申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117607966B

主分类号：G01V1/30

分类号：G01V1/30;G01V1/32;G01V1/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于曲波域二维模式分解的地震资料弱信号增强方法，具体涉及地球物理学技术领域。本发明通过对原始地震数据进行曲波正变换，得到原始曲波系数并进行尺度分析，确定粗尺度信号曲波系数、中间尺度信号曲波系数和细尺度信号曲波系数后，对中间尺度信号曲波系数进行硬阈值处理和弱有效信号补偿处理，再对细尺度信号曲波系数进行硬阈值处理，将处理后的各尺度信号曲波系数进行重组，得到新曲波系数并进行曲波逆变换，得到去噪且弱信号增强后的地震数据并评价其去噪效果。本发明解决了曲波变换硬阈值法在阈值处不连续的问题，对地震数据去噪的同时保障了地震数据弱同相轴的连续性，补偿了弱信号能量，有效提高了地震资料处理的质量。

主权项：1.基于曲波域二维模式分解的地震资料弱信号增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集地震数据，对地震数据进行曲波正变换处理，得到原始曲波系数；步骤2，对原始曲波系数进行尺度分析，将原始曲波系数划分为粗尺度信号曲波系数、中间尺度信号曲波系数和细尺度信号曲波系数；步骤3，对中间尺度信号曲波系数进行硬阈值处理和弱有效信号补偿处理，得到处理后的曲波系数并作为新中间尺度信号；步骤4，对细尺度信号曲波系数进行硬阈值处理，得到处理后的细尺度信号并作为新细尺度信号；步骤5，将粗尺度信号曲波系数、新中间尺度信号和新细尺度信号进行重组，得到新曲波系数；步骤6，对新曲波系数进行曲波逆变换，得到去噪且弱信号增强后的地震数据；步骤7，基于地震数据的信噪比和峰值信噪比评价处理后地震数据的去噪效果；所述地震数据包括中包括有效信号和噪声，如公式（1）所示： （1）式中，为时间，为含噪声地震数据，为无噪声的原始地震数据，为噪声；根据所采集含噪声地震数据的地震道数和采样点数，确定总尺度数为： （2）式中，为总尺度数，为含噪声地震数据的地震道数，为含噪声地震数据的采样点数，为向上取整运算，为最小值函数；由于母曲波的傅里叶变换结果等于傅里叶窗函数值，结合位移因子序列、旋转角度和位置，对母曲波进行平移和旋转得到曲波函数，如公式（3）所示： （3）其中，旋转矩阵为： （4）式中，为空间域因子；为尺度因子，，为整数，为总尺度数；为角度因子，64，为整数；为位移因子序列，，为第一位移因子序列，为第二位移因子序列，为整数集；为曲波函数；为母曲波；为位置；为旋转角度，，，为向下取整运算；基于曲波函数，在实数域中对所采集含噪声地震数据进行曲波正变换，得到原始曲波系数为： （5）式中，为含噪声地震数据的傅里叶变换，为傅里叶窗函数，为频率域因子，为虚数；所述步骤2中，对地震数据各尺度所对应的曲波系数分别进行曲波逆变换，得到各尺度信息的频谱图；分析各尺度信息的频谱图，尺度分析得到粗尺度信号、中间尺度信号和细尺度信号，其中，粗尺度信号中仅含有低频信息，中间尺度信号中含有大量的有效信号，细尺度信号中含有高频噪声信号；基于尺度分析结果，将原始曲波系数划分为粗尺度信号曲波系数、中间尺度信号曲波系数和细尺度信号曲波系数，如公式（6）所示： （6）；所述硬阈值处理保留有效强信号的过程中，对中间尺度信号曲波系数进行硬阈值去噪，去噪时各尺度信息所保留的曲波函数不超过20%，保留有效强信号并去除噪声信号，得到去噪后的曲波系数矩阵为： （7）式中，为中间尺度信号曲波系数去噪时设定的阈值；所述弱有效信号补偿处理过程中，根据二维经验模态分解方法的分解条件和减少噪声的因素，将各尺度信息所保留曲波系数的数量控制在30%~50%，构建硬阈值系数矩阵，如公式（8）所示： （8）式中，为系数矩阵阈值；设置二维经验模态分解的分解个数，对硬阈值系数矩阵进行二维经验模态分解，得到： （9）式中，为分解个数为时所对应的模态函数矩阵，为剩余信号，为分解个数，，分解个数的不同取值对应不同的模态；分别对各模态函数矩阵与去噪后的曲波系数矩阵进行互相关分析，计算得到互相关系数，如公式（10）所示： （10）式中，为各模态函数矩阵的均值，为模态函数矩阵，为去噪后的曲波系数矩阵，为去噪后的曲波系数矩阵的均值；获取各角度中最大互相关系数所对应的本征模态函数，得到： （11）式中，为本征模态函数序列数，为用于求解最大互相关系数所对应本征模态函数的函数；对去噪后的曲波系数矩阵进行弱有效信号补偿，得到补偿后的曲波系数，如公式（12）所示： （12）式中，为最大互相关系数所对应的本征模态函数。

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