一种高效的地震数据随机噪声衰减方法

摘要

本发明是一种高效的地震数据随机噪声衰减方法，分别给定各方向的预测算子长度，各空间方向计算窗长度和时间窗大小，将数据分成小计算窗，在当前计算窗内沿时间方向做Fourier变换，计算三维预测算子序列，与频率空间域原始数据进行褶积，得到该计算窗随机噪声衰减结果，计算得到权系数，加权得到该计算窗随机噪声衰减加权结果，对当前窗以及前一计算窗进行均值处理，做反变换，得到当前计算窗时间－空间域随机噪声衰减结果，循环直至最末计算窗结束。本发明保持了现有技术去噪效果的显著性，比现有技术效率提升60%以上。

主权项

一种高效的地震数据随机噪声衰减方法，特点是采用以下步骤实现：1）采集三维叠前地震数据；2）根据地震数据空间各方向反射波复杂程度的不同，分别给定各方向的预测算子长度，根据预测算子长度给定各空间方向计算窗长度，并给定时间窗大小；3）根据各方向计算窗大小将数据分成小计算窗；4）在当前计算窗内沿时间方向做Fourier变换得到频率空间域原始数据{s_i,j,k;f}，其中i,j,k分别表示X、Y、O三个空间方向，f表示频率；5）用下式计算三维预测算子序列{x_l,m,n}：$\underset{l,m,n}{\Sigma }(\underset{i,j,k}{\Sigma }{s}_{i-l,j-m,k-n;f}·{\bar{s}}_{i-p,j-q,k-r;f})x_{l,m,n}=\underset{i,j,k}{\Sigma }{s}_{i,j,k;f}·{\bar{s}}_{i-p,j-q,k-r;f}$其中，l,m,n;p,q,r为自然数,变化范围分别为1,…,LX;1,…,LY;1,…,LO；LX、LY、LO分别是X、Y、O方向预测算子长度；6）利用预测算子序列{x_l,m,n}与频率空间域原始数据{s_i,j,k;f}进行褶积，得到该计算窗随机噪声衰减结果{s^O_i,j,k;f}；7）利用下式计算得到权系数q_f：${\theta }_f=\sqrt{\underset{i,j,k}{\Sigma }{\left|s_{i,j,k;f}\right|}^2/\underset{i,j,k}{\Sigma }{\left|{s^O}_{i,j,k;f}\right|}^2}$8）将计算窗随机噪声衰减结果{s^O_i,j,k;f}进行加权得到该计算窗随机噪声衰减加权结果9）对当前窗以及前一计算窗进行均值处理，或者线性插值；10）在该窗内做反Fourier变换，得到当前计算窗时间－空间域随机噪声衰减结果；11）当前计算窗如果是最末计算窗则完成随机噪声衰减；如不是最末计算窗则跳至下一计算窗，并返回步骤4）循环，直至最末计算窗结束。