2016, Vol. 31
2. 国土资源部青岛海洋地质研究所, 青岛 266071
3. 青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室, 青岛 266071
2. Qingdao Institute of Marine Geology, Ministry of Land and Resources, Qingdao 266071, China
3. Function Laboratory for Marine Mineral Resource Geology and Exploration, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266071, China
海上多道地震数据处理时, 经常会发现测线炮集上的高振幅噪声特别严重(图 1), 造成这种现象的原因比较复杂, 但是主要跟过往商船有关(马建德等, 1997; 李景叶等, 2013).这些噪声在炮集上表现形态多种多样, 主要表现为弧形干扰和线性干扰, 由于这些干扰具有高振幅的特点, 其存在严重降低了地震剖面的信噪比, 因此, 消除这类噪声的影响, 对于提高地震剖面的信噪比, 清楚地揭示构造层位空间展布具有重要意义.通过分析发现这类干扰虽然形态不同, 但是明显都具有高振幅、高能量的特点, 因此在数据处理中可以考虑采用异常振幅衰减技术进行压制.异常振幅衰减技术是利用中值滤波方法(刘洋等, 2011; 王伟等, 2012; 袁勇和张固澜, 2013)压制高振幅值噪声的一种技术方法, 中值滤波在同相轴提取(熊会军等, 2009)、断层检测方法(刘洋等, 2014)、多次波压制(朱洪昌等, 2014)、曲率属性提取(伍鹏等, 2010; 印兴耀等, 2014)、深拖(蒋锦朋等, 2014)、单道和浅剖(丁维凤等, 2012)、 深地震(李文辉等, 2012) 、海洋地磁(徐遵义等, 2012)、油气勘探(牛华伟和吴春红, 2013)等不同的地球物理应用方面都有使用.本文分析了异常振幅衰减技术的原理和方法, 针对渤海某多道地震测线高振幅噪声的特点, 通过对比实验实现对高振幅噪声的去除, 实际资料处理结果表明异常振幅衰减技术在去除高振幅噪声方面效果显著.
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图 1 高振幅噪声在炮集上的表现形态 Figure 1 The anomalous high noise in shot gathers |
异常振幅噪声, 例如涌浪, 钻井平台噪声, 过船干扰噪声, 都可以把数据转换到频率域应用空间中值滤波的方法进行去除.异常振幅衰减是在指定的频率带内基于振幅的差别来进行噪声衰减, 当频率带的平均能量超过计算的门槛值, 这个频率带被认为是异常的.异常振幅可以直接衰减或者使用相邻的道做插值后替换.具体实现过程如下：
首先将数据划分为重叠的时窗, 如图 2所示, 图中展示了2个重叠的时间窗口, 其中红色线为窗口顶端, 黑色线为窗口底端, 两个时窗之间有重叠区域, 这是为了保证重叠区域的噪声能够得到更好地处理.窗口的划分方式在炮域和道域中并不相同, 在炮域中, 双曲线类型的窗口(图 2a)能够更好地吻合同相轴, 而在道域中, 水平线类型的窗口(图 2b)更符合地质构造走向.
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图 2 窗口划分 (a) 炮域; (b) 道域. Figure 2 Window split (a)Shot gather; (b)Trace gather. |
针对每一个时窗, 在空间上通过中值滤波宽度(即空间窗口)再划分出更小区间的窗口, 如图 2中的绿色多边形窗口, 通过时间窗口和空间窗口的划分, 实际上把数据分隔成多个小数据体.
然后将时窗内的数据通过付氏变换转换到频率域, 在频率域中, 对变换的数据按照频带关系分为几个固定频率带, 如果频率采样间隔为1 Hz, 固定频率带为5 Hz, 则频率域分带为1~5 Hz, 6~10 Hz, 直到NYQUIST频率.由于异常振幅的检测和压制是在小的频率带中进行的, 因此此技术也称为分频异常振幅压制方法.
接下来则是异常振幅的检测和压制, 其实现过程可通过图 3表示, 在“分离出”的特定时间窗口, 空间窗口和频率带数据体, 求取每道数据的平均能量.其公式为
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图 3 中值振幅与门槛值对应关系 Figure 3 The relationship between median amplitude and threshold amplitude |
其中, Ek是第k道的能量(振幅); Aik是第k道, 第i个采样点的振幅; nk是第k道的样点个数.对于图 3, 共有9道能量, 分别为E1-E9, 其能量大小不一. 然后对求取的振幅进行从小到大的排序找到中间值, 即中值振幅M, 由此可以计算出门槛值, 即
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(1) |
其中, T是阈值振幅, factor是时间窗口所对应的阈值系数.空间滤波算法都是针对小数据体中间道进行检测, 通过此道当前振幅值E与门槛值T比较即可检验出振幅是否存在异常, 即
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(2) |
如果当前道振幅异常, 异常振幅可以直接通过衰减的方式去除, 或者通过周围数据道插值的方式替换.对于图 3中的9道能量, 第5道能量为当前值, E3在所有能量中排序位于中间值, 因此此值为中值振幅.图 3中阈值系数为3, 因此阈值振幅为3倍中值振幅.很明显可以看到当前检测值E5超过阈值振幅, 因此在处理中可以通过乘以一个系数进行衰减(例如衰减到中值振幅, 如图 3中的绿色柱体)或通过周围道插值的方式进行衰减.
