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本文作者:李阳1吕庆田2韩立国1巩向博1于志国1作者单位:1吉林大学2中国地质科学研究院
串联去噪方法
为消除金属矿多源噪声,本文将其分解在不同物理空间域内,针对噪声类别设计不同物理域去噪方法,加以串联多级衰减。而如何选择合适的去噪方法,以及确定合适的顺序,是串联去噪的关键。对于金属矿区中的强线性干扰进行串联去噪,采用(1)式[12]将时--空域u(x,t)地震数据变换到f-k域。其中,U(k,f)为地震信号的f-k谱;k为圆波数,为2πk0;波数k0为1/λ,λ为波长。对于面波来说,其能量集中在低视速度范围,有效信号往往在高视速度段,将面波能量集中的部分置为零,并反变换为时----空域信号u''''(x,t)。此过程并不能将所有面波、直达波等线性干扰全部压制,虽压制了大部分强线性噪声,仍有部分干扰。处理后,采用(2)式[6]将u''''(x,t)变换到Radon域。其中,m(τ,q)为Radon变换域数据;x为偏移距;φ(x)定义了Radon变换曲线的曲率;q表示曲率的坡度;τ是时间截距;t是地震数据的双程旅行时。当t=τ+px时,(2)式化为线性Radon变换(τ-p变换),此过程将剩余的线性干扰能量集中于零偏移距截距时间、视速度为p的Radon域内,将这部分能量切除,再将其反变换为u″(x,t)即可。基于反演理论的Radon变换技术,在压制线性干扰的同时,还有压制随机噪声的作用,大幅提高了地震信号的信噪比[7]。通过两种去噪技术处理以后,大部分干扰波已被压制,但仍存在一定的随机噪声与散射噪声,采用近年来引入地震的Curvelet变换进一步衰减,为适用于不同尺度金属矿体引起的噪声,笔者设计了Curvelet--中值滤波组合变换法压制剩余的随机噪声。Curvelet—中值滤波法是利用Curvelet变换把地震数据分成不同频带,对每个频带分别做中值滤波,将各个频带的滤波结果加到一起得到整体滤波的结果。Curvelet变换中的尺度参量j表示数据的不同频带,随着被处理数据的变化,尺度参数j的值默认为(在不确切设定j时)。其中,M、N是被处理数据的行数与列数;ceil表示向小取整[10]。对于不同尺度金属矿体引起的地震数据噪声,在低频尺度设置较大的中值窗口,高频尺度设置较小的中值窗口,以达到最佳的去噪效果。多域串联去噪技术在不同的域内对噪声逐步进行压制,相应资料的信噪比逐步提高,最终记录上信噪比显著增强,从而有效地解决了金属矿低信噪比问题。与普通去噪方法相比,多域串联去噪的针对性和适应性更强,去噪更彻底,多种去噪方法优化组合,以达到比传统方法更加优异的去噪效果。
实际地震数据处理
本文所用的原始数据为金昌镍铜矿集区地震原始单炮记录。金昌白家嘴子铜镍矿田位于甘肃省金昌市境内,河西走廊的中部。矿区地表为地势平坦的戈壁滩,海拔为1500~1600m。该矿田位于华北地台阿拉善地块西南缘的龙首山隆起上;该隆起南接祁连褶皱系走廊过渡带。从图1中可以看到原纪录中存在较强随机噪声及很强的上倾规则干扰(靠近铁路引起的固定视速度干扰),大部分有效信号淹没在这些强干扰下。本文采用的串联去噪处理结果如图2-4所示。串联去噪第一步采用FK域滤波(图2),对比原纪录,大部分强固定视速度干扰波压制得较好,但记录中仍存在较多缓倾角短轴干扰以及一些随机噪声。串联去噪第二步,经Radon变换(图3),此过程消除了上倾的强噪声,恢复出了大部分有效反射波,地震信号的信噪比得到明显提高,仍存在部分随机噪声。串联去噪第三步,经Curvelet域组合变换法压制噪声方法处理单炮记录(图4),剩余的随机噪声已基本消除。为加强去噪效果对比,按照徐明才[1]介绍的去噪方法(频率域去噪,视速度滤波等)对图1所示的地震记录进行了处理,得到的去噪结果如图5所示,大部分噪声已被压制,但仍有部分随机噪声与线性噪声残余。对比徐明才综合去噪法(图5)与串联去噪法(图4)处理结果,后者剖面质量有较大改善,前者剖面中方框所示的浅层反射同相轴混叠噪声与远偏移距处成团噪声在后者剖面中已得到压制。从叠后剖面上看,徐明才法叠后剖面(图6)与串联去噪法叠后剖面(图7),后者整体信噪比明显提高,图6中细小的干扰波在图7中都已消除;对比其细节,即方框所示的几处位置,本文方法处理过的同相轴更加连续,矿体上顶界面更加清晰,为下一步的地质解译提供了较好的数据来源。
结语
金属矿区地震数据采用常规去噪方法效果不好,本文采用包括Curvelet域组合变换法等技术的多种去噪方法串联去噪处理及二级噪声衰减策略,有效的去除了多种来源的强干扰噪声以及随机噪声,大幅提高了原地震记录的信噪比。通过实际数据的对比分析,证明了该方法的实用性,为深部金属矿的探测提供了技术支撑。多域串联去噪技术在金属矿地震勘探中有良好的应用前景。