專(zhuān)利名稱(chēng)：基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析(P-ICA)地震去噪的方法，屬于石油地球物理勘探去噪技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在通常情況下，地震信號(hào)的噪音都是加性的，消除噪音比較困難，同樣的，乘法性的噪音處理通常也比較困難。加性噪音的消除方法有很多，其中相干平均法(或者稱(chēng)為時(shí)域平均法)與小波變換法是兩種較有代表性的噪音處理方法。相干平均法(或時(shí)域平均法)在具體實(shí)施該方法的過(guò)程中，不僅需要大量的觀測(cè)樣本，而且每次觀測(cè)相加時(shí)還必須“對(duì)齊”，所有這些都極大地影響了該方法的實(shí)際應(yīng)用。小波變換法通常需要先定位真實(shí)信號(hào)的特征頻段，以便在合適的頻段進(jìn)行信號(hào)的提取。如果對(duì)信號(hào)的特征頻段沒(méi)有先驗(yàn)的了解，則難以進(jìn)行滿意的信噪分離。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，無(wú)需大量的觀測(cè)樣本和確定信號(hào)的特殊頻段的前提之下，能夠進(jìn)行有效信號(hào)和噪音分離，實(shí)現(xiàn)過(guò)程簡(jiǎn)單、計(jì)算速度快、應(yīng)用方便靈活、無(wú)需先驗(yàn)的地質(zhì)知識(shí)和對(duì)環(huán)境的具體了解、適用各個(gè)井區(qū)。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，包括步驟1拾取一道地震記錄，構(gòu)成觀測(cè)信號(hào)，根據(jù)地震波的吸收衰減特性簡(jiǎn)單判別其所含噪音的頻率范圍，判斷其所含噪音的類(lèi)型；如果是隨機(jī)噪音可以直接加入不同性質(zhì)的噪音類(lèi)型即可，如均值噪音或者正態(tài)分布噪音等等；如果是工業(yè)干擾只需要知道其吸收衰減系數(shù)，從而判斷其頻率范圍，即高頻在大于多少的情況下被地層吸收了。
步驟2把拾取的一道地震記錄和步驟1所判斷的相同類(lèi)型的虛擬噪音混合形成觀測(cè)信號(hào)[X]，即把地震記錄和加入的虛擬的噪音按照統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立的原則形成觀測(cè)信號(hào)矩陣；步驟3根據(jù)形成的觀測(cè)信號(hào)[X]，利用主分量分析對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，包括中心化處理和白化處理；步驟4在步驟3進(jìn)行了中心化和白化處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行皮爾森體系獨(dú)立分量分析，簡(jiǎn)稱(chēng)P-ICA運(yùn)算；即白化后的數(shù)據(jù)仍然用x表示，分離矩陣由W表示，對(duì)白化后的輸出數(shù)據(jù)利用皮爾森體系的獨(dú)立分量分析的方法進(jìn)行分離，形成輸出信號(hào)；步驟5對(duì)輸出的信號(hào)，確定其噪音還是有效信號(hào)，輸出的信號(hào)在實(shí)質(zhì)上已經(jīng)對(duì)信號(hào)和噪音進(jìn)行了分離，這樣就可以去噪后地震記錄并直接獲得有效信號(hào)，對(duì)于分離出來(lái)的噪音就不用管了，因?yàn)檫@里只需要沒(méi)有噪音的有效信號(hào)，這樣就達(dá)到了去除噪音的目的。
其中步驟3中的白化處理和中心化處理，中心化處理就是觀測(cè)矢量x減去它的均值，變成零均值的矢量。白化處理是將觀測(cè)變量x進(jìn)行線性變化Q，得到v＝Qx，其中v表示白化后的輸出信號(hào)，Q表示白化矩陣，v的各個(gè)分量vi互不相關(guān)，且具有單位方差，即E{vvT}＝I，式中，E表示數(shù)學(xué)期望，I表示單位矩陣；進(jìn)行變換得到白化后輸出信號(hào)vv＝Λ-1/2DT(x-E{x})其中Λ＝diag(d1，d2，...dn)是相關(guān)陣Rx＝E{xxT}的n個(gè)最大特征值組成的對(duì)角陣，D∈Cm×n是n個(gè)相應(yīng)的特征矢量組成的矩陣，Rx可以通過(guò)x的樣本進(jìn)行估計(jì)。變換之后，v信號(hào)和需要提取的獨(dú)立分量s之間的關(guān)系；步驟4中的具體步驟如下