3 应用异常振幅衰减技术压制高振幅噪声通过对异常振幅噪声衰减原理的分析可知, 时间窗口大小, 空间中值滤波宽度大小, 阈值系数都会影响到处理效果, 因此有必要对参数的选择依据进行分析和研究, 通过实际处理效果确定最佳参数组合.
3.1 不同域中去除效果对比从原理分析可知, 实际处理时是在时间窗口和空间窗口中的小窗口中进行, 小窗口中的异常振幅能否被压制的关键在于窗口内的频率带数据能够区分出异常振幅.如果窗口内频率带的数据全部都是异常振幅, 很明显无法通过中值滤波去除, 因此问题的关键在于如何能够最大程度地在时空窗口中把异常振幅“独立”出来.异常振幅在炮域(图 2a)往往具有很强的相关性, 在这种情况下, 只有当时间窗口非常小, 空间窗口非常大才能保证异常振幅的去除, 但是问题是在这种条件下无法保证窗口内的有效波横向上能够最大程度地全包含, 因此有效波也容易被去除.当把炮域数据分选到道域中(图 2b), 可以看到异常振幅的相关性明显降低, 这样异常振幅就有更大的随机性, 更有利于异常振幅的去除.图 4是采用同样参数(表 1)进行异常振幅衰减的对比结果, 可以看出炮域去除结果明显差于道域去除结果, 根据叠加剖面的对比结果(图 5)也可得到相同的结论.
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表 1 炮域和道域异常振幅去除参数 Table 1 The parameters of anomalous amplitude attenuation in shot domain and trace domain |
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图 4 炮域和道域异常振幅去除前后的对比 (a) 原始炮集; (b) 炮域去除结果; (c) 道域去除结 Figure 4 The comparison of anomalous amplitude attenuation in different domain (a)Original shot gather;(b)In shot domain;(c)In trace domain. |
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图 5 炮域和道域异常振幅去除前后叠加剖面的对比 (a) 炮域异常振幅去除后叠加剖面; (b) 道域异常振幅去除后叠加剖 Figure 5 The comparison of stack profiles in different domain (a)In shot domain;(b)In trace domain |
空间中值滤波宽度是异常振幅噪声去除比较重要的参数, 从原理上分析可知, 当噪声占据的道数越多, 空间滤波宽度越大才能有效识别和压制异常振幅.从处理角度分析, 在叠加剖面上, 噪声道的倾角越大, 则相对的空间中值滤波宽度越小, 如图 6a的①所指的噪声道; 噪声道的倾角越小, 则相对的空间中值滤波宽度越大, 如图 6a中②所指的噪声道.从图 6中不同空间中值滤波参数(时间窗口和门槛值参考表 1)处理效果可以看出, 对于倾角小的噪声道①, 当空间中值滤波宽度为20, 处理效果就已经很明显, 但是对于倾角较大的噪声道②, 明显可以看到噪声道的残余.当空间中值滤波宽度为60, 噪声道②也获得了较好地压制, 这说明较大的空间中值滤波参数对于噪声的压制是有利的.然而空间中值滤波宽度参数并不是越大越好, 当空间中值滤波宽度参数过大, 也容易把有效波当成噪声进行压制.图 6中绿色箭头所指的基底多次波, 虽然并非是有效波, 但是从原理上更应该使用多次波压制的方法进行去除.然而, 当空间中值滤波宽度是100, 同原始剖面相比, 很明显看到有效能量被衰减.因此空间中值滤波宽度参数一般以恰好识别出噪声道时的宽度为准, 处理中应该尽可能保留有效信号.实践证明2~4倍噪声道的空间中值滤波宽度是较合适的参数.在基底等构造形态变化较快的区域, 即有效波的倾角较大时, 尤其需要注意空间中值滤波宽度不能太大.
