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物探与化探  2020, Vol. 44 Issue (2): 362-371    DOI: 10.11720/wtyht.2020.1229
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基于自适应K-SVD的能量泄漏恢复研究
何真1, 曹思远2,3, 郝婳婕4, 段绪远5, 叶力夏提5, 张韵佩1
1. 中国石油新疆油田分公司 勘探开发研究院,新疆 克拉玛依 834000
2. 中国石油大学(北京) 地球物理学院,北京 102249
3. 中国石油大学(北京) CNPC物探重点实验室,北京 102249
4. 中国石油新疆油田分公司 数据公司信息研究所,新疆 克拉玛依 834000
5. 中国石油新疆油田分公司 新港公司,新疆 克拉玛依 834000
Research on energy leakage recovery of adaptive K-SVD
Zhen HE1, Si-Yuan CAO2,3, Hua-Jie HAO4, Xu-Yuan DUAN5, 5, Yun-Pei ZHANG1
1. Exploration and Development Research Institute of PetroChina Xinjiang Oilfield Company,Karamay 834000,China
2. Institute of Geophysics,China University of Petroleum (Beijing) ,Beijing 102249,China
3. CNPC Geophysical Key Laboratory,China University of Petroleum (Beijing),Beijing 102249,China
4. Data Company Information Institute of PetroChina Xinjiang Oilfield Company,Karamay 834000,China
5. Xingang Branch Company of PetroChina Xinjiang Oilfield Company,Karamay 834000,China
全文: PDF(9142 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对现有常规去噪方法手段在参数选择及条件假设的不合理因素,导致去除的噪声剖面中残留部分有效信号(又称能量泄漏)的问题,本文提出了基于自适应K-SVD的能量泄漏恢复方法,实现残存有效信号的回收利用。首先采用小波阈值、f-x域去噪等传统方法处理,获得一个较高品质的样本进行字典的构造,再引入相关系数匹配准则对残差剖面进行稀疏分解,实现随机噪声与残留有效信号的二次分离。试验结果表明,本文算法能较好地兼顾地震信号的去噪与保幅,具有自适应性。

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何真
曹思远
郝婳婕
段绪远
叶力夏提
张韵佩
关键词 能量泄漏优质样本相关系数匹配准则信噪分离    
Abstract

In view of the problem of residual signal (also known as energy leakage) in the noise profile of the existing conventional denoising method in the parameter selection,this paper proposes the energy leakage recovery method of adaptive K-SVD to achieve effective recycling of signals.Firstly,a high-quality sample is obtained by using traditional methods such as wavelet threshold and fx domain denoising to perform dictionary construction,and then the correlation coefficient matching criterion is introduced to sparsely decompose the residual profile so as to realize the secondary separation of random noise and residual effective signal.The experimental results show that the proposed algorithm can better balance the denoising and amplitude preservation of seismic signals and has adaptability.

Key wordsenergy leakage    high-quality samples    correlation coefficient matching criterion    signal-to-noise separation
收稿日期: 2019-06-21      出版日期: 2020-04-22
ZTFLH:  P631.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(41674128);中国石油科技创新基金项目“陆上层间多次波压制技术”(2017D-5007-0302);国家重点研发计划项目(SQ2017YFGX030021)
作者简介: 何真(1992-),男,硕士研究生学历,毕业于中国石油大学(北京)地质工程专业,现工作于中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院,目前从事地震资料处理及储层预测等工作。
引用本文:   
何真, 曹思远, 郝婳婕, 段绪远, 叶力夏提, 张韵佩. 基于自适应K-SVD的能量泄漏恢复研究[J]. 物探与化探, 2020, 44(2): 362-371.
Zhen HE, Si-Yuan CAO, Hua-Jie HAO, Xu-Yuan DUAN, , Yun-Pei ZHANG. Research on energy leakage recovery of adaptive K-SVD. Geophysical and Geochemical Exploration, 2020, 44(2): 362-371.
链接本文:  
http://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2020.1229      或      http://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2020/V44/I2/362
Fig.1  本文算法流程图
Fig.2  楔形模型试验结果
a—楔形模型;b—加噪楔形模型;c—噪声情况下构建的字典;d—无噪声情况下构建的字典;e—噪声字典去噪剖面;f—无噪声字典去噪剖面;g—噪声字典去噪后残差;h—无噪声字典去噪后残差;i—楔形模型第15道信号;j—加噪楔形模型第15道;k—噪声字典去噪后第15道;l—无噪字典去噪后第15道
Fig.3  倾斜模型剖面试验结果
a—倾斜模型;b—加噪倾斜模型;c—小波阈值去噪剖面;d—小波阈值去噪残差;e—普通样本分离的有效信号;f—优质样本分离的有效信号;g—普通样本能量恢复结果;h—优势样本能量恢复结果
Fig.4  倾斜模型第75道信号试验结果
a—倾斜模型;b—倾斜模型加噪;c—小波阈值去噪结果;d—普通样本能量恢复结果;e—优质样本能量恢复结果
Fig.5  本文方法实用性试验结果
a—f-x域去噪剖面;b—f-x域去噪残差;c—改进小波阈值去噪剖面;d—改进小波阈值去噪残差;e—ASVD去噪剖面;f—ASVD去噪残差;g—f-x域去噪后能量恢复结果(第75道);h—改进小波阈值去噪后能量恢复结果(第75道);i—ASVD去噪后能量恢复结果(第75道)
Fig.6  实际资料处理
a—某地区二维实际资料;b—f-x域去噪剖面;c—f-x域去噪残差;d—f-x域去噪后恢复剖面;e—ASVD去噪剖面;f—ASVD去噪残差;g—ASVD去噪后恢复剖面
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