基于贝叶斯阈值估计的曲波域自适应随机噪声衰减 被引量：13

1

作者 刘伟 曹思远 +2 位作者 王征 王亚亮 董水利 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期115-120,111,共6页

与小波变换相比,曲波变换可以更好地表达曲线奇异函数的异向性。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,结合贝叶斯理论,给出了基于曲波域的自适应阈值去噪方法。通过对合成地震记录及实际地震数据的处理,验证了... 与小波变换相比,曲波变换可以更好地表达曲线奇异函数的异向性。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,结合贝叶斯理论,给出了基于曲波域的自适应阈值去噪方法。通过对合成地震记录及实际地震数据的处理,验证了该方法的有效性。结果表明,与传统小波阈值法相比,基于贝叶斯阈值估计的曲波域自适应去噪方法不仅可以很好地衰减随机噪声,有效提高地震资料的信噪比,而且能够较好地保持有效信号。 展开更多

关键词 曲波变换 小波变换 随机噪声衰减 贝叶斯估计 自适应阈值

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基于f-x域流式预测滤波器的地震随机噪声衰减方法 被引量：16

2

作者 国胧予 刘财 +2 位作者 刘洋 郑植升 王青晗 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期329-338,共10页

随机噪声的影响在地震勘探中是不可避免的,常规的随机噪声压制方法在处理中往往会破坏具有时空变化特征的非平稳有效地震信号,影响地震数据的准确成像.当前油气勘探的目标已经转变为“两宽一高”,随着数据量的增大,对去噪方法的处理效... 随机噪声的影响在地震勘探中是不可避免的,常规的随机噪声压制方法在处理中往往会破坏具有时空变化特征的非平稳有效地震信号,影响地震数据的准确成像.当前油气勘探的目标已经转变为“两宽一高”,随着数据量的增大,对去噪方法的处理效率也提出了更高的要求.因此,开发高效的非平稳地震数据随机噪声压制方法具有重要意义.预测滤波技术广泛用于地震随机噪声的衰减,本文基于流式处理框架提出一种新的f-x域流式预测滤波方法,通过在频率域建立预测自回归方程,运用直接复数矩阵逆运算代替迭代算法求解非平稳滤波器系数,实现时空变地震同相轴预测,提高自适应预测滤波的计算效率.通过与工业标准的FXDECON方法和f-x域正则化非平稳自回归(RNA)方法进行对比,理论模型和实际数据的测试结果表明,提出的f-x域流式预测滤波方法能更好地平衡时空变有效信号保护、随机噪声压制和高效计算三者之间的关系,获得合理的处理效果. 展开更多

关键词 频率-空间域 流式预测滤波 随机噪声衰减 非平稳地震信号

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基于U-Net网络的二维小波域地震数据随机噪声衰减 被引量：9

3

作者 邱怡 包乾宗 +1 位作者 马铭 刘致水 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第5期878-890,共13页

基于深度学习的地震数据噪声衰减方法比传统去噪方法更加高效,去噪结果具有更高的信噪比。现有基于深度学习的去噪方法通常在时空域对地震数据进行处理,但小波域中有效信号与噪声之间的特征差异更为明显,有利于网络训练学习及噪声衰减... 基于深度学习的地震数据噪声衰减方法比传统去噪方法更加高效,去噪结果具有更高的信噪比。现有基于深度学习的去噪方法通常在时空域对地震数据进行处理,但小波域中有效信号与噪声之间的特征差异更为明显,有利于网络训练学习及噪声衰减。利用二维小波域地震数据的稀疏性和多尺度性,联合二维离散小波变换与U-Net网络,提出了基于U-Net网络的二维小波域随机噪声衰减方法(Dwt-U-Net)。该方法先对地震数据进行二维离散小波变换,再以二维小波系数作为网络输入和输出进行网络训练,获得去噪后的小波系数,最后将该小波系数进行重构得到去噪结果。模拟数据和实际地震数据测试及与不同方法对比结果显示,在不同噪声水平情况下,Dwt-U-Net方法的去噪结果具有更高的信噪比和保真度。此外,相对于传统时空域U-Net网络去噪方法,Dwt-U-Net方法在提高信噪比的同时,网络训练时间减少一半左右。 展开更多

