Giảm thiểu tiếng ồn ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phân tích giá trị riêng theo cấu trúc có trọng số

Studia Geophysica et Geodaetica - Tập 63 - Trang 554-568 - 2019
Yankai Xu1, Siyuan Cao2, Xiao Pan3,4
1Department of Information Science and Engineering, China University of Petroleum, Changping, Beijing, China
2Department of Geophysics, China University of Petroleum, Changping, Beijing, China
3Department of Earth and Space Sciences, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China
4School of Earth and Space Science, University of Science and Technology of China, Changping, Beijing, China

Tóm tắt

Phân tích giá trị riêng (SVD) là một phương pháp hữu ích để giảm thiểu tiếng ồn ngẫu nhiên trong xử lý dữ liệu địa chấn. Phương pháp SVD theo cấu trúc (SOSVD) kết hợp dự đoán cấu trúc vào bộ lọc SVD hiệu quả trong việc giảm tiếng ồn mà không làm biến dạng các sự kiện địa chấn tại các điểm lỗi và giao cắt. Một phương pháp SOSVD đã được chỉnh sửa sử dụng trọng số, được gọi là SVD theo cấu trúc có trọng số (SOWSVD), đã được đề xuất. Trong phương pháp này, bộ lọc SVD được sử dụng để giảm tiếng ồn cho các vết dự đoán của một vết nguyên thủy được tạo ra thông qua dự đoán sóng phẳng. Một hàm trọng số liên quan đến độ tương đồng địa phương và khoảng cách giữa mỗi vết dự đoán và vết nguyên thủy được áp dụng cho việc xếp chồng các vết dự đoán đã được giảm tiếng ồn. Cả hai ví dụ về dữ liệu tổng hợp và thực địa cho thấy SOWSVD hoạt động tốt hơn SOSVD trong việc giảm tiếng ồn ngẫu nhiên và bảo tồn thông tin về các sự gián đoạn cho dữ liệu địa chấn có các sự kiện giao cắt và lỗi.

Từ khóa

#giảm thiểu tiếng ồn #phân tích giá trị riêng #dữ liệu địa chấn #cấu trúc có trọng số #dự đoán cấu trúc

