一種針對傾斜層的svd濾波方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及地震資料去噪處理技術，具體說涉及一種針對地質結構中存在傾斜層的地震資料疊前、疊后的去噪處理，更具體說涉及針對傾斜層的奇異值分解(SingularValue Decompos1n,簡稱為SVD)濾波方法技術。
【背景技術】
[0002]在地震資料處理過程中，去噪處理技術是其中一門十分重要的處理技術。目前存在很多有關地震資料的疊前、疊后處理去噪的技術。與其它去噪方法相比，利用奇異值分解的SVD濾波方法是地震資料處理過程中用于提高信噪比的較新手段。
[0003]目前，奇異值分解技術廣泛應用于各個領域，而利用奇異值分解去噪的技術僅僅是其中的一個技術分支。奇異值分解去噪是通過信號和噪聲奇異值分布的差異來進行的。首先基于矩陣奇異值分解的理論將一個多道地震記錄看成一個圖，并將該圖分解為由一系列正交向量組成的子圖，并通過方差分析法或相干法，對子圖進行選擇并重構，從而達到去噪的目的。
[0004]奇異值分解去噪利用了信號與噪聲的能量可分性。在處理地震資料時，由于待處理區域的各道信號相關性較高，因此經過奇異值分解后，信號能量越集中，信號與噪聲越易分離。反之，信號與噪聲不易分離。但是，常規的SVD濾波方法僅對水平同相軸的去噪產生良好的效果，而對于傾斜同相軸往往不能產生理想的處理效果，反而有時還會導致波阻特征的畸變。
[0005]從目前已有的文獻來看，許多研究人員對常規的SVD濾波方法進行了改進。有人提出了基于SVD的傾角掃描疊加和用自組織特征映射神經網絡確定SVD濾波參數的改進方法。還有人提出了采用多項式擬合的方法，檢測出信號同相軸多項式，然后按照多項式確定的同相軸形狀重新選取數據矩陣，再進行SVD濾波。除此以外，有人在基于f-χ — Y域預測濾波方法，提出了基于奇異值分解的三維—Y域預測濾波方法。該去噪方法是在奇異值分解濾波的基礎上進行f-x—Y域預測濾波，從而實現頻率空間的預測濾波。與原始的f-xY域預測濾波方法相比，該方法較f-χ — Y域預測濾波能更好地提高地震資料的信噪比，并有更高的保真度。
[0006]總的來說，這些新改進的方法，一般都具有去噪手段靈活、保真性好、分辨率高的特點。對一些突然的脈沖干擾、側反射以及其他的反向干擾具有明顯的壓制效果。但它們也存在各自的不足。特別是涉及到同相軸形狀較為復雜的情況，這些方法都難以得到理想的去噪效果。
[0007]因此，到目前為止，仍有許多處理技術研究人員從事于SVD濾波方法的改進工作。

【發明內容】

[0008]本發明針對的問題是常規奇異值去噪方法在傾斜地層處理時會導致波形特征發生畸變。本發明提出的針對傾斜層的SVD濾波方法，旨在消除在傾斜層的去噪處理過程中利用常規SVD濾波方法進行去噪處理后的波形失真問題。通過改進現有的SVD濾波方法來改善去噪品質，從而達到提高疊前、疊后地震資料信噪比的目的。
[0009]本發明提供了一種針對傾斜層的SVD濾波方法，其包括以下步驟:
[0010]S101、針對地震數據確定需要進行濾波的范圍，確定濾波時窗的長度及范圍，通過選擇參考同相軸確定地震數據的濾波時窗的走向；
[0011]S102、獲得所述參考同相軸在各道的對應時間；
[0012]S103、對地震數據所處的原始坐標系進行坐標變換，使參考同相軸在新坐標系中沿水平向，并根據濾波時窗的長度，確定濾波時窗所對應各道在新坐標系下的頂、底位置所對應的時間；
[0013]S104、對經過坐標變換后的處于時窗內的地震數據進行奇異值分解以及濾波去噪處理；
[0014]S105、對經過去噪處理的地震數據進行坐標反變換以恢復至原始坐標系，從而得到原始坐標系下的經過去噪處理后的地震數據。
[0015]根據本發明的一個實施例，在所述步驟SlOl中，所述地震數據包括疊加前的地震資料或者疊加后的地震資料。
[0016]根據本發明的一個實施例，在所述步驟SlOl中，選出連續性好并具有波阻特征明顯的同相軸作為確定濾波時窗在各道位置的參考同相軸。
[0017]根據本發明的一個實施例，在所述步驟S102中，僅拾取該參考同相軸幾個關鍵道對應的時間，其它道所對應的時間采用插值法來求得。
[0018]根據本發明的一個實施例，在所述步驟S103中，使得該參考同相軸在變換后的坐標系中沿水平方向。
[0019]根據本發明的一個實施例，在所述步驟S104中，如果需要加強濾波時窗中的地震同相軸能量，則采用低通濾波，如果需要削弱同相軸的能量，則使用高通濾波。
