地震信号增强———————————————————————————————ShearletTransformBasedonAdaptiveContextModelforSeismicSignalEnhancement作者姓名：邵丹专业名称：信号与信息处理指导教师：李月教授学位类别：工学硕士答辩日期：2018年6月2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

3、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：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。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：日期：年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向

4、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定享受相关权益。论文级别：√硕士□博士学科专业：信号与信息处理论文题目：基于自适应Context模型的Shearlet变换地震信号增强作者签名：指导教师签名：年月日作者联系地址(邮编)：吉林大学南湖校区，130012作者联系电话：摘要基于自适应Context模型的Shearlet变换地震信号增强地震勘探作为现代地球物理勘

5、探的主要手段，也是油气资源勘探领域中的重要方法之一。随着人类生产生活中对油气资源需求的日益增长，储量丰富的非常规油气藏开采成为热点。微地震监测技术作为非常规油气勘探的重要手段，基于其特殊的震源产生和接收方式，使得所采集到的地震数据具有有效信号能量微弱，信噪比低等特点，给数据处理带来了较大的困难。被沙漠覆盖的塔里木盆地作为我国最大的油气资源后备基地，是目前最为重要的地震勘探地区。沙漠地区所采集到的地震资料由于其特殊的地理环境，导致有效信号能量微弱并伴随着大量的低频随机噪声，且该噪声与有效信号频带存在重叠部分，不利于时域低频噪

6、声的压制。面对复杂的随机噪声干扰，如何提高地震资料信噪比是个难题。由此可见，为了更加理想的对各种地层中的资源进行开发利用，则需对地震记录的品质有更高级别的要求，压制地震资料中的随机噪声，增强有效地震信号，对油气资源勘探意义深远。多年来，国内外优秀的地震勘探和信号处理领域的专家学者就如何压制地震数据中的随机噪声，增强有效地震信号做出了不懈的努力。Shearlet（剪切波）变换作为一种新型的多尺度几何分析方法，依托于其优秀的多尺度，多方向及各向异性的特性，有效增强信号分解后的稀疏特征，为噪声压制提供便利条件。相较于其它多尺度几

7、何分析方法，Shearlet变换具有更敏感的方向性，最优逼近的稀疏表示能力；它的的数学结构简洁，运算速率较高，更易实现离散化形式；同时，也是多尺度领域中唯一可以统一处理连续与离散系统的变换方法。基于Shearlet变换优秀的特性，将其应用于地震信号处理过程中，可以达到滤除地震资料中随机噪声的目的。地震数据处理过程中，Shearlet变换可以将地震信号分解到不同尺度层和不同方向中。尺度层分解由粗到细，数据中频率分布的相对高低也随之细化。因此，可以利用地震数据有效信号和噪声在变换域的频率差异，进行噪声压制。同时，基于Shear

8、let变换多方向的特性可知，当基函数与地震信号方向一致时，Shearlet系数值较大，而当两者之间方向差别较大时，其系数值则相对较小，因而，利用地震数据有效信号和噪声在Shearlet域的方向差异，也可以达到信噪分离的目的。通过Shearlet变换的多尺度多方向等特性，将地震数据进行Shearlet稀疏