关键词 深度学习 随机噪声衰减 U-Net网络 二维离散小波变换 稀疏性和多尺度性

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叠前随机噪声衰减及其应用技巧 被引量：5

4

作者 苏贵仕 丁成震 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第A01期87-92,4,共6页

本文简要地介绍GeoEast系统中叠前随机噪声衰减模块的基本原理,并且着重介绍该模块中能量比值加权、算子外推、预测算子长度、处理的起始频率和终止频率、时间和空间长度及其重叠的百分数等几个重要参数的作用,同时介绍了这些参数与计... 本文简要地介绍GeoEast系统中叠前随机噪声衰减模块的基本原理,并且着重介绍该模块中能量比值加权、算子外推、预测算子长度、处理的起始频率和终止频率、时间和空间长度及其重叠的百分数等几个重要参数的作用,同时介绍了这些参数与计算机机时的关系以及这些参数的应用技巧。 展开更多

关键词 叠前地震数据 3D-RNA 4D-RNA 预测算子 随机噪声衰减

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基于深度学习的地震随机噪声衰减方法研究进展 被引量：5

5

作者 崔扬 王燕楠 +3 位作者 陈万利 张虹 朱丹丹 白敏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1269-1283,共15页

分析了卷积神经网络(CNN)、去噪卷积神经网络(DnCNN)、U⁃Net深度神经网络、前反馈(BP)神经网络、空洞卷积神经网络(DCNN)、残差网络(ResNet)、迁移学习等为代表的深度学习方法的概念、发展现状、方法原理、去噪效果以及优缺点等;对比了... 分析了卷积神经网络(CNN)、去噪卷积神经网络(DnCNN)、U⁃Net深度神经网络、前反馈(BP)神经网络、空洞卷积神经网络(DCNN)、残差网络(ResNet)、迁移学习等为代表的深度学习方法的概念、发展现状、方法原理、去噪效果以及优缺点等;对比了传统去噪方法、字典学习及深度学习方法的去噪效果;展望了深度学习技术在地震去噪领域的发展前景。获得以下认识:①深度学习方法的实际去噪效果优于传统方法和字典学习方法,不需要设定结构模型,泛化性更强,且计算时间短、精度更高。②深度学习方法存在诸多不足:实际数据的去噪效果往往差于合成数据;普适性不强;神经网络的“黑匣子”特性使其物理可解释性大大降低;网络性能与训练数据的泛化性密切相关;用于训练网络的数据集因人而异,难以评价网络性能。③期待深度学习在以下方面取得进展和突破:搭建适用于不同噪声的去噪神经网络结构,并将更优的网络结构引入地震随机噪声压制;将地震信号转换到变换域构造网络的损失函数;改进学习策略的同时制作更具代表性的数据集,尽可能地使训练数据覆盖所有类型的解,提高网络泛化性;自动化的参数调优;结合模型驱动与数据驱动的方法。 展开更多

关键词 模型驱动 数据驱动 深度学习 字典学习 随机噪声衰减 卷积神经网络 研究进展

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三维叠后随机噪声衰减技术 被引量：3

6

作者 王忠仁 马中高 +2 位作者 李敏 刘学伟 孙建国 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期31-35,共5页

讨论了二维AR模型以及三维叠后f－x,y域预测随机噪声衰减技术；推导了沿不同空间方向预测的二维AR预测模型及其系数之间的关系；实现了基于同样原理之下的地震数据体边缘处的预测。实际资料处理结果表明，这种处理方法在保持信号原有特... 讨论了二维AR模型以及三维叠后f－x,y域预测随机噪声衰减技术；推导了沿不同空间方向预测的二维AR预测模型及其系数之间的关系；实现了基于同样原理之下的地震数据体边缘处的预测。实际资料处理结果表明，这种处理方法在保持信号原有特征方面要优于f-x,y方法。 展开更多

关键词 AR模型 衰减随机噪声 三维 叠后 地震勘探

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基于Contourlet变换的K-L变换地震随机噪声自适应衰减方法 被引量：10

