線性噪聲去除方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種地震勘探資料處理技術(shù)，特別涉及一種線性噪聲去除方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 地震勘探的主要任務(wù)是實(shí)現(xiàn)對(duì)地下地質(zhì)構(gòu)造的成像，并獲得相應(yīng)的地震勘探資 料。后續(xù)通過對(duì)所述地震勘探資料的處理，從而查明地下地質(zhì)構(gòu)造。在對(duì)所述地震勘探資 料的處理過程中，通常需要用到偏移成像技術(shù)以形成共成像點(diǎn)道集；然后根據(jù)所述共成像 道集上的殘差曲率進(jìn)行速度分析等操作，以優(yōu)化偏移成像的質(zhì)量，最大限度的還原地下地 質(zhì)構(gòu)造。
[0003] 然而，實(shí)際應(yīng)用中，在形成共成像點(diǎn)道集時(shí)會(huì)受到各類噪聲干擾。所述噪聲包括隨 機(jī)噪聲和線性噪聲。如圖1所示，顯示了一個(gè)典型的共成像點(diǎn)道集，右上角部分成傾斜狀的 條紋即為線性噪聲。由于共成像點(diǎn)道集中的有效信號(hào)是線性的同相軸，所以當(dāng)存在線性的 噪聲時(shí)，在利用殘差拾取算法根據(jù)所述共成像點(diǎn)道集上的殘差曲率進(jìn)行速度分析時(shí)，很容 易將線性噪聲也認(rèn)為是有用的同相軸信號(hào)將其同有效信號(hào)一同拾取，從而會(huì)影響殘差拾取 的精度。
[0004] 目前，為了降低線性噪聲對(duì)對(duì)殘差曲率識(shí)別造成的干擾主要采取如下三種方法。
[0005] (1)切除法：直接切除受到線性噪音干擾的區(qū)域。其缺點(diǎn)是，被切除區(qū)域內(nèi)的有效 信號(hào)也一起被舍棄，影響到殘差拾取的精度。
[0006] (2)橫向?yàn)V波法：在橫向做低通濾波可以壓制斜向噪音，但是同時(shí)也影響到殘差 信號(hào)，降低了殘差拾取的精度。
[0007] ⑶識(shí)別-差分法：首先識(shí)別出線性噪音的方向，然后沿噪音方向?qū)π盘?hào)進(jìn)行差分 運(yùn)算，以去除噪音。但是，差分算法也會(huì)造成有效信號(hào)的相位變化，最終導(dǎo)致差分算法嚴(yán)重 損傷有效信號(hào)。
[0008] 因此，有必要提出一種既能保留有效信號(hào)又能將共成像點(diǎn)道集的線性噪聲去除的 方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明的目的是提供一種線性噪聲去除方法及裝置，能夠在保留有效信號(hào)的同時(shí) 去除共成像點(diǎn)道集內(nèi)線性噪聲。
[0010] 本發(fā)明的上述目的可采用下列技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：
[0011] 一種線性噪聲去除方法，包括：
[0012] 獲取待處理的共成像點(diǎn)道集矩陣；
[0013] 對(duì)所述共成像點(diǎn)道集矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到第一奇異值矩陣、左特征矩陣、右 特征矩陣；
[0014] 將所述第一奇異值矩陣中位于對(duì)角線上的奇異值按照由大到小的順序進(jìn)行排序， 并將所述左特征矩陣及右特征矩陣的列向量根據(jù)所述奇異值大小排序作對(duì)應(yīng)調(diào)整；列向量 根據(jù)所述奇異值大小排序作對(duì)應(yīng)調(diào)整保留所述排序后的第一奇異值矩陣對(duì)角線上的前m 個(gè)奇異值，將所述第一奇異值矩陣對(duì)角線上除所述m個(gè)奇異值之外的奇異值設(shè)置為零，得 到第二奇異值矩陣，所述m為預(yù)先設(shè)置的奇異值取值個(gè)數(shù)；
[0015] 根據(jù)所述第二奇異值矩陣和所述調(diào)整后的左特征矩陣、右特征矩陣進(jìn)行計(jì)算，獲 取線性噪聲去除后的第一共成像點(diǎn)道集矩陣。
[0016] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述方法還包括：
[0017] 保留所述排序后的第一奇異值矩陣對(duì)角線上的前k個(gè)奇異值，將所述第一奇異值 矩陣對(duì)角線上除所述k個(gè)奇異值之外的奇異值設(shè)置為零，得到第三奇異值矩陣，所述k為不 同于所述m的預(yù)先設(shè)置的奇異值取值個(gè)數(shù)；
[0018] 根據(jù)所述第三奇異值矩陣和所述調(diào)整后的左特征矩陣、右特征矩陣進(jìn)行計(jì)算，獲 取線性噪聲去除后的第二共成像點(diǎn)道集矩陣；
[0019] 對(duì)所述第一共成像點(diǎn)道集矩陣、第二共成像點(diǎn)道集矩陣分別求秩，選取秩最小的 矩陣作為處理后的目標(biāo)共成像點(diǎn)道集矩陣。
[0020] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述k的取值包括兩種以上。