[0020]本發明還提供了一種針對傾斜層的SVD濾波裝置，其包括:
[0021]同相軸選取模塊，確定濾波時窗的長度及范圍，通過選擇參考同相軸確定地震數據的濾波時窗的走向；
[0022]時間拾取模塊，獲取所述參考同相軸在各道的對應時間；
[0023]坐標變換模塊，沿所述參考同相軸的方向對將要進行SVD濾波的地震數據進行坐標變換，并獲得新坐標系下的地震數據，然后根據濾波時窗的長度確定濾波時窗所對應各道在新坐標系下的頂、底位置所對應的時間；
[0024]SVD濾波去噪模塊，對經過坐標變換后的處于時窗內的地震數據進行奇異值分解，然后根據去噪要求進行SVD濾波去噪處理；
[0025]反坐標變換模塊，對經過去噪處理后的地震數據進行坐標反變換以恢復至原始坐標系，從而得到原始坐標系下的經過去噪聲處理后的地震數據。
[0026]根據本發明的一個實施例，在所述同相軸選取模塊中，所述地震數據包括疊加前的地震數據或者疊加后的地震數據。
[0027]根據本發明的一個實施例，在所述同相軸選取模塊中，選出連續性好并具有波阻特征明顯的同相軸作為濾波時窗的參考同相軸。
[0028]根據本發明的一個實施例，在所述坐標變換模塊中，所述參考同相軸的方向在變換后的坐標系中沿水平方向。
[0029]根據本發明的一個實施例，在所述SVD濾波去噪模塊中，如果需要加強同相軸能量，則采用低通濾波，如果需要削弱同相軸的能量，則使用高通濾波。
[0030]本發明帶來了以下有益效果:
[0031]本發明通過對疊前、疊后地震資料的試驗處理，可以有效地消除地震資料中的線性噪聲，改善信號同相軸的連續性，從而較大地提高地震資料的信噪比。與常規的奇異值濾波方法相比，本發明可以避免傾斜層經過濾波后波阻特征發生畸變的現象。
[0032]本發明的其它特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點可通過在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
【附圖說明】
[0033]圖1是根據本發明的一個實施例采用SVD濾波去除噪聲的方法流程圖；
[0034]圖2a顯示了未采用SVD濾波處理的疊加剖面圖；
[0035]圖2b顯示了采用常規的SVD濾波處理的疊加剖面圖；
[0036]圖2c顯示了采用本發明的SVD濾波處理的疊加剖面圖；
[0037]圖3a顯示了濾波處理前的原始單炮記錄；
[0038]圖3b顯示了采用本發明進行SVD濾波后的單炮記錄。
【具體實施方式】
[0039]以下將結合附圖及實施例來詳細說明本發明的實施方式，借此對本發明如何應用技術手段來解決技術問題，并達成技術效果的實現過程能充分理解并據以實施。需要說明的是，只要不構成沖突，本發明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結合，所形成的技術方案均在本發明的保護范圍之內。
[0040]另外，附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執行指令的計算機系統中執行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執行所示出或描述的步驟。
[0041]如圖1所示，其中顯示了根據本發明的一個實施例進行SVD濾波的方法流程圖。
[0042]本發明的方法尤其對表現為斜層的地質結構的地震數據有效。在步驟SlOl中，針對地震數據確定需要進行濾波的范圍，確定濾波時窗的長度，并選出一條連續性好、波阻特征較明顯的同相軸作為確定濾波時窗走向的參考同相軸。
[0043]進行濾波所用的地震數據既可以為疊后的地震資料，也可以為疊前的原始地震資料。在圖2a的實例中，該地震數據為某探區經過疊前時間偏移疊加處理后的疊加數據。從圖2a中可以明顯看出，由于原始剖面的上半部分疊加后的效果不好，因此其有待濾波處理后才能進一步進行地層結構的分析。根據對原始資料的這些初步判斷，確定需要對范圍為1.5秒以上的數據進行SVD濾波。
[0044]在步驟SlOl中，確定濾波時窗的長度及范圍。如圖2a所示，上述處理時窗根據實際情況可確定為200ms-1500ms。然后，選擇一條連續性好、波阻特征較明顯的同相軸作為確定濾波時窗走向的參考同相軸。在圖2a所示的例子中，選擇了能量較強、連續性較好的同相軸作為參考同相軸。
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