(1)將混合信號(hào)x預(yù)處理，W表示初始化為一個(gè)隨機(jī)陣，W＝[w1，w2，...，wn]T，p←1；(2)當(dāng)p＞n時(shí)，跳到(5)。否則令k←k+1，計(jì)算y(t)=wpT(k)x(t),t=1,2,...,T,]]>其中y(t)表示輸出信號(hào)，w(k)表示分離矩陣，x(t)是混合信號(hào)，T表示樣本個(gè)數(shù)(這里有只有兩個(gè)觀測(cè)信號(hào)，所以T＝2)；(3)根據(jù)Wk+1＝Wk+D(E{(y)yT}-diag(E{(yi)yi}Wk式，其中D＝diag(1/E{(yi)yi}-E{′(yi)})，計(jì)算wp(k+1)，根據(jù)式子wp+1(k+1)=wp+1(k+1)-∑j=1pwp+1(k+1)Twjwj]]>將wp(k+1)與w1，w2，...，wp-1去相關(guān)，其中 上面的兩個(gè)式子是皮爾森體系的目標(biāo)函數(shù)和其導(dǎo)數(shù)。參數(shù)a，b0，b1和b2可以通過(guò)力矩法表示，a，b0，b1和b2與μ2，μ3和μ4中心力矩的對(duì)應(yīng)如下b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C]]>b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C]]>b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C]]>其中C=10μ4μ2-12μ32-18μ23]]>(4)當(dāng)|wp(k+1)-wp(k)|＜ε時(shí)(其中ε表示誤差的判斷標(biāo)準(zhǔn)，由使用者本人自己定義)，p←p+1轉(zhuǎn)到步驟(2)；(5)y＝wx(其中y表示輸出信號(hào)，w表示分離矩陣，x表示混合信號(hào))，得到輸出信號(hào)y。
綜上所述，本發(fā)明所提供的基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，具有如下特點(diǎn)
對(duì)于隨機(jī)噪音的去噪不需要大量的觀測(cè)樣本，只需要一道地震信號(hào)和其噪音的性質(zhì)；對(duì)于常規(guī)噪音，特別是工頻干擾，不需要預(yù)先確定噪音所在的頻段；即使知道特征頻段，在去噪過(guò)程中不會(huì)傷害到原始信號(hào)的噪音所在頻段的結(jié)構(gòu)；該方法實(shí)現(xiàn)過(guò)程簡(jiǎn)單；計(jì)算速度快，應(yīng)用方便靈活；不需要先驗(yàn)的地質(zhì)知識(shí)和對(duì)其環(huán)境做具體的了解；受信噪比的影響較小，實(shí)驗(yàn)的結(jié)果是在信噪比等于0.001的情況下也可以分離；可以用于各個(gè)井區(qū)。
下面通過(guò)附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)地說(shuō)明。


圖1為本發(fā)明的流程圖；圖2為本發(fā)明把拾取的一道地震記錄和所判斷的噪音混合形成的觀測(cè)信號(hào)的示意圖；圖3為本發(fā)明對(duì)輸出信號(hào)的去除噪音后的有效信號(hào)的示意圖；圖4為本發(fā)明地震剖面示意圖；圖5為本發(fā)明P-ICA去噪后地震剖面示意圖。
具體實(shí)施例方式
為了克服需要大量的觀測(cè)樣本和確定信號(hào)的特殊頻段的前提下進(jìn)行信號(hào)和噪音分離的不足，本發(fā)明采用的是基于皮爾森體系的獨(dú)立分量分析簡(jiǎn)稱(chēng)P-ICA的方法對(duì)地震記錄進(jìn)行信號(hào)與噪音分離。該方法在不需要大量的觀測(cè)樣本，也不需要確定信號(hào)的特殊頻段的前提下進(jìn)行信號(hào)和噪音分離。
