f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合除随机噪声 random noise attenuation based on emd and mssa in f-x domain.pdfVIP

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2017-09-03 发布于上海
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f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合除随机噪声 random noise attenuation based on emd and mssa in f-x domain.pdf

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f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合除随机噪声 random noise attenuation based on emd and mssa in f-x domain

第55卷第1期石油物探 V01_55，No．1 2016年1月 GEOPHYSICALPROSPE(?rINGFORPETROLEUM Jan．，2016 刘婷婷，陈阳康．f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合去除随机噪声EJ]．石油物探，2016，55(I)：67—75 LIU noiseattenuationbasedonEMDandMSSA Pros Tingting，CHENYangkang．Random in厂zdomain[J]．Geophysical forPetroleum，2016，55(1)：67—75 pecting f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合去除随机噪声刘婷婷1，陈阳康2 (1．中国石油化工股份有限公司上海油气分公司研究院，上海200120；2．德克萨斯大学奥斯汀分校，德克萨斯州奥斯汀TX73301) 摘要：近年来，经验模式分解法(EMD)因其处理非稳态地震信号的能力和易于实现而备受关注。总结了EMD在地震去噪分别与y-x域预测滤波、小波阈值、曲波变换等相结合的各种去噪方法，它可以得到比丘域MSSA更高的信噪比并能预测f-x域EMD中损失掉的线性能量。该方法的实现过程为：首先，对地震剖面应用厂z域EMD，保留所有相对水平的同相轴，这样在噪声剖面中留下很少的倾斜信号和随机噪声，然后在差异剖面中应用广z域MSSA恢复倾斜信号，最后将水平信号和倾斜信号相加得到去噪剖面。理论测试和实际数据的处理结果验证了该方法的优越性。关键词：去除随机噪声；经验模式分解法；多道奇异谱分析法；f-x域；恢复倾斜同相轴中图分类号：P631 文献标识码：A 文章编号：1000—1441(2016)01—0067—09 RandomnoiseattenuationbasedonEMDandMSSAin domain f-x LIU Tingtin91，CHENYangkan93 OilGas TexasatAustin，Austin (1．ShanghaiOffshore 200120，China；2．Universityof Company，SINOPEC，Shanghai TX73301，USA) recent mode alotof attentionduetOits in Abstract：Inyears，empiricaldecomposition(EMD)hasgotten public capability seismicanditsconveniencetO this summarizedthe processingnon-stationarysignal implement．Inpaper，we existingapplica— tionsofEMDinseismicdata anew EMDin domainandmulti-charmelsin_ denoising．andproposedapproachcombiningf-x EMDwith atte