基于经验小波变换的地震资料噪声压制方法

被引：25

作者：

覃发兵 ^{[1
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徐振旺 ^{[2
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啜晓宇 ^{[3
]}

张小明 ^{[4
]}

郭乃川 ^{[5
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董玉文 ^{[6
]}

陈伟 ^{[7
]}

机构：

[1] 长江大学管理学院

[2] 中国石油辽河油田公司勘探开发研究院

[3] 河北煤炭科学研究院

[4] 中国石油集团东方地球物理公司大港物探处

[5] 中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海石油研究院

[6] 中国石油集团东方地球物理公司研究院资料处理中心

[7] 非常规油气湖北省协同创新中心

来源：

中国石油勘探 | 2018年 / 23卷 / 05期

关键词：

经验模态分解(EMD); 总体经验模态分解(EEMD); 经验小波变换(EWT); 固有模态分量(IMF); 去噪;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631.44 [];

学科分类号：

摘要：

噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经典的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)具有更好的自适应性和完善的数学理论基础。将EWT算法引入到地震资料噪声压制中,选取合适的小波函数并利用EWT算法对目标地震信号进行自适应分解,得到其各个频率尺度的固有模态分量;然后根据原始地震信号的主频设定阈值范围,选取主频值在阈值范围内的固有模态分量进行重构,最终获取去噪后的地震信号。结果表明将EWT噪声压制算法应用于数值模型和实际地震资料中,可以很好地实现有效信号和噪声的分离,结果均比常规算法的去噪效果要好。

引用

页码：100 / 110

页数：11

共 10 条

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