一种新的石油地震勘探数据去噪方法.pdf

本发明公开了一种新的石油地震勘探数据去噪方法，采集得到的石油地震勘探数据，利用快速傅立叶变换分析地震数据的频谱，确定有用信号的频谱范围，进而明确低通滤波器的截止频率，利用此截止频率对地震数据进行低通滤波，滤除地震数据的高频噪声；对于滤除高频噪声之后的地震数据，送入FrFT域进行变换，在进行FrFT变换时，根据扫描所得到的FrFT域变换，选择出信号最为集中的变换数据和其所对应的阶数a0；将FrFT域变换后的数据，再次进行反变换，反变换的阶数为-a0，经此变换之后的数据即为所求数据。发明的有益效果是石油勘探数据中的噪声的进一步滤除。

1.  一种新的石油地震勘探数据去噪方法，其特征在于，该新的石 油地震勘探数据去噪方法包括以下步骤：
步骤一：首先采集得到的石油地震勘探数据，预处理；
步骤二：然后利用快速傅立叶变换分析地震数据的频谱，确定有 用信号的频谱范围，进而明确低通滤波器的截止频率，利用此截止频 率对地震数据进行低通滤波，滤除地震数据的高频噪声；
步骤三：对于滤除高频噪声之后的地震数据，送入分数傅立叶变 换FrFT域进行变换，在进行FrFT变换时，首先按照时间间隔扫描将 其分为不同的阶数，在分别计算不同阶数所对应的FrFT变换；
步骤四：根据扫描所得到的FrFT域变换，选择出信号最为集中 的变换数据和其所对应的阶数a₀；
步骤五：将步骤三中进行FrFT域变换后的数据，再次进行反变 换，反变换的阶数为-a₀，经此变换之后的数据即为所求数据。

2.  如权利要求1所述新的石油地震勘探数据去噪方法，其特征在 于：所述步骤二中的低通滤波方式采用巴特沃斯滤波器实现。

3.  如权利要求1所述新的石油地震勘探数据去噪方法，其特征在 于：步骤三中FrFT变换的阶数范围为[0，4]，时间间隔小于0.5秒。

一种新的石油地震勘探数据去噪方法
技术领域
本发明属于地震数据勘探技术领域，涉及一种新的石油地震勘探 数据去噪方法。
背景技术
石油勘探地震数据去噪，是石油地震勘探数据处理中非常重要的 一个环节。去噪方法一般是根据不同的变换域中信号和噪声的差异进 行。常用的变换域有f-k域，f-x域，τ-p域和频域等。如果噪声 和信号在所述变换域中差异不明显，或者无差异，则去噪无法进行。 例如，经过常用的低通滤波器(可以选用Butterworth滤波器实现) 后，噪声和信号在频域将无法再进一步分离，但数据中仍然存在噪声， 只不过此时噪声和信号(数据)具有相同的振幅谱。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新的石油地震勘探数据去噪方法，解 决了现有技术常用的低通滤波器噪声和信号在频域将无法再进一步 分离，数据中仍然存在噪声的问题。
本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：
步骤1：首先采集得到的石油地震勘探数据，经过本领域常规的 预处理；
步骤2：然后利用快速傅立叶变换分析地震数据的频谱，确定有 用信号的频谱范围，进而明确低通滤波器的截止频率，利用此截止频 率对地震数据进行低通滤波，滤除地震数据的高频噪声；
步骤3：对于滤除高频噪声之后的地震数据，送入分数傅立叶变 换(FrFT)域进行变换，在进行FrFT变换时，首先按照一定的时间 间隔扫描将其分为不同的阶数，在分别计算不同阶数所对应的FrFT 变换；
步骤4：根据扫描所得到的FrFT域变换，选择出信号最为集中 的变换数据和其所对应的阶数a₀；
步骤5：将步骤3中进行FrFT域变换后的数据，再次进行反变 换，反变换的阶数为-a₀，经此变换之后的数据即为所求数据。
进一步，所述步骤2中的低通滤波方式采用巴特沃斯滤波器实 现。
进一步，所述步骤3中FrFT变换的阶数范围为[0，4]，时间间隔 小于0.5秒。
本发明的有益效果是石油勘探数据中的噪声的进一步滤除。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图；
图2是Ricker子波的FrFT变换图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
如图1所示，本发明方法按照以下步骤进行：
步骤1：首先在野外采集得到的石油地震勘探数据，经过本领域 常规的预处理(预处理可采用数据解编、道编辑等处理方法)；
步骤2：利用FFT(快速傅立叶变换)分析地震数据的频谱，确 定有用信号的频谱范围，进而明确低通滤波器的截止频率，利用此截 止频率对地震数据进行低通滤波(可以利用巴特沃斯滤波器实现，也 可以选择其他的实现形式)，滤除地震数据的高频噪声；
步骤3：对于滤除高频噪声之后的地震数据，送入分数傅立叶变 换(FrFT)域进行变换，FrFT变换的阶数范围为[0，4]。在进行FrFT 变换时，首先进行变换扫描，即在[0，4]范围内按照一定的时间间隔(时 间间隔优选小于0.5秒)分别计算不同阶数所对应的FrFT变换，其 计算公式为：
f a ( ξ ) ∫ - ∞ + ∞ K a ( ξ , x ) f ( x ) dx - - - ( 1 ) ]]>
其中 K a ( ξ , x ) = e - iπsgn ( sin α ) - 2 α 4 | sin α | e - iπ [ 2 xξ sin α - ( x 2 + ξ 2 ) cot α ] , a ∈ [ 0,4 ] ]]>为FrFT的阶数，f(t)即为低通滤波之后的地震数据。f(t)和f(x)表 示的是同一个函数。
步骤4：根据扫描所得到的FrFT域变换，选择出信号最为集中 的变换数据和其所对应的阶数a₀，即为下一步FrFT反变换所需要的 参数。在这一步中，由于数据最为集中，说明期望信号与噪声在FrFT 域中得到了最大程度的分离，从而为下一步滤除低频噪声奠定了基 础。
步骤5：接下来进行FrFT反变换，将步骤3中进行FrFT域变换 后的数据，再次进行反变换。在FrFT域，低频噪声变现为‘小毛刺’： 幅度小，但振动频率高。根据FrFT域中低频噪声的这一特点，可以 确定出期望信号的分布范围，在分布范围之外的区域，变换信号幅值 置为0；然后，对此按照公式(1)进行FrFT反变换，即变换阶数为 -a₀，经此变换之后的数据即为所求数据。
如图2所示为Ricker子波的FrFT变换，对应的阶数为1.14。从 图中可以看到明显的毛刺现象，这是低频噪声的FrFT变换，可以令 其为零，然后送入FrFT反变换。
以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任 何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的 任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。