地震勘探是處理油氣勘探的主要方法,經(jīng)過觀察和剖析人工激發(fā)的地震波在地下的傳播規(guī)律,幫助人們探尋到地下的油氣資源。但是在檢波器檢測到的地震信號中,常伴有很多的干擾噪聲,這嚴(yán)重地影響到有效地震信號的識別。同時由于常規(guī)油氣田已經(jīng)到達(dá)了開采末期,人們逐步的把目光轉(zhuǎn)向非常規(guī)油氣田,由此獲得的勘探信號中有效信號能量更低,噪聲能量更高,地震信號的噪聲壓制問題也變得更加困難,這極大地增加了地震資料的解釋難度。因而抑制地震信號中的干擾噪聲,提升地震資料的信噪比（signal to noise ratio,SNR）是地震勘探數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文研究重點(diǎn)是山地地區(qū)地震信號和沙漠地區(qū)地震信號的噪聲消除問題,針對兩種地震信號的不同特征,本文基于Shearlet去噪算法提出了兩種改進(jìn)思路,并通過合成記錄和實(shí)際記錄的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性�；谟查撝档腟hearlet變換充分利用了Shearlet變換和硬閾值的優(yōu)點(diǎn),在處理地震信號干擾噪聲的過程中取得了一定的效果。但是這種方法是通過選取固定的閾值來壓制噪聲的,因此在去除噪聲的同時很容易過度扼殺有效信號。而且去噪后的地震信號會出現(xiàn)虛假同相軸,影響去噪效果... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖 2.1 特定條件下的頻域支撐 Shearlet 變換的應(yīng)用當(dāng)中，為了滿足計(jì)算機(jī)對信號進(jìn)行處理的要求，需要對理，對連續(xù)的 Shearlet 變換中的參數(shù)采取抽樣處理，獲得結(jié)果。jjjjkjjjajZslakl 2( ); 2, 2 22···········earlet 變換的表達(dá)式如下[44]：{()2():0,221,}223,,xBAxkjlkZljjjjjlk ·····取 02400A A， 01110B B.

20圖 3.2 算法流程圖3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.4.1 地震仿真模型實(shí)驗(yàn)分析Ricker 子波作為一種標(biāo)準(zhǔn)的波形[49]，它常被用于地震資料的分析處理中，我們知道零相位的地震子波對應(yīng)的地震分辨率能夠達(dá)到最高。但是在實(shí)際生產(chǎn)生活中，我們采集到的地震資料，其地震子波并不是零相位的，而是帶寬有限的連續(xù)譜信號。本文以 Ricker 子波為模型，構(gòu)建模擬地震記錄，并由此進(jìn)行一系列仿真實(shí)驗(yàn)。Ricker 子波可以被表達(dá)如下：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Shearlet域深度殘差CNN用于沙漠地震信號去噪[J]. 鄭升,李月,董新桐.  吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2019(01)
[2]平穩(wěn)小波域深度殘差CNN用于低劑量CT圖像估計(jì)[J]. 高凈植,劉祎,白旭,張權(quán),桂志國.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(12)
[3]沙漠地區(qū)地震勘探隨機(jī)噪聲建模及其在噪聲壓制中的應(yīng)用[J]. 李光輝,李月.  地球物理學(xué)報. 2016(02)
[4]基于頻域正則維納濾波的地震隨機(jī)噪聲壓制[J]. 田雅男,李月,林紅波,徐學(xué)純.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2015(06)
[5]國內(nèi)外微地震監(jiān)測技術(shù)綜述[J]. 趙博雄,王忠仁,劉瑞,雷立群.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2014(04)
[6]基于結(jié)構(gòu)自適應(yīng)中值濾波器的隨機(jī)噪聲衰減方法[J]. 王偉,高靜懷,陳文超,朱振宇.  地球物理學(xué)報. 2012(05)
[7]提高微地震資料信噪比的頻率域極化濾波[J]. 宋維琪,呂世超,郭曉中,劉彥明.  石油物探. 2011(04)
[8]傅里葉變換在應(yīng)用中的局限性及克服方法[J]. 馬耀庭,邵毅全.  內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報. 2008(12)
[9]微地震資料頻域相干—時間域偏振濾波方法[J]. 宋維琪,孫英杰,朱衛(wèi)星.  石油地球物理勘探. 2008(02)
[10]疊前地震資料噪聲衰減的小波域方法研究[J]. 高靜懷,毛劍,滿蔚仕,陳文超,鄭慶慶.  地球物理學(xué)報. 2006(04)

博士論文
[1]微弱地震信號時頻消噪算法研究[D]. 張超.吉林大學(xué) 2016
[2]陸地地震勘探隨機(jī)噪聲建模與分析[D]. 李光輝.吉林大學(xué) 2016
[3]時空二維方向軌線時頻峰值濾波消減地震勘探隨機(jī)噪聲研究[D]. 張潔.吉林大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于小波變換的地震信號隨機(jī)噪聲壓制[D]. 鄭成龍.東華理工大學(xué) 2018
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類算法研究[D]. 梁曉旭.西安電子科技大學(xué) 2018
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉年齡估計(jì)方法[D]. 張雨.江西理工大學(xué) 2018
[4]基于循環(huán)平移Shearlet變換自適應(yīng)閾值消減微震勘探隨機(jī)噪聲[D]. 趙海濤.吉林大學(xué) 2017
[5]基于譜多流行聚類的Shearlet變換微地震數(shù)據(jù)噪聲壓制研究[D]. 梁小強(qiáng).吉林大學(xué) 2017
[6]基于Shearlet相關(guān)性的S變換在微地震初至拾取中的應(yīng)用[D]. 程瑤.吉林大學(xué) 2017
[7]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別[D]. 蔣帥.吉林大學(xué) 2017
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配技術(shù)研究[D]. 陳拓.浙江大學(xué) 2017
[9]基于匹配追蹤算法的地震多子波分解與重構(gòu)技術(shù)研究[D]. 陳晨.東北石油大學(xué) 2015
[10]水力壓裂微地震事件自動識別與拾取[D]. 魏路路.長安大學(xué) 2013



本文編號：3042498