復雜地區地震資料疊前去噪技術

貴州煤田地質局地質勘察研究院 黃 鑫

貴州交通科學研究院有限責任公司 梁 棟 夏曉勇

復雜地區地震資料疊前去噪技術

貴州煤田地質局地質勘察研究院 黃 鑫

貴州交通科學研究院有限責任公司 梁 棟 夏曉勇

在對復雜地區地震資料進行處理時，噪聲的出現會降低速度分析的精度，影響反褶積效果和靜校正的精度，破壞有效波的連續性，嚴重影響地震剖面的質量。這些地區的地震資料信噪比較低、干擾嚴重且干擾波種類繁多，但高分辨率處理是以高信噪比為前提的，因此，為了獲得高信噪比的疊前地震數據，需要在保真的前提下最大限度地壓制干擾波，突出有效波。

一、地震去噪基本原理

地震噪聲可能是相干噪聲，也可能是非相干噪聲。相干噪聲至少可以在一些地震道上追蹤出來，而非相干噪聲在所有的地震道上是不會有相似之處的，因此根據相鄰地震道的特征不能預測出某一道究竟有什么。相干噪聲與非相干噪聲之間的區別通常與地震記錄有關，如果檢波器之間的距離變小，非相干噪聲可能看起來像相干噪聲，不過在地震記錄中討論非相干噪聲時，并不考慮檢波器之間的距離。

相干噪聲可以分為2類：一類是能量基本上是沿水平方向傳播的相干噪聲，另一類是能量基本上以垂直方向到達測線的相干噪聲。這兩種噪聲之間的區別在于前者具有可重復性，而后者卻沒有。也就是說，其區別在于當震源重復放炮時，在同一地震道的同一時刻觀測到的是否為同一種噪聲。非相干噪聲通常是指隨機噪聲（空間的隨機性），隨機噪聲并不只是具有不可預測性，還具有確定的統計性，而且在大多數情況下，地震噪聲并不是完全隨機的。除了多次波外，根據每一道前面的地震記錄一般不會知道后面的反射波是什么樣的，因此通常認為在時間軸上地震噪聲是趨向于隨機的。這些噪聲的相干性、傳播的方向性與可重復性，構成了改善地震記錄質量的大多數方法的基礎。現借用Tadeusz等所用的一個簡單的表達式來描述地震記錄。

式中，D表示地震記錄，S表示記錄中的有效成分，Nc與Nr分別表示規則干擾和不規則干擾。那么，地震資料的信噪比S/N可以表示為：

也可以寫作：

式中，N = Nc＋ Nr。式（2）表明，提高信噪比應減小分母項，即通常說的壓制干擾，式（3）表明，提高信噪比還可以從加強有效波的能量來實現，即有效波識別加強，疊前去噪處理技術就從這兩方面著手來設計的。

二、疊前去噪方法的應用

1. 相干噪聲壓制。相干噪聲的能量通常相對較強，它的存在直接影響反褶積效果，降低速度分析精度，并最終降低疊加剖面的信噪比。相干噪聲的共同特點是它的空間分布具有規律性，多數情況下比研究人員需要的有效信號還更有規律。相干噪聲的存在嚴重破壞了原始記錄的面貌。它的視速度較低，但頻率與有效反射波的差異不是很明顯，因而不能用帶通濾波的方法去壓制它。

目前對于相干噪聲的消除，主要方法有F-X域相干噪聲壓制、F-K域濾波、多道傾角濾波和τ-P域去噪等。這些方法主要利用相干噪聲與有效信號的視速度差異，有的也兼顧頻率的差異。

（1）F-X（頻率-空間）域相干噪聲壓制（FXCNS）。F-X域相干噪聲壓制用于壓制炮點產生的規則干擾，常見的聲波、面波都是它壓制的對象。F-X域相干噪聲壓制的基本思想是在F-X域用最小平方法估算出指定速度和頻率范圍內的相干噪聲，然后從原來的記錄中將其減去。由于該方法是在F-X域實現，對空間采樣的規則性沒有特別的要求，它是先估算相干噪聲然后在將其減去，所以對有效信號的損害較小，利于保持記錄的波形特征。