如圖1所示，為本發(fā)明的流程圖。從圖1中可知，本發(fā)明所提供的這種基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，利用某地區(qū)實(shí)際含隨機(jī)噪音的地震資料進(jìn)行信噪分離，主要步驟如下步驟100對(duì)信號(hào)的噪音性質(zhì)進(jìn)行分析拾取一道地震記錄，構(gòu)成觀測(cè)信號(hào)，判斷其所含噪音的類(lèi)型，如果為隨機(jī)噪音，例如均值噪音或正態(tài)分布噪音，直接加入不同性質(zhì)的噪音類(lèi)型即可；如果為工業(yè)干擾，只需要對(duì)輸出信號(hào)做傅立葉變換即可，判斷其相位特征；虛擬的隨機(jī)噪音可以是任意的，即使加入的虛擬噪音不正確，也不會(huì)影響到原來(lái)含噪音信號(hào)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；步驟200加入相同性質(zhì)的噪音構(gòu)成觀測(cè)系統(tǒng)的觀測(cè)信號(hào)把拾取的一道地震記錄和步驟1所判斷的相同類(lèi)型的虛擬噪音混合形成觀測(cè)信號(hào)[X]，即把地震記錄和加入的虛擬噪音按照統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立的原則形成觀測(cè)信號(hào)矩陣，如圖2所示，就是形成的觀測(cè)信號(hào)。圖2中位于上方的圖形為含噪音地震記錄A，下方的圖形為隨機(jī)噪音C；步驟300對(duì)觀測(cè)信號(hào)做預(yù)處理根據(jù)形成的觀測(cè)信號(hào)[X]，利用主分量分析對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，所述的預(yù)處理包括中心化和白化處理；步驟400進(jìn)行P-ICA變換，分離信號(hào)和噪音在進(jìn)行了中心化和白化處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行皮爾森體系獨(dú)立分量分析運(yùn)算；即白化后的數(shù)據(jù)仍然用x表示，分離矩陣由W表示，對(duì)白化后的輸出數(shù)據(jù)利用皮爾森體系的獨(dú)立分量分析的方法進(jìn)行分離，形成輸出信號(hào)；步驟500提取有效信號(hào)，去除噪音對(duì)輸出的信號(hào)，確定其噪音還是有效信號(hào)，輸出的信號(hào)在實(shí)質(zhì)上已經(jīng)對(duì)信號(hào)和噪音進(jìn)行了分離，這樣就可以直接獲得有效信號(hào)(去噪后地震記錄)，對(duì)于分離出來(lái)的噪音就不用管了，因?yàn)檫@里只需要沒(méi)有噪音的有效信號(hào)，這樣就達(dá)到了去除噪音的目的。
上述的中心化處理是觀測(cè)矢量x減去它的均值，變成零均值的矢量。
上述的白化處理是將觀測(cè)變量x進(jìn)行線性變化Q，得到v＝Qx，其中v表示白化后的輸出信號(hào)，Q表示白化矩陣，v的各個(gè)分量vi互不相關(guān)，且具有單位方差(即E{vvT}＝I)，E表示數(shù)學(xué)期望，I表示單位矩陣；進(jìn)行變換得到白化后輸出信號(hào)v
v＝Λ-1/2DT(x-E{x}) (1)其中Λ＝diag(d1，d2，...dn)是相關(guān)陣Rx＝E{xxT}的n個(gè)最大特征值組成的對(duì)角陣，D∈Cm×n是n個(gè)相應(yīng)的特征矢量組成的矩陣，Rx可以通過(guò)x的樣本進(jìn)行估計(jì)。
所述的步驟400中的具體步驟如下(1)將混合信號(hào)x預(yù)處理，即中心化和白化，W表示初始化為一個(gè)隨機(jī)陣，W＝[w1，w2，...，wn]T，p←1；(2)當(dāng)p＞n時(shí)，跳到步驟(5)。否則令k←k+1，計(jì)算y(t)=wpT(k)x(t),t=1,2,...,T,]]>其中y(t)表示輸出信號(hào)，w(k)表示分離矩陣，x(t)是混合信號(hào)，T表示樣本個(gè)數(shù)(這里有只有兩個(gè)觀測(cè)信號(hào)，所以T＝2)；(3)根據(jù)Wk+1＝Wk+D(E{(y)yT}-diag(E{(yi)yi}Wk式，其中D＝diag(1/E{(yi)yi}-E{(yi)})，計(jì)算wp(k+1)，根據(jù)式子wp+1(k+1)=wp+1(k+1)-∑j=1pwp+1(k+1)Twjwj]]>將wp(k+1)與w1，w2，...，wp-1去相關(guān)其中 上面的兩個(gè)式子是皮爾森體系的目標(biāo)函數(shù)和其導(dǎo)數(shù)。參數(shù)a，b0，b1和b2可以通過(guò)力矩法表示，a，b0，b1和b2與μ2，μ3和μ4中心力矩的對(duì)應(yīng)如下b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C]]>b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C]]>b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C]]>其中C=10μ4μ2-12μ32-18μ23]]>