Tài liệu tham khảo

Bekara M. and Mirko V.D.B., 2007. Local singular value decomposition for signal enhancement of seismic data. Geophysics, 72, V59–V65. Cai H., He Z. and Huang, D., 2011. Seismic data denoising based on mixed time-frequency methods. Appl. Geophys., 8, 319–327. Chen Y., 2017. Fast dictionary learning for random noise attenuation of multidimensional seismic data. Geophys. J. Int., 209, 21–31. Chen Y., Gan S., Liu T., Yuan J., Zhang Y. and Jin Z., 2014. Random noise attenuation by a selective hybrid approach using f-x empirical mode decomposition. J. Geophys. Eng., 12, 12–25. Chen Y., Huang W., Zhou Y., Liu W. and Zhang D., 2018. Plane-wave orthogonal polynomial transform for amplitude-preserving noise attenuation. Geophys. J. Int., 214, 2207–2223. Chen Y., Liu T. and Chen X., 2015. Velocity analysis using similarity-weighted semblance. Geophysics, 80, A75-A82. Chen Y., Ma J. and Fomel S., 2016. Double-sparsity dictionary for seismic noise attenuation. Geophysics, 81, V17-V30. Chen Y., Zhang D., Jin Z., Chen X., Zu S., Huang W. and Gan S., 2016. Simultaneous denoising and reconstruction of 5-d seismic data via damped rank-reduction method. Geophys. J. Int., 206, 1695–1717. Chen Y., Zhang G., Gan S. and Zhang C., 2015. Enhancing seismic reections using empirical mode decomposition in the attened domain. J. Appl. Geophys., 119, 99–105. Chen Y., Zu S., Wang Y., Huang W., Zhou Y., Liu W. and Zhang D., 2019. Deblending of simultaneous source data using a structure-oriented space-varying median filter. Geophys. J. Int., 216, 1214–1232. Fomel S., 2002. Applications of plane-wave destruction filters. Geophysics, 67, 1946–1960. Fomel S., 2007. Local seismic attributes. Geophysics, 72, A29–A33. Freire S.L.M., 1988. Application of singular value decomposition to vertical seismic profiling. Geophysics, 53, 778–785. Gan S., Chen Y., Zu S., Qu S. and Zhong W., 2015. Structure-oriented singular value decomposition for random noise attenuation of seismic data. J. Geophys. Eng., 12, 262–272. Gong X., Wang H. and Lizhi D., 2018. Seismic data reconstruction using a sparsity-promoting apex shifted hyperbolic radon-curvelet transform. Stud. Geophys. Geod., 62, 450–465. Huang W., Wang R., Chen Y., Li H. and Gan S., 2015. Damped multichannel singular spectrum analysis for 3D random noise attenuation. Geophysics, 81, V261–V270. Kreimer N. and Sacchi M., 2012. A tensor higher-order singular value decomposition for prestack seismic data noise reduction and interpolation. Geophysics, 77, V113–V122. Liu C., Liu Y., Yang B., Wang D. and Sun J., 2006. A 2D multistage median filter to reduce random seismic noise. Geophysics, 71, V105–V110. Liu G., Chen X., Du J. and Wu K., 2012. Random noise attenuation using f-x regularized nonstationary autoregression. Geophysics, 77, V61-V69. Liu G., Li C., Liu X., Ge Q. and Chen X., 2018. Automatic stacking-velocity estimation using similarity-weighted clustering. Geophys. Prospect., 66, 649–663. Liu W., Cao S. and Chen Y., 2016. Seismic time-frequency analysis via empirical wavelet transform. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 13, 28–32. Liu W., Cao S., Jin Z., Wang Z. and Chen Y., 2018. A novel hydrocarbon detection approach via high-resolution frequency-dependent AVO inversion based on variational mode decomposition. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 56, 2007–2024. Liu Y., Fomel S. and Liu G., 2010. Nonlinear structure-enhancing filtering using plane-wave prediction. Geophys. Prospect., 58, 415–427. Liu Y. and Liu C., 2011. Nonstationary signal and noise separation using adaptive prediction-error filter. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2011, 3601–3606. Ma M., Wang S., Yuan S., Gao J. and Li S., 2018. Multichannel block sparse Bayesian learning reectivity inversion with l(p)-norm criterion-based Q estimation. J. Appl. Geophys., 159, 434–445. Naghizadeh M. and Sacchi M., 2012. Multicomponent f-x seismic random noise attenuation via vector auto-regressive operators. Geophysics, 77, V91-V99. Oropeza V. and Sacchi M., 2011. Simultaneous seismic data denoising and reconstruction via multichannel singular spectrum analysis. Geophysics, 76, V25–V32. Shi P., Yuan S., Wang T., Wang Y. and Liu T., 2018. Fracture identification in a tight sandstone reservoir: A seismic anisotropy and automatic multisensitive attribute fusion framework. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 15, 1525–1529. Trickett S.R., 2003. F-xy eigenimage noise suppression. Geophysics, 68, 751–759. Vrabie V.D., Mars J.I. and Lacoume J.L., 2004. Modified singular value decomposition by means of independent component analysis. Signal Process., 84, 645–652. Wang J. and Meng X., 2019. Employing the bilateral filter to improve the derivative-based transforms for gravity and magnetic data sets. Stud. Geophys. Geod., 63, 215–228. Wang R., Zheng G., Fu H. and Li Q., 2005. Noise-eliminated method by morphologic filtering in seismic data processing. Oil Geophys. Prospect., 40, 277–282 (in Chinese). Yang H., Long Y., Lin J., Zhang F. and Chen Z., 2017. A seismic interpolation and denoising method with curvelet transform matching filter. Acta Geophys., 65, 1029–1042. Yuan S., Liu J., Wang S., Wang T. and Shi P., 2018. Seismic waveform classification and firstbreak picking using convolution neural networks. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 15, 272–276. Yuan S. and Wang S., 2011. A local f-x Cadzow method for noise reduction of seismic data obtained in complex formations. Pet. Sci., 8, 269–277. Yuan S., Wang S., Luo C. and Wang T., 2018. Inversion-based 3-D seismic denoising for exploring spatial edges and spatio-temporal signal redundancy. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 15, 1682–1686. Yuan S., Su Y., Wang T., Wang J. and Wang S., 2019.. A new detector for the discontinuities of seismic images. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 16, 145–149. Yuan S., Wang S., Luo Y. and Wei W., 2019.. Impedance inversion by using the low-frequency full-waveform inversion result as an a priori model. Geophysics, 84, R149–R164.