f-x域Cadzow技术分块压制随机噪声和其应用.pdf

第s1卷第l期 石油物探 VoL51，No．1 2012年1月 GEOPHYSICALPROSPECTINGF()RPETRoI。EUM Jan．，2012 文章编号：1000—1441(2012)01—0043—08 崔树果1，朱凌燕1，王建花2 (1．中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，江苏南京211103；2．中国海洋石油总公司 研究总院，北京100027) 摘要：介绍了一种f-z域Cadzow滤波分块压制随机噪声的技术。首先构建Hankel矩阵，然后利用复数域奇异 值分解(SVD)技术进行特征值分解，利用优选特征值的加权并通过替换频率切片实现随机噪声的压制。采用分 块处理解决实际地震资料中存在的倾角变化非稳态问题，与传统的假设同相轴水平的SVD技术相比，该技术无 需对同相轴进行任何相对时差校正，在假设线性同相轴条件下适应同相轴交错的复杂情况。模型数据处理结果 表明，如果地层的倾角个数与选取的特征值个数相同，则对无噪数据没有损害。实际资料处理结果表明，户z域 Cadzow滤波技术是一种稳健的压制随机噪声的技术。 关键词：奇异值分解；随机噪声；特征值；Hankel矩阵；非稳态 DOI：10．3969／j．issn．1000-1441．2012．01．006 中图分类号：P631．4 文献标识码：A 随机噪声是地震资料处理中遇到的主要干扰 波之一，在地震记录上表现为波形杂乱无章，频带 地震资料中随机噪声的效果。其中Trichett为了 很宽，视速度不确定，无一定的传播方向，在一定程 度上能够满足统计规律。随机噪声的存在会降低 (LSⅧ)。但是研究中使用的是一段倾角平缓的 地震资料的信噪比，影响资料处理的质量。压翩随 实际地震资料，没有介绍如何应对倾角非稳态变化 机噪声的方法主要分为3类：①基于预测技术的方 情况下的地震资料。在这些研究成果的基础上，我 法(广z域反褶积和投影反褶积等)；②基于统计原 们针对有效信号在频率域可预测的特点，在小时空 理的方法(中值滤波和多项式拟合等)；③基于数学 窗内构建复数Hankel矩阵，充分利用SVD技术 变换的方法(小波包[1]、奇异值分解技术[2l、Radon精确的特点，通过提取有效信号的Cadzow特征值 区问来压制随机噪声。 变换[3]和模式分解等)。其中户z(y)域反褶积是 地震资料处理中压制随机噪声的主流技术。 l 20世纪70年代，Golub等心]推导了可以在计Cadzow滤波原理 算机上实现的奇异值分解(SVD)算法，此后SVD 1．1奇异值分解滤波原理 技术被广泛应用于信号处理。Andrews等[51利用 奇异值分解(SVD)去噪技术一般将地震记录 SVD技术压制噪声及有损压缩数字图像。Ulrych 等L6．1探讨了特征图像技术的多种应用，包括噪声压 作为矩阵，然后对记录的数据进行奇异值分解，最 制、倾角滤波、垂直地震剖面数据波场分离和剩余 后保留几个与主要特征值对应的波场，达到压制噪 声的目的。 静校正。与此类似的去噪技术为Karhunen-Loeve (kL)变换[7]。这些技术要么计算量大，要么需要 设地震记录为M道，每道N个采样点，整个 记录数据为矩阵A。则其SVD为 复杂的修正才能适用于倾角数据。Gounon等[8] 提出了一种改进的方法，即在f-x域应用K-L变 A=U只VH (1) 换以适应倾斜地层情况。詹毅等[¨0|、冯兴强等[u]