步驟(4)當(dāng)|wp(k+1)-wp(k)|＜ε時(shí)(其中ε表示誤差的判斷標(biāo)準(zhǔn)，由使用者本人自己定義)，p←p+1轉(zhuǎn)到步驟200；步驟(5)y＝wx(其中y表示輸出信號(hào)，w表示分離矩陣，x表示混合信號(hào))，得到輸出信號(hào)。如圖3所示，為分離后的信號(hào)，位于上方的圖形為P-ICA分離的地震記錄B，位于下方的圖形為隨機(jī)噪音C，從圖3中可知，信號(hào)和噪音得到了很好的分離。
如圖4、圖5所示，分別為地震剖面示意圖和本發(fā)明P-ICA去噪后地震剖面示意圖。其中橫坐標(biāo)表示地震記錄的道數(shù)，本實(shí)施例中共有64道；縱坐標(biāo)代表時(shí)間，單位為毫秒。從圖4和圖5的比較可以看出，經(jīng)過(guò)P-ICA去除隨機(jī)噪音后得到的圖5中的地震剖面D的分辨率明顯比圖4中的地震剖面E分辨率要高一些，這樣更適合目前高分辨率地震勘探。
皮爾森體系的獨(dú)立分量分析簡(jiǎn)稱(chēng)P-ICA，屬于盲信號(hào)分離的一種方法，與石油地質(zhì)地球物理勘探相結(jié)合，屬于石油地球物理勘探去除噪音的方法。本發(fā)明所提供的方法不需要大量的觀測(cè)樣本和不需要確定信號(hào)的特殊頻段的前提先進(jìn)行信號(hào)和噪音分離。就是針對(duì)去除隨機(jī)噪音的，這里只需要該地區(qū)的某一道地震記錄，就可以確定該地區(qū)隨機(jī)噪音的性質(zhì)，就可以剔除其隨機(jī)噪音。能在沒(méi)有或者缺乏先驗(yàn)的地質(zhì)信息的情況下進(jìn)行工頻干擾，即50赫茲的工業(yè)干擾，這里不需要確定其所在的頻段，只需要對(duì)噪音的性質(zhì)有個(gè)粗略的了解，所以該方法計(jì)算速度快、可靠和方便?？梢詰?yīng)用到地震資料提高分辨率，剔除噪音干擾等多個(gè)方面。
最后需要說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，其中包括如下步驟步驟1拾取一道地震記錄，構(gòu)成觀測(cè)信號(hào)，根據(jù)地震波的吸收衰減特性簡(jiǎn)單判別其所含噪音的頻率范圍，判斷其所含噪音的類(lèi)型；步驟2把拾取的一道地震記錄和步驟1所判斷的相同類(lèi)型的虛擬噪音按照統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立的原則形成觀測(cè)信號(hào)矩陣，混合形成觀測(cè)信號(hào)[X]；步驟3根據(jù)形成的觀測(cè)信號(hào)[X]，利用主分量分析對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，所述的預(yù)處理包括中心化和白化處理；步驟4在所述的中心化處理和白化處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行皮爾森體系獨(dú)立分量分析運(yùn)算；白化處理后的數(shù)據(jù)仍然用x表示，分離矩陣由W表示，對(duì)白化處理后的輸出數(shù)據(jù)利用皮爾森體系的獨(dú)立分量分析的方法進(jìn)行分離，得到輸出信號(hào)；步驟5對(duì)所述的輸出信號(hào)，確定其為噪音還是有效信號(hào)。其實(shí)，輸出的信號(hào)在實(shí)質(zhì)上已經(jīng)對(duì)有效信號(hào)和噪音進(jìn)行了分離，這樣就可以直接獲得去噪后地震記錄的有效信號(hào)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，其特征在于，步驟3所述的中心化處理就是觀測(cè)矢量x減去它的均值，變成零均值的矢量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，其特征在于，步驟3所述的白化處理就是將觀測(cè)變量x進(jìn)行線性變化Q，得到v＝Qx，其中v表示白化后的輸出信號(hào)，Q表示白化矩陣，v的各個(gè)分量vi互不相關(guān