基于高阶TV正则化的叠前动校正域随机噪声压制方法OA北大核心CSTPCD
常规全变分(Total Variation,TV)去噪模型只考虑水平方向和垂直方向的一阶导数信息,处理存在弯曲同相轴的叠前地震资料时会严重破坏振幅信息,而且振幅的横向渐变特征会被压制,从而引起“阶梯效应”。常利用地震数据的局部倾角信息提高TV模型的保幅能力,但局部倾角信息的计算会受到噪声的严重影响。为此,提出在动校正(NMO)域中利用高阶TV正则化去噪模型对叠前地震资料进行随机噪声压制。该方法首先将叠前地震数据转换到NMO域,NMO对噪声的鲁棒性强,同时避免了局部倾角的计算;在NMO域中弯曲同相轴被拉平,然后对其进行高阶TV去噪;最后通过反NMO还原叠前地震数据。以二阶导数为例构造了高阶TV正则化反演去噪目标函数,并在分裂Bregman优化框架下推导了快速优化求解方法。合成地震数据和实际地震资料的处理结果表明,该方法不仅可以有效压制随机噪声,而且可以消除同相轴弯曲和“阶梯效应”造成的振幅失真,提高了TV去噪方法的保幅性能。
张鹏;郝亚炬;朱云峰;张红静;殷铎文;田宵;
东华理工大学核资源与环境国家重点实验室,江西南昌330013 东华理工大学地球物理与测控技术学院,江西南昌330013
地质学
高阶TV正则化动校正(NMO)域随机噪声保幅去噪分裂Bregman优化框架
《石油地球物理勘探》 2024 (001)
P.70-79 / 10
国家自然科学基金项目“组稀疏结构和等效衰减模型双重约束下的叠前Q值反演方法研究”(42004114);江西省自然科学基金项目“基于压缩感知的地震数据自适应压缩及反射系数快速反演”(20202BAB211010);“基于人工智能的江西地区天然地震和非天然地震事件识别方法研究”(20224BAB213047);江西省教育厅科学技术研究项目“定向高阶导数TV正则化保幅地震噪声压制算法研究”(GJJ2200746);核资源与环境国家重点实验室开放基金项目“致密层系井震结合计算三维TOC实现油铀兼探方法研究”(2020NRE27);“井震结合下基于谱蓝化—有色反演的松辽盆地南部姚家组砂岩型铀矿预测方法研究”(2022NRE16);东华理工大学研究生创新专项资金项目“基于同相轴拉平技术的高阶TV正则化地震资料保幅去噪算法研究”(DHYC‑202314)联合资助。
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