基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪.pdf

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1、第34卷第7期地质通报Vol-34．No．72015年7月GEoLoGICALBULLETINoFCHINAJu1．，2015基于小波域的FastlCA算法的非常规油气藏地震资料去噪王顾希，郭思。，郭科，彭宇。WANGGuxi，GUOSi，GUOKe，PENGYu。1．成都理工大学，四川成都610059；2．中国测试技术研究院，四川成都610021；3．川庆钻探工程有限公司地质勘探开发研究院，四川成都6100001．ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059，Sichuan,

2、China；2．ChinaInstituteofMeasurementandTestingTechnology,Chengdu610021，Sichuan，China；3．CNPCChuanqingDrillingEngineeringCo．，Ltd．，Chengdu610000，Sichuan,China摘要：近年来，随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大，全数字三维地震得到广泛应用，数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此，全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。针对全数字三维地震资料的特点，结

3、合盲信号分离技术的最新发展，特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来，建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型，对已知反射地震数据实施盲分离技术，将地震信号变换到小波域中，并用FastlCA算法进行盲分离去噪，然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明，该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。关键词：地震资料；三维地震；非常规油气藏；小波变换；随机噪声；阈值函数中图分类号：P628文献标志码：A文章编号：1671—2552(2015)07—1391—09WangGX，GuoS，GuoK，Pen

4、gY．TheapplicationofFastlCAalgorithmbasedonwaveletdomaintoseismicdatadenoisingofunconventionaloilandgasreservoirs．GeologicalBulletinofChina，2015，34(7)：1391—1399Abstract：Inrecentyears，withthecontinuousexpansionanddevelopmentofSuligegasfieldinOrdosBasin，thedigital3

5、Dseismicdatahavebeenwidelyused，anddistalgeophonewithhighsensitivitythatcausesnoisesinseismicdataisextremelydeveloped．Therefore，thedigital3DseismicdataprestackdenoisingisthekeytOdataprocessing．Inthispaper，basedonthe3Ddigitalseismicdata，incombinationwiththenewdeve

6、lopmentoftheblindsignalseparationtechnology，especiallythelatestdevelopmentandappli—cationoftheneurMnetworktechnology，theauthorsstudiedandestablishedtheblindsignalseparationalgorithmmodelsuitablefortheoreticalseismograms，performedbhndsourceseparationtechnologyfor

7、knownseismicreflectiondata，transformedtheseismicsig-nalintowaveletdomain，usedFastlCAalgorithmtOconductblindseparationdenoising，andthentransformedthedenoisedsignalfromthewaveletdomaintOthetimedomain．Theexperimentalresultsshowthatthedenoisingresultofthismethodisbe

8、tterthanthedirectdenoisingresultinthetimedomain．Keywords：seismicdata；three——dimensionalearthquake；unconventionaloilandgasreservoirs；wavelettransform；randomnoise；thres