7

作者 刘燕峰 邹少峰 居兴国 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期676-683,共8页

地震资料中有效反射信号具有丰富的纹理及边缘特性,在Contourlet变换域系数较大并具有相关性,而随机噪声均匀分布于Contourlet变换域且系数较小。考虑K-L变换具有分类特征提取的优势,在Contourlet变换基础上应用K-L变换,采用最大似然估... 地震资料中有效反射信号具有丰富的纹理及边缘特性,在Contourlet变换域系数较大并具有相关性,而随机噪声均匀分布于Contourlet变换域且系数较小。考虑K-L变换具有分类特征提取的优势,在Contourlet变换基础上应用K-L变换,采用最大似然估计法和多尺度噪声估计法估算地震记录中有效信号及随机噪声的Contourlet系数方差,并将其应用到K-L变换域能量百分比阈值函数的定义中,自适应地确定用于K-L反变换的特征向量,修改Contourlet变换的系数,再进行Contourlet反变换压制随机噪声。数值模拟及实际地震资料去噪效果表明,基于Contourlet变换的K-L变换去噪方法不仅可以有效地压制地震资料中的随机噪声,提高地震资料信噪比,而且具有较好的保真性。 展开更多

关键词 CONTOURLET变换 K-L变换 最大似然估计 多尺度噪声估计 随机噪声衰减 自适应

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基于方向金字塔分解与均值滤波联合的叠前地震数据随机噪声压制 被引量：2

8

作者 王江 曹俊兴 刘力辉 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期343-349,315,共7页

在方向金字塔多尺度、多方向分解原理的基础上,提出了基于局部拉普拉斯概率密度模型和最大后验概率估计的随机噪声压制方法,该方法能够压制大部分随机噪声,但信号局部存在畸变和残余噪声。均值滤波具有图像平滑的作用,可以消除信号畸变... 在方向金字塔多尺度、多方向分解原理的基础上,提出了基于局部拉普拉斯概率密度模型和最大后验概率估计的随机噪声压制方法,该方法能够压制大部分随机噪声,但信号局部存在畸变和残余噪声。均值滤波具有图像平滑的作用,可以消除信号畸变,压制残余噪声,因此提出了方向金字塔分解与均值滤波联合的随机噪声压制方法。数值模拟实验和实际应用效果表明,该方法能有效压制随机噪声,提高地震资料的信噪比。 展开更多

关键词 方向金字塔 均值滤波 拉普拉斯概率密度函数 叠前随机噪声衰减

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异常噪声对叠前多道处理效果的影响 被引量：17

9

作者 蔡希玲 赵波 +1 位作者 贺振华 黄德济 《石油物探》 EI CSCD 2002年第1期84-87,共4页

记录中的猝发脉冲、漏电感应及 5 0Hz工业频率干扰等异常噪声具有能量和频率异常、出现位置不规则及分布随机的特点 ,是叠前数据中普遍存在的噪声。通过理论和实际数据的分析表明 ,异常噪声对叠前多道处理 (如地表一致性振幅补偿及叠前... 记录中的猝发脉冲、漏电感应及 5 0Hz工业频率干扰等异常噪声具有能量和频率异常、出现位置不规则及分布随机的特点 ,是叠前数据中普遍存在的噪声。通过理论和实际数据的分析表明 ,异常噪声对叠前多道处理 (如地表一致性振幅补偿及叠前随机噪音衰减等 )的影响不容忽视 。 展开更多

关键词 异常噪声 叠前多道处理 效果 影响 油气勘探 地震勘探 信噪比 地表一致性处理 振福补偿 随机噪声衰减

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联合连续小波变换和脊波变换的面波衰减方法及应用 被引量：6

10

作者 包乾宗 李庆春 +1 位作者 陈文超 高静怀 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期367-372,397,共7页

基于炮集地震记录面波的高振幅、低频率和低速度特性及其与反射波在小波域和脊波域中分布区域不同,提出了一种衰减强干扰面波的联合一维连续小波变换和脊波变换方法。首先根据面波的高振幅和低频率特性,利用一维连续小波变换的时频局部... 基于炮集地震记录面波的高振幅、低频率和低速度特性及其与反射波在小波域和脊波域中分布区域不同,提出了一种衰减强干扰面波的联合一维连续小波变换和脊波变换方法。首先根据面波的高振幅和低频率特性,利用一维连续小波变换的时频局部化性质,对强干扰面波进行衰减;然后利用脊波变换将地震记录变换到时间、尺度和射线参数的三维空间;最后在脊波域对剩余干扰进行衰减。合成记录和实际资料处理的应用表明该方法不仅可以较好地衰减地震记录中的干扰面波,而且可以保护有效信号的低频成分,为地震资料后续处理和分析提供更好的保证。 展开更多

