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《吉林大学》 2011年
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基于独立分量分析的地震资料盲分离应用研究

王靖  
【摘要】:地震勘探资料中包含的随机噪声降低了地震资料的信噪比和分辨率,而低信噪比地震资料又直接影响地质勘探研究的准确性和可靠性。提高信噪比,几乎贯穿了当前地震资料处理的每个环节,所以有效提高地震资料信噪比已成为地学勘探人员努力的目标。独立分量分析技术(Independent component analysis,ICA)是以高阶统计理论为基础的多维矢量处理方法。作为一种高效的盲分离技术,在仅有观测信号而无任何先验信息的背景下,ICA按照输出信号统计独立的原则建立优化判据,通过寻优算法将观测信号分解为若干独立分量。地震资料中有效信号与随机噪声正好具备了独立分量分析的先决条件,所以,本文主要研究了如何将独立分量分析应用到地震资料盲分离中,以达到压制随机噪声、提取有效信号的目的。 本文以基于负熵最大的独立分量分析算法为基础,对算法过程、迭代方式、预处理做了改进,成功的将算法纳入地震数据处理模型中,建立了有针对性的处理过程。对于一组地震资料,分离去噪的具体操作步骤大致如下:(1)从第一道开始将相邻两道记录按两两交叉方式输入分离系统中。采用相邻双道交叉循环提取有效信号,这种处理方式保证了分离出的有效信号和原始地震资料的道数基本一致,使处理后有效信号的损失尽量最小。(2)对输入数据进行预白化。常规白化操作类似主分量分析(PCA),噪声的协方差矩阵不能总被精确估计,所以本文改用基于两步奇异值分解(SVD)的预白化,一方面最大限度的去除加性噪声,另一方面通过预处理来满足ICA对原始信号的要求,为后续步骤做好准备。(3)利用基于负熵最大的ICA算法分离上一步预处理后的数据,输出一路地震有效信号和一路非高斯分布的随机噪声。(4)由于ICA的固有顺序不确定性,需将上一步分离出的两路信号归类保存。在此引入了波形匹配系数作为保存的判断依据,选取适当的基准信号与分离后的两路信号依次求出匹配系数,然后按大小归类保存,可以在分离后实现地震道同相轴次序对准,很好的解决了地震资料盲分离后同相轴记录和噪声可能混合在一起的问题。相比于传统算法鲁棒性更好,更准确的提取有效信号,从而得出了主客观评价指标都较好的分离结果。 最后,对多种条件下的正演合成地震资料做仿真实验,得到了比较理想的结果,通过对结果做性能比较和分析,验证了算法的可行性。同时对实际共炮点地震资料进行盲分离,结果同样令人满意,压制了随机噪声,较好的恢复了同相轴。
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