[0021] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述地震數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù)形式。
[0022] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述地震數(shù)據(jù)包括N道數(shù)據(jù)，每道數(shù)據(jù)包括M個(gè)采樣點(diǎn)， 形成的所述共成像點(diǎn)道集矩陣為二維矩陣A，利用下述公式對(duì)所述二維矩陣進(jìn)行奇異值分 解：
[0023] A = US1Vt
[0024] 上式中，U為左特征向量，Vt表示V的轉(zhuǎn)置，V為右特征向量，S A的第一奇異值 矩陣，公式如下：
[0026] U = [U1, U2,…，uN]，上式中％為U中第N個(gè)列向量，N為自然數(shù)；
[0027] V = [V1, V2,…，vN]，上式中vA V中第N個(gè)列向量，N為自然數(shù)。
[0028] 一種線性噪聲去除裝置，其包括：
[0029] 共成像點(diǎn)道集矩陣獲取模塊，用于獲取待處理的共成像點(diǎn)道集矩陣；
[0030] 奇異值分解模塊，用于對(duì)所述共成像點(diǎn)道集矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到第一奇異 值矩陣、左特征矩陣、右特征矩陣；
[0031] 順序排列模塊，用于將所述第一奇異值矩陣中位于對(duì)角線上的奇異值按照由大到 小的順序進(jìn)行排序，并將所述左特征矩陣及右特征矩陣的列向量根據(jù)所述奇異值大小排序 作對(duì)應(yīng)調(diào)整；
[0032] 第二奇異值矩陣獲取模塊，用于保留所述排序后的第一奇異值矩陣對(duì)角線上的前 m個(gè)奇異值，將所述第一奇異值矩陣對(duì)角線上除所述m個(gè)奇異值之外的奇異值設(shè)置為零，得 到第二奇異值矩陣，所述m為預(yù)先設(shè)置的奇異值取值個(gè)數(shù)；
[0033] 第一共成像點(diǎn)道集矩陣獲取模塊，用于根據(jù)所述第二奇異值矩陣和所述調(diào)整后的 左特征矩陣、右特征矩陣進(jìn)行計(jì)算，獲取線性噪聲去除后的第一共成像點(diǎn)道集矩陣。
[0034] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述裝置還包括：
[0035] 第三奇異值矩陣獲取模塊，用于保留所述排序后的第一奇異值矩陣對(duì)角線上的前 k個(gè)奇異值，將所述第一奇異值矩陣對(duì)角線上除所述k個(gè)奇異值之外的奇異值設(shè)置為零，得 到第三奇異值矩陣，所述k為不同于所述m的預(yù)先設(shè)置的奇異值取值個(gè)數(shù)；
[0036] 第二共成像點(diǎn)道集矩陣獲取模塊，用于根據(jù)所述第三奇異值矩陣和所述調(diào)整后的 左特征矩陣、右特征矩陣進(jìn)行計(jì)算，獲取線性噪聲去除后的第二共成像點(diǎn)道集矩陣；
[0037] 目標(biāo)共成像點(diǎn)道集矩陣獲取模塊，用于對(duì)所述第一共成像點(diǎn)道集矩陣、第二共成 像點(diǎn)道集矩陣分別求秩，選取秩最小的矩陣作為處理后的目標(biāo)共成像點(diǎn)道集矩陣。
[0038] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述k的取值包括兩種以上。
[0039] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述地震數(shù)據(jù)為浮點(diǎn)數(shù)形式。
[0040] 在優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述地震數(shù)據(jù)包括N道數(shù)據(jù)，每道數(shù)據(jù)包括M個(gè)采樣點(diǎn)， 形成的所述共成像點(diǎn)道集矩陣為二維矩陣A，利用下述公式對(duì)所述二維矩陣進(jìn)行奇異值分 解：
[0041] A = US1Vt
[0042] 上式中，U為左特征向量，Vt表示V的轉(zhuǎn)置，V為右特征向量，S A的第一奇異值 矩陣，公式如下：
[0044] U = [U1, U2,…，uN]，上式中％為U中第N個(gè)列向量，N為自然數(shù)；
[0045] V = [V1, V2，…，vN]，上式中vA V中第N個(gè)列向量，N為自然數(shù)。
[0046] 本發(fā)明的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)是：本發(fā)明所述線性噪聲去除方法通過由地震數(shù)據(jù)形成的共 成像點(diǎn)道集矩陣進(jìn)行奇異值分解，并對(duì)所述第一奇異值矩陣中位于對(duì)角線上的奇異值按照 由大到小的順序進(jìn)行排序，并將所述左特征矩陣及右特征矩陣的列向量根據(jù)