关键词 小波变换 脊波变换 时频局部化 面波衰减 随机噪声衰减

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基于TV正则化约束的Self2Self地震数据插值去噪一体化方法

11

作者 张蕴 杨锴 王本锋 《地球物理学报》 北大核心 2025年第9期3575-3587,共13页

实际采集的地震数据不可避免地受到随机噪声的干扰,并常常伴随着数据缺失,严重降低了地震数据的信噪比与横向连续性,继而降低后续地震数据处理及反演的精度.本文基于Self2Self无监督学习框架,针对含噪非规则地震数据,设计无监督地震数... 实际采集的地震数据不可避免地受到随机噪声的干扰,并常常伴随着数据缺失,严重降低了地震数据的信噪比与横向连续性,继而降低后续地震数据处理及反演的精度.本文基于Self2Self无监督学习框架,针对含噪非规则地震数据,设计无监督地震数据插值去噪一体化方法,并基于地震道之间的相关性优化数据采样策略,对含噪的非规则地震数据进行整道伯努利采样,构建训练数据集;为降低随机噪声对插值重建的负面影响,在损失函数中引入全变分正则化项,确保恢复地震信号具有良好的横向连续性.针对异常噪声干扰,探讨了异常噪声识别-剔除策略,结合插值去噪一体化方法可以有效提高地震数据质量.不同数值算例验证了无监督Self2Self方法在地震数据插值重建及噪声衰减中的有效性,为后续地震数据处理和解释提供良好的数据支撑. 展开更多

关键词 随机噪声衰减 数据重建 无监督学习 Self2Self方法 TV正则化

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利用外部噪声拾取法压制大钻干扰波 被引量：2

12

作者 古兰军 刘玉文 舒少平 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第A01期86-89,共4页

文中基于详细分析大钻干扰波的传播规律及其在不同域中的表现特征,提出了在炮域拾取大钻干扰波进行区域静校正压制干扰波的方法(拾取法)。具体做法是:在存在大钻干扰的单炮记录上拾取同一时间段的干扰波曲线,将各干扰波曲线拾取值分别... 文中基于详细分析大钻干扰波的传播规律及其在不同域中的表现特征,提出了在炮域拾取大钻干扰波进行区域静校正压制干扰波的方法(拾取法)。具体做法是:在存在大钻干扰的单炮记录上拾取同一时间段的干扰波曲线,将各干扰波曲线拾取值分别减去极小拾取值,得到各道静校正量;利用区域静校正对干扰波曲线进行静校正拉平处理;然后采用F-K滤波法对拉平的地震干扰波进行衰减;最后通过对资料进行区域反时移校正,得到去噪后单炮记录。理论分析及实际资料处理结果表明,拾取法无需事先知道大钻干扰波的频率、振幅,简单实用、精度高,对有效反射波的影响小,去噪效果优于随机噪声衰减法、陷波法,能更好地满足高保真、高分辨率的岩性处理要求。 展开更多

关键词 大钻干扰波 陷波法 随机噪声衰减 炮域 干扰波曲线 区域静校正 F-K滤波

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减小离散误差的时频峰值滤波算法 被引量：2

13

作者 林红波 李月 +1 位作者 徐学纯 马海涛 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期572-578,共7页

提出减少时频峰值滤波分段点处阶跃误差的改进方法。经过研究时频峰值滤波在频率调制和时频平面峰值滤波时产生的离散误差以及尺度变换方式,发现分段点处阶跃误差与离散傅里叶变换的长度成反比,且与零点在尺度变换后产生的不确定值有关... 提出减少时频峰值滤波分段点处阶跃误差的改进方法。经过研究时频峰值滤波在频率调制和时频平面峰值滤波时产生的离散误差以及尺度变换方式,发现分段点处阶跃误差与离散傅里叶变换的长度成反比,且与零点在尺度变换后产生的不确定值有关。提出基于定零点尺度变换的时频峰值滤波,在信号尺度变换时将零点变换到瞬时频率区间上的固定值,使各段时频峰值滤波零点偏移量一致,从而消除分段点处的阶跃误差。仿真实验和实际地震信号时频峰值滤波处理结果表明,改进的时频峰值滤波算法能够有效消减随机噪声,减少分段滤波在分段处的阶跃。 展开更多

关键词 地震勘探 时频峰值滤波 尺度变换 离散误差 随机噪声衰减

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