)，且具有單位方差E{vvT}＝I，E表示數(shù)學(xué)期望，I表示單位矩陣；進(jìn)行變換得到白化后輸出信號(hào)vv＝Λ-1/2DT(x-E{x}) (1)其中Λ＝diag(d1，d2，…dn)是相關(guān)陣Rx＝E{xxT}的n個(gè)最大特征值組成的對(duì)角陣，D∈Cm×n是n個(gè)相應(yīng)的特征矢量組成的矩陣，Rx可以通過(guò)x的樣本進(jìn)行估計(jì)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，其特征在于，所述的步驟4的具體步驟如下步驟(1)將混合信號(hào)x預(yù)處理，即中心化和白化，W表示初始化為一個(gè)隨機(jī)陣，W＝[w1，w2，…，wn]T，p←1；步驟(2)當(dāng)p＞n時(shí)，進(jìn)入步驟(5)，否則令k←k+1，計(jì)算y(t)=wpT(k)x(t),t=1,2,...,T,]]>其中y(t)表示輸出信號(hào)，w(k)表示分離矩陣，x(t)是混合信號(hào)，T表示樣本個(gè)數(shù)，由于只有兩個(gè)觀測(cè)信號(hào)，所以T＝2；步驟(3)根據(jù)Wk+1＝Wk+D(E{(y)yT}-diag(E{(yi)yi}Wk迭代式，其中D＝diag(1/E{(yi)yi}-E(′(yi)})，計(jì)算wp(k+1)，根據(jù)式子wp+1(k+1)=wp+1(k+1)-Σj=1pwp+1(k+1)Twjwj]]>將wp(k+1)與w1，w2，...，wp-1，去相關(guān)其中 上面的(1)、(2)式子是皮爾森體系的目標(biāo)函數(shù)和其導(dǎo)數(shù)；參數(shù)a，b0，b1和b2可以通過(guò)力矩法表示，a，b0，b1和b2與μ2，μ3和μ4中心力矩的對(duì)應(yīng)如下b1=a=-μ3(μ4+3μ22)C---(4)]]>b0=-μ2(4μ2μ4-3μ32)C---(5)]]>b2=-(2μ2μ4-3μ32-6μ23)C---(6)]]>其中C=10μ4μ2-12μ32-18μ23]]>步驟(4)當(dāng)|wp(k+1)-wp(k)|＜ε時(shí)(其中ε表示誤差的判斷標(biāo)準(zhǔn)，由使用者本人自己定義)，p←p+1轉(zhuǎn)到步驟(2)；步驟(5)y＝wx，其中y表示輸出信號(hào)，w表示分離矩陣，x表示混合信號(hào)，得到輸出信號(hào)y。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，其特征在于，所述的步驟1中噪音的類(lèi)型為均值噪音或正態(tài)分布噪音。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，其特征在于，所述的步驟1中噪音的類(lèi)型為工業(yè)干擾，對(duì)輸出信號(hào)做傅立葉變換，判斷其相位特征。
全文摘要
一種基于皮爾森體系獨(dú)立分量分析地震去噪的方法，包括拾取一道地震記錄，構(gòu)成觀測(cè)信號(hào)，根據(jù)地震波的吸收衰減特性簡(jiǎn)單判別其所含噪音的頻率范圍，把拾取的一道地震記錄和所判斷的噪音混合形成觀測(cè)信號(hào)[X]，根據(jù)形成的觀測(cè)信號(hào)[X]，利用主分量分析對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，然后運(yùn)用基于“皮爾森”的獨(dú)立分量分析方法進(jìn)行運(yùn)算，對(duì)運(yùn)算的輸出信號(hào)，確定其噪音還是有效信號(hào)，將噪音進(jìn)行去除，最后得到有效信號(hào)。本發(fā)明無(wú)需大量的觀測(cè)樣本和確定信號(hào)的特殊頻段的前提之下，能夠進(jìn)行信號(hào)和噪音分離，實(shí)現(xiàn)過(guò)程簡(jiǎn)單、計(jì)算速度快、應(yīng)用方便靈活、無(wú)需先驗(yàn)的地質(zhì)知識(shí)和對(duì)環(huán)境的具體了解、適用各個(gè)井區(qū)。
文檔編號(hào)G01V1/28GK1873443SQ200510074809
公開(kāi)日2006年12月6日 申請(qǐng)日期2005年6月3日 優(yōu)先權(quán)日2005年6月3日
發(fā)明者曹思遠(yuǎn), 李國(guó)福, 張鳳君, 周鵬, 韓瑞冬 申請(qǐng)人:中國(guó)石油大學(xué)(北京)