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基于聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換的微地震勘探噪聲壓制算法

發(fā)布時(shí)間:2020-11-14 09:09
   微震監(jiān)測(cè)技術(shù)是利用微弱地震波反演來定位巖層破裂位置,描述裂縫屬性,實(shí)現(xiàn)對(duì)流體運(yùn)動(dòng)、巖性變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方法,在非常規(guī)油氣藏勘探領(lǐng)域有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。隨著微地震勘探深度的增加以及環(huán)境的復(fù)雜化,勘探得到的微地震資料中噪聲的干擾也愈加強(qiáng)烈。大量噪聲的存在對(duì)震相初至拾取、震源定位等后續(xù)研究工作產(chǎn)生極大干擾。因此,壓制微地震隨機(jī)噪聲并有效地恢復(fù)微地震信號(hào)來提高微地震數(shù)據(jù)的信噪比是微地震信號(hào)處理的重要組成部分。由于微地震數(shù)據(jù)具有信號(hào)能量微弱、頻率較高以及隨機(jī)噪聲強(qiáng)的特點(diǎn),常規(guī)的地震勘探去噪手段難以在低信噪比條件下有效恢復(fù)微地震信號(hào)。鑒于此,本文采用具有多尺度、多方向特性的Shearlet變換研究地面微地震和井中微地震數(shù)據(jù)的去噪問題。本文在Shearlet變換原理的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)分析了微地震信號(hào)在Shearlet域不同尺度和不同方向的結(jié)構(gòu)特征,驗(yàn)證了Shearlet變換刻畫微地震信號(hào)的結(jié)構(gòu)特征的能力。研究表明,Shearlet變換能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)微地震信號(hào)的稀疏表示,地面微地震信號(hào)稀疏集中在中低頻帶,而井中微地震信號(hào)在高頻帶仍有大量的有效信號(hào)。此外,微地震信號(hào)的相鄰層的Shearlet系數(shù)結(jié)構(gòu)相似,存在層間相關(guān)性。本文的創(chuàng)新性工作概況如下:提出基于自適應(yīng)雙變量收縮的Shearlet變換微地震去噪技術(shù)。為了避免高頻微地震分量的損失,不能簡(jiǎn)單采用舍棄高頻系數(shù)的Shearlet去噪方法。在低信噪比情況下,各層微地震噪聲的Shearlet系數(shù)能量強(qiáng),嚴(yán)重影響信號(hào)系數(shù)的辨識(shí),且低頻分量也受噪聲影響,很難用閾值的方式實(shí)現(xiàn)噪聲壓制的目的。因此,本文借助Shearlet系數(shù)的層間相關(guān)性,提出基于自適應(yīng)雙變量收縮的Shearlet變換微地震去噪技術(shù)。該算法首先對(duì)微地震數(shù)據(jù)進(jìn)行Shearlet變換分解,計(jì)算父系數(shù)與子系數(shù)(下一鄰層相同方向系數(shù))的相關(guān)性作為收縮函數(shù),得到了各層噪聲方差自適應(yīng)估計(jì)的收縮函數(shù)。然后逐層估計(jì)微地震信號(hào)對(duì)應(yīng)的Shearlet系數(shù),從含噪微地震數(shù)據(jù)中重構(gòu)出有效微地震信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于自適應(yīng)雙變量收縮的Shearlet變換降噪技術(shù)能夠有效恢復(fù)地面微地震信號(hào)。針對(duì)低信噪比條件下高頻微地震信號(hào)失真和低頻系數(shù)也存在噪聲的問題,提出聯(lián)合雙變量收縮的Shearlet降噪方法。由于Shearlet系數(shù)高頻分量的信噪比極低,最細(xì)尺度的雙變量收縮函數(shù)受噪聲影響不能準(zhǔn)確刻畫地震信號(hào)特征。進(jìn)一步研究表明,相鄰層收縮函數(shù)間結(jié)構(gòu)具有相似性,且較粗尺度層收縮函數(shù)能更準(zhǔn)確地描述微地震信號(hào)的結(jié)構(gòu)信息。因此,本文利用相鄰層收縮函數(shù)的結(jié)構(gòu)相似性,通過相鄰層收縮函數(shù)加權(quán)構(gòu)建聯(lián)合雙變量收縮,改進(jìn)高頻分量收縮函數(shù)的信號(hào)恢復(fù)能力。此外,本文將低頻系數(shù)相鄰尺度的收縮函數(shù)進(jìn)行聯(lián)合,估計(jì)出一個(gè)低頻聯(lián)合收縮函數(shù),提升了降噪性能。為驗(yàn)證所提方法的有效性,將本文方法應(yīng)用于地面和井中的微地震資料處理。去噪結(jié)果表明,聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換去噪方法能夠有效壓制隨機(jī)噪聲,增強(qiáng)高頻信號(hào),同相軸非常清晰連貫。與小波變換,雙變量收縮Shearlet變換相比,聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換降噪效果更明顯,能夠最大程度的保留有效信號(hào),提高微震勘探記錄信噪比。
【學(xué)位單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:P631.4
【部分圖文】:

頻域,剪切波,可定義,基函數(shù)


圖 2.1 SH ( )的頻域支撐圖100 1 00e de dd ddeBdA ,且滿足 3/4 1,, ,( ) ( ) : , ,ej ck de SH u d Nu k j R c R k 為剪切波(Shearlet)系統(tǒng)[47],此時(shí)剪切波基函數(shù)可表示為: 3/4 1 1j , c ,k d e u d A B u k ……………… 2 2 LR,其連續(xù) Shearlet 變換可定義為 , ,,j c kSHT ……………………h(huán)earlet 變換hearlet 變換

過程圖,閾值,過程,吉布斯效應(yīng)


第 2 章 Shearlet 變換原理及閾值去噪、輪廓和紋理等局部特征,但由于其不連續(xù),消噪后的圖像在平滑方面有所欠缺,會(huì)出現(xiàn)振鈴和偽吉布斯效應(yīng)等視覺失真現(xiàn)象。從圖 2.2(c)可以看出,采用軟閾值法由噪圖像和原始圖像含有特定的偏差,因而具有原始圖像的平滑性等特性,但是這種造成邊緣模糊等失真,不能保留圖像細(xì)節(jié)信息。

合成信號(hào),尺度


變量收縮算法,將該算換微地震去噪,并對(duì)去系數(shù)特征 Shearlet 系數(shù)進(jìn)行去噪處震信號(hào)經(jīng)過 Shearlet 變?yōu)榇殖叨,該尺度不分文稱作尺度逐漸變細(xì),低頻尺度以外的尺度統(tǒng)尺度和不同方向的特征合成信號(hào)中含有三條同次為:80Hz,60Hz,4
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本文編號(hào):2883307

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