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图 6 不同空间中值滤波宽度异常振幅去除叠加剖面的对比 (a) 原始叠加剖面; (b) 空间中值滤波宽度20; (c) 空间中值滤波宽度60; (d) 空间中值滤波宽度100. Figure 6 The comparison of stack profiles with different width of spatial median filter (a)Original stack profile;(b)With 100 traces;(c)With 200 traces;(d)With 300 traces. |
时间窗口也是异常振幅噪声去除比较重要的参数, 对于噪声道而言, 较小的时间窗口压制效果更好.这是因为在空间中值滤波宽度和噪声道倾角固定的情况下, 更小的时间窗口意味着噪声道占据的空间中值滤波宽度道数越小, 因此噪声道更容易被识别和压制.图 7是采用不同时间窗口参数(空间中值滤波宽度60, 门槛值参考表 1)的处理效果.可以看到, 时间窗口越小, 处理效果越好, 时间窗口越大, 处理效果越差.时间窗口小的代价是处理所需要的处理时间更多.
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图 7 不同时窗异常振幅去除效果的对比 (a) 原始叠加剖面; (b) 100 ms 时窗; (c) 200 ms 时窗; (d) 300 ms 时 Figure 7 The comparison of stack profiles with different time gate (a)Original stack profile;(b)With 100 ms time gate;(c)With 200ms time gate;(d)With 300 ms time gate. |
图 8是采用不同门槛值参数(空间中值滤波宽度60, 时间窗口100 ms)的处理效果.可以看到, 门槛值越大, 噪声压制的程度越轻(黑色箭头所指), 有效信号保护的程度越好(红色箭头所指); 门槛值越小, 噪声压制的程度越好, 但有效信号保护的程度越差.一般而言, 浅层有效信号信噪比较高, 较高的门槛值侧重于有效信号的保护, 而深层噪声往往较大, 较低的门槛值侧重于对噪声的去处.因此门槛值一般随时间逐渐降低, 其值一般在3~10之间, 典型的门槛值列表如表 1所示, 这种设计方法既可以保护有效信号又能较好地去除噪声.
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图 8 不同门槛值异常振幅去除效果的对比 (a) 原始叠加剖面; (b) 门槛系数10; (c) 门槛系数6; (d) 门槛系数 Figure 8 The comparison of stack profiles with different threshold (a)Original stack profile;(b)With threshold factor 10;(c)With threshold factor 6;(d)Withthreshold factor 3. |
通过前面对异常振幅去噪原理的分析和实际处理时参数的实验, 最终确定在道域中对渤海某多道地震测线进行处理(参数见表 2), 异常振幅去噪前后叠加剖面如图 9所示, 可以看到, 经过异常振幅去噪后, 叠加剖面噪声得到很大程度的压制, 叠加剖面中仅有高角度的线性噪声未被去除.这种在叠加后仍旧可以成像的噪声主要是由线性噪声引起的, 可以通过后续的处理工作(如线性噪声去除)进行压制.整体上经过异常振幅压制后的叠加剖面信噪比提高, 剖面的品质得以提升.如果高振幅的噪声不采用此项技术进行去除, 在后续处理流程中也很难得到压制, 因此这种技术在渤海多道地震测线处理中具有不可替代性.然而对于倾角较大的有效波(图 9中的黑色箭头所指), 处理中很难做到没有损伤.针对此问题, 简单的做法是对浅层数据进行保护, 即起始时窗从基底有效波之下的时间开始, 这样可以最大程度地保护有效信号.此外, 还可以考虑重新设计开时窗的方式, 目前开时窗的方式主要是双曲线窗口和水平窗口(如图 2所示), 如果能够沿构造线形态开时窗, 则可以更好地保护有效信号, 这样处理的效果理论上应该会更好.
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图 9 异常振幅去除前后叠加剖面对比 (a) 去除前; (b) 去除后 Figure 9 The comparison of stack profiles (a)Without anomalous noise attenuated; (b)With anomalous noise attenuated. |
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表 2 渤海多道地震测线异常振幅去噪参数 Table 2 The parameters of anomalous amplitude attenuation of Bohai seismic line |
针对渤海多道地震数据噪声振幅高的特点, 通过对不同域、不同空间中值滤波宽度、不同时间窗口和不同门槛值处理效果的对比, 我们可以获得以下结论：
1) 相对于炮域, 在道域中使用异常振幅去噪效果更为明显.
2) 空间中值滤波宽度越大, 去噪效果更为明显, 但过大的空间中值滤波宽度也会损伤有效信号, 一般而言, 2~4倍噪声道的空间中值滤波宽度是合适的.
3) 时间窗口越小, 去噪效果越明显, 同时处理时间也会增加.
4) 门槛值的大小在3~10之间较合适, 且应随时间增加逐渐减少.
致谢 对参与海上多道地震测量调查的全体工作人员表示衷心的感谢！| [1] | Ding W F, Feng X, Fu X M, et al.2012. Marine wave correction research on single channel seismic data and a subbottom profile[J]. Acta Oceanologica Sinica(in Chinese), 34 (4) : 91–98. |
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