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基于分频处理的叠前地震资料中面波压制

作　者: 梁丹丹
导　师: 尹忠科
学　校: 西南交通大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 面波多尺度分析分频处理二维小波变换 Curvelet变换图像阈值
分类号: TN911.73
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 71次
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内容摘要

为了满足日益增长的能源需求,地震勘探已经从东部转移到西北部,从平原转移到沙漠,在这些地区采集到的地震资料中包含着很强的线性干扰和面波,其中面波的存在使得地震数据的信噪比急剧降低,有效性也遭到了极大的破坏。因此,必须对叠前资料中的面波干扰进行压制,而常用的面波处理方法如f-x滤波,f-k滤波,小波变换等,已不能满足这种需要。论文首先介绍了面波特点及多尺度分析的基本理论和性质,接着利用面波与有效波在频谱上的差异,分别采用多尺度变换中的二维小波变换和Curvelet变换,将地震记录分解到不同的频带内,只在面波的优势频段内进行压制处理,以保证其他频段的有效信号不会受到损伤。主要研究内容如下：首先,对地震记录做二维小波变换,在频率波数域中确定面波的优势频段；然后,对这些区域的小波系数进行阈值处理,本文将面波压制中的阈值选取与图像处理里的阂值构造方法联系起来,引入了均值及直方图两种图像阈值方法,并将其与常用的两种阈值函数分别应用到理论模型及实际地震数据的面波压制中,对比处理后的结果发现：地震记录经直方图阈值方法处理之后,其信噪比及分辨率都得到了明显提升。最后,将本文提出的基于小波变换及直方图阈值的面波压制算法与常用的面波处理方法分别应用到实际地震资料处理中,实验结果表明：本文提出的算法在压制面波的同时有效信号也得到了增强,处理效果要优于常用处理方法。接着,采用Curvelet变换对地震数据进行处理,它是在小波分析基础上发展起来的且能够最优表示具有曲线奇异的二维信号。算法具体思路为：首先对地震资料进行Curvelet变换,在Curvelet域中确定面波的优势频带；其次根据面波视速度低的特点,选择其在Curvelet域内对应的方向系数矩阵,利用本文建立的时域角度与Curvelet域方向的对应关系,只需根据面波在地震记录中的角度范围,就可确定其在Curvelet域的系数矩阵；接着,利用本文改进的加权均值阈值方法及其他三种阈值,对已确定存在面波的方向系数矩阵进行迭代阈值处理。理论模型及实际地震记录均证明了改进阈值的有效性。最后,将本文提出的两种分频算法分别对实际地震资料进行面波压制,通过对处理结果分析发现：两种算法都能很好的压制面波,且Curvelet变换分频算法在有效波的连续性保持上要强于小波分频方法。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-16
  1.1 论文研究背景和意义  11-13
  1.2 叠前地震记录中的面波及其特点  13
  1.3 面波压制的主要方法  13-15
  1.4 论文研究的主要内容  15-16
第2章多尺度变换基本理论  16-29
  2.1 一维小波变换  16-19
    2.1.1 小波概念  17
    2.1.2 小波变换定义  17-18
    2.1.3 多尺度分析  18-19
  2.2 二维小波变换  19-22
    2.2.1 二维小波函数  20
    2.2.2 二维小波分解与重构的Mallat算法  20-22
  2.3 Curvelet变换  22-27
    2.3.1 第二代Curvelet变换  23-26
    2.3.2 离散Curvelet变换的两种实现方法  26-27
  2.4 本章小结  27-29
第3章基于小波分频及图像阈值的面波去除  29-49
  3.1 引言  29-31
  3.2 基于小波分频的面波压制算法  31-35
    3.2.1 面波优势频段的选择  32-33
    3.2.2 图像阈值函数的构造  33-34
    3.2.3 阈值处理方法  34-35
  3.3 实验仿真比较  35-48
    3.3.1 理论合成地震模型的处理及比较  35-38
    3.3.2 实际地震数据处理  38-48
  3.4 本章小结  48-49
第4章基于Curvelet变换分频的面波压制  49-70
  4.1 引言  49
  4.2 基于Curvelet变换分频的面波压制算法  49-56
    4.2.1 Curvelet域面波优势频段的选择  50-53
    4.2.2 Curvelet域面波所在角度的确定  53-55
    4.2.3 本文提出的改进阈值方法  55-56
  4.3 实验仿真比较  56-69
    4.3.1 理论合成模型的处理及比较  56-59
    4.3.2 实际地震资料处理  59-69
  4.4 本章小结  69-70
结论与展望  70-72
致谢  72-73
参考文献  73-77
攻读硕士期间发表的论文及参与的科研项目  77

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