一种降低地震数据随机噪声的方法.pdf

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1、第27卷第6期地质Vo1．27NO．62011年11月GeologyNOV．2011一种降低，地震数据随机噪声的方法徐贵来，宋景焕，吴曲波(1．核工业北京地质研究院，中核集团铀资源勘查与评价技术重点实验室，北京100029；2．辽宁省物测勘查院，辽宁沈阳110121)[摘要]从砂岩型铀矿勘探需求出发，提出了一种改善地震勘探分辨率的方法——随机噪声衰减法，并开发了相应的处理软件。实践证明，采用该处理方法，可以提高地震剖面的质量。[关键词]砂岩型铀矿；地震勘探；随机噪声衰减；信噪比[文章编号]1000—0658(2011)06—035904[中图

2、分类号]P631．443[文献标识码]A随着砂岩型铀矿勘探的不断深入，要求探测地层的厚度越来越薄，导致了对地震勘1随机噪声衰减法的方法原理探技术的要求越来越高。只有开展提高地震在迭后的地震勘探时间剖面上，线性同勘探分辨率的技术研究，才能更准确地探测相轴(包括线性噪音)是可预测的部分，而沉积盆地基底埋深、精细划分盆地盖层结构随机噪声是不可预测部分。随机噪声衰减方和圈定断裂构造的空间展布形态，为砂岩型法就是根据复数向前预测一步的原理，提取可预测的线性同相轴，达到分离出随机噪音铀矿成矿环境研究提供重要的技术支撑。的目的，从而提高剖面的信噪比，增强同

3、相信噪比是影响地震勘探分辨率的重要因轴的连续性L2]。素之一。要获得高分辨率，必须有足够的信向前预测一步滤波器的线性可预测性是噪比做保障【。因此，消除各种干扰，突出指，对于长度为N个样点的输入序列：{，“，有效信号是提高地震勘探分辨率的重要内容。“。，⋯，“)，存在一个长度为M的滤波器{，随机噪声是地震原始记录中常见的主要干扰_厂。，，⋯，-厂M}，输入序列的任何一个离散值都之一，可能直接影响地震勘探时间剖面同向可以用该离散值后的m个离散值与滤波器轴的连续性，从而增加了地震资料解释的难f()褶积表示，即：度。为了满足目前砂岩型铀资源勘探的要求

4、，什1===“*(1)研究与开发降低随机噪声的方法技术显得十式中：+是“前面的一个离散样值。分重要。如果将滤波器{fl，_厂2，_厂3，⋯，_厂M}改写成{1，[收稿日期]2OlO0330[改回日期]20100715[作者简介]徐贵来(1962一)，男，高级工程师(研究员级)，博士，从事地震勘探技术的研究工作。E—mail：guilaixu@163．corn铀矿地质第27卷-j，一／，⋯，一_厂M}，并与输入序列褶积，则得：或表示为Y=U·F(6){1，／’l，一_厂2，⋯，一fM}*(“l，“2，“3，⋯，式中：y和F是复数列矢量，长度分别

5、为(m“N)===(“l，0，0，⋯，0)(2)+n)和(m4-1)；U是(m+n4-1)乘以(式(2)右边的“是输入序列的第一个离散+1)个元素的矩形矩阵。样值，说明它是一个不可消去的部分，反映了现在，我们定义一个长度为(m+n+1)预测误差。个元素的新复数列矢量D一{d。，d一，d+)，‰{J、，_，，⋯，fM)称为预测算子(因子)，{1，称它为期望输出。／、。，一厂，⋯，一)称为预测误差算子，其z期望输出D与实际输l，的误差e为：0变换为：{1ZF(z)}。e=D—Y=D—UF(7)预测误差滤波器{1一(z))将输入序列减少这个误差能量

6、P必须是正实数标量，则P到只保留第一个样值点，而预测滤波算子F(z)将应为：0；导致得到输入序列超前一个样点的新序列。P一·P(8)实际迭后地震剖面上存在各种倾角的同式中：为e的共轭向量。相轴，为了用限点滤波器准确预测m同相轴，通过适用于复数的扩展最小平方理论，常把剖面分成许多块，使其局部所包含的同就能求得复数滤波器F。我们已知埃尔米特变相轴倾角相近，以便于处理。然而，考虑到换的定义是：处理效率及实际构造形态，用多样点滤波器一A“(9)做近似预测处理，常常具有实际生产意义，式中：A是一个复数矩阵；H表示埃尔米特所以提出复数维纳滤波方法求解向前

7、预测一变换；A是A的共轭矩阵。我们又知：步的多点滤波器。(A“)“===A(10)设有一个(+1)长度滤波器权序列，(AB)“一B“·A“(11)它与一个长度为(+1)点的输入序列“褶式(8)可以写成：积，得到一个(+n+1)长度的输m序列。P—b-e—e”e一(D—UF)“(D—UF)mY。一∑fju．r一0，1，⋯，+(3)一D“D—F“U“D—D【，F+F“U“UF式中：是一个实整数。假若fx、“一Y都(12)是复数序列，则有：令：R=UU(13)式(13)是一个(m+1)×(m+1)个{一t

8、ll一“+(4)元素的方形矩阵，由式(10

9、)，有：Y一y+z~JInR===(U“u)一u”u—R(14)因为式(4)是3个序列，所以式(3)是说明方阵R的埃尔米特矩阵R就是它本身。一个复数褶积公式，我们可