FXCNS的主要參數是速度和頻率范圍，它們要確定壓制哪些相干噪聲。視速度范圍可從記錄上估量，頻率范圍可通過頻譜分析確定。

（2）F-K域濾波。F-K域濾波也叫二維濾波。它的出現旨在克服由于僅在頻域切除而對有效波的損失過多的缺點，而另外增加一個波數域（K域）加以限制，以減小切除過程中有效波的損失。對于一炮地震記錄而言，當按道沿T方向做一維傅氏變換時得到各道的頻率譜，當按時間沿X方向做一維傅氏變換時得到各時刻的波數譜。頻率是波在單位時間內振動的次數，與此相同，波數就是波在單位距離內振動的次數。由此可見，在波長不變的情況下，波的速度越小，波數也越小。所以，當將一炮T-X域的地震數據通過二維傅氏變換轉換到F-K域后，有效波和相干噪聲由于視速度的差別，它們的能量將分布在不同的扇形區域，因而很容易分離開來。F-K域濾波的實現就是在F-K域將相干噪聲能量分布區域的數據切除后再反變換回T-X域（時-空域），從而達到壓制相干噪聲的目的。

（3）多道傾角濾波。多道傾角濾波的濾波器在F-K域設計。與F-K域濾波的原理相同，相干噪聲與有效波由于視速度的差異在F-K域將分布在不同的區域，設計濾波器也是在F-K平面上指定要去除或保留的區域，要去除的區域置為0，要保留的區域置為1，交界處附近有一斜坡漸變帶。這個區域可以是扇形也可以是多邊形，它是多道傾角濾波器的F-K域響應。將其反變換到T-X域即得T-X域的濾波函數。

多道傾角濾波的實現則既可以在F-K域也可在F-X域或T-X域進行。如果在F-K域進行，只需將輸入記錄變換到F-K域后再乘以濾波器的F-K域響應即可變換到T-X域即可。 如果在F-X域進行，則要將T-X域的濾波函數和輸入記錄都變換到F-X域，二者相乘后再變換到T-X域。如果在T-X域進行，則簡單地將T-X域的濾波函數與輸入記錄褶積即可。這三種方式沒有本質的區別，由于計算方法不同，處理效果略有差異，花費時間也不一樣。F-K域費時較少，但它的假頻效應也較明顯。

（4）τ-P域去噪。τ-P域去噪技術是又一個去除相干噪聲的手段，它所用的主要數學工具是拉冬變換。拉冬變換將T-X域的數據轉換到τ-P域。在τ-P域中，一個視速度的同相軸能量集中在一個小的局部范圍，不同視速度的同相軸能量集中在不同的位置。τ-P域去噪的做法是將那些不需要的同相軸能量從τ-P域中分離出來，并用反拉冬變換將其反變換到T-X域，然后從原來的輸入記錄將其減去。

2. 隨機噪聲衰減。在地震記錄中，隨機噪聲的存在是不可避免的。人們甚至不接受那些完全沒有隨機噪聲的記錄，認為它不真實。在資料處理中，完全沒有隨機噪聲的記錄相當于理論合成記錄，由于某些處理手段和計算方法的近似性，理論合成記錄的處理結果將那些近似誤差顯露無遺，所以適量隨機噪聲的存在并沒有壞處。但過于嚴重的隨機噪聲也會影響處理效果，甚至使有的處理無法下手，因此必須衰減。

現在處理軟件中所用的隨機噪聲衰減模塊均是基于預測原理：在F-X域（對于三維是F-X-Y域）中，地震數據將分為沿X方向可預測和不可預測兩部分，相干同相軸（包括信號和規則噪聲）是可預測的，而隨機噪聲是不可預測的。于是隨機噪聲衰減的做法是對輸入的T-X域數據的各道做傅氏變換，得到F-X域數據；對每個頻率成分沿X方向做預測濾波；變換回T-X域即得隨機噪聲衰減后的結果。

三、結論

疊前去噪的重點是相干噪聲的壓制，本文所述的幾種相干噪聲的壓制方法各有優點：F-X域相干噪聲壓制和F-K域濾波使用較為方便，為實際資料處理中的首選方法；τ-P域去噪在衰減多次波方面有其獨到的手段；而多道傾角濾波除了可用于疊前相干噪聲壓制以外，還可用于疊后的修飾性處理。需要說明的是，無論哪種相干噪聲壓制方法都不可避免地或多或少要傷害到有效信號，因此不宜過量，否則，雖然疊前記錄上的相干噪聲看起來去得很干凈，而疊加結果反而不好。疊前隨機噪聲的壓制不是必須的。目前野外采集都是多次覆蓋，疊加是壓制隨機噪聲的最好辦法。對于復雜地區的低信噪比資料，由于有效信號的空間分布缺乏同相性，可能被當做隨機噪聲而被衰減。如果非做不可，也要適度。