用于地震数据的机械振动干扰去除方法及装置与流程

本发明涉及地震勘探数据处理，尤其涉及一种用于地震数据的机械振动干扰去除方法及装置。

背景技术：

1、地震勘探方法通过观测和分析地震波的响应来推断地下岩层性质或者监测地下状态，在油气勘探和开发中均发挥了重要的作用。在地震数据采集过程中，由机械振动(例如，钻机、抽油机、压裂泵或者输油管线等)产生的干扰噪声极大地降低了地震记录的信噪比，影响地震信号的识别、初至拾取以及振幅提取。通常情况下，利用频域滤波方法(例如陷波滤波器)、自相关方法或者小波变换方法(例如同步压缩变换)对地震勘探记录中的单频干扰进行去除。近年来，基于模态分解的算法，例如经验模态分解(empirical modedecomposition,emd)和变分模态分解(variational mode decomposition,vmd)，也常常用于地震/微地震信号去噪。模态分解方法将复杂的信号分解成具有不同特征时间尺度的几个固有模态函数(intrinsic mode function,imf),通过对信号特征分析确定目标信号对应的固有模态函数。针对多通道数据，为了避免本征模态函数在各个数据通道之间频率不一致的问题，模态分解方法也被扩展到多维形式。此外，变分模态提取(variational modeextraction,vme),作为变分模态分解(vmd)的一种特殊形式，围绕模态频率的近似值提取一个模态分量，被应用于生物医学信号处理和轴承故障诊断领域。

2、地震数据采集中的背景干扰信号持续时间长、能量强且具有时变非平稳的特征，常规的频域滤波方法、自相关方法或者小波变换方法很难在保留有效地震信号的同时，将这些干扰信号去除干净，处理结果常常存在欠处理或者过处理情况，影响后续的地震震相识别和初至拾取。地震信号的存在会引起间歇现象，使得经验模态分解结果中表现出模态混叠(mode mixing)，抑制或消除算法中的模态混叠现象是经验模态分解类方法面临的重要问题。变分模态分解方法通过动态迭代求解所构建的变分问题，以确定每个子信号的频率中心及频带宽度，能够实现信号的频率剖分及各分量的有效分离，但方法的应用效果受到模态分解数量的影响。因此，需要提出更为合理的技术方案，解决现有技术的问题。

技术实现思路

1、为了解决在现有技术中地震数据采集中的背景干扰信号持续时间长、能量强且具有时变非平稳的特征，常规的频域滤波方法、自相关方法或者小波变换方法很难在保留有效地震信号的同时，将这些干扰信号去除干净，处理结果常常存在欠处理或者过处理情况，影响后续的地震震相识别和初至拾取的问题。

2、第一方面的，本发明实施例提出了一种用于地震数据的机械振动干扰去除方法，方法包括：

3、获取含噪地震记录，提取含噪地震记录中的背景噪声数据，并根据背景噪声数据确定干扰信号的个数和每一干扰信号的频率；

4、利用多维变分模态提取算法从含噪地震记录中，根据干扰信号的个数和每一所述干扰信号的频率逐个提取出每一干扰信号对应频率的干扰噪声；

5、在所述含噪地震记录中去除干扰噪声，得到去噪后的地震数据。

6、优选地，提取含噪地震记录中的背景噪声数据，包括：

7、在含噪地震记录中选取地震发生前的一段时间内的背景噪声记录，提取背景噪声记录中的背景噪声数据，背景噪声数据包括多个干扰信号和每一干扰信号的频率。

8、优选地，在含噪地震记录中选取地震发生前的一段时间内的背景噪声记录，包括：

9、在含噪地震记录中选取地震发生前的一段时间内，截取一个或多个时间窗口；

10、时间窗口为一个时，通过窗口的记录获取频谱；

11、时间窗口为多个时，选择多个窗口的记录，并对多个所述窗口的记录经傅里叶变换得到频谱平均值；

12、根据频谱或频谱平均值生成背景噪声记录。

13、优选地，根据背景噪声数据确定干扰信号的个数和每一干扰信号的频率，包括：

14、判断频谱或频谱平均值中强干扰噪声的个数m，和确定强干扰噪声对应的频率fm,(m＝1,...,m)；其中，强干扰信号为能量平稳且不存在强异常振幅的信号。

15、优选地，利用多维变分模态提取算法从含噪地震记录中，逐个提取出每一干扰信号对应频率的干扰噪声，包括：

16、从含有c个通道的输入数据x(t),([x1(t),...,xc(t)])中，提取所需的多维调制振荡ud(t),([ud,1(t),...,ud,c(t)])，多维变分模态提取的变分表达式如下：

17、

18、s.t.xc(t)＝ud,c(t)+ur,c(t)

19、

20、其中，α为j1和j2的平衡参数，δ为狄拉克分布，β(t)为频率响应滤波器的脉冲响应；

21、

22、利用交替方向乘法算子求取拉格朗日函数的鞍点，拉格朗日函数表达式如下：

23、

24、提取的模态及其相应的频率分别由下列公式不断更新，直到满足终止条件为止；

25、

26、

27、判断迭代更新终止条件：

28、

29、其中ε为给定的精度阈值；

30、通过背景噪声数据中的强干扰噪声对应的频率设置期望模态的频率ωd以及选择平衡参数α，利用多维变分模态提取算法可以从含噪地震记录xc(t)中逐个提取出干扰噪声um,c(t)，其中，c为地震数据通道编号。

31、优选地，在所述含噪地震记录中去除干扰噪声，得到去噪后的地震数据的步骤，表达式如下：

32、

33、第二方面的，本发明实施例提出了一种用于地震数据的机械振动干扰去除装置，包括：

34、干扰信号获取模块，用于获取含噪地震记录，提取含噪地震记录中的背景噪声数据，并根据背景噪声数据确定干扰信号的个数和每一干扰信号的频率；

35、干扰信号提取模块，用于利用多维变分模态提取算法从含噪地震记录中，根据干扰信号的个数和每一所述干扰信号的频率逐个提取出每一干扰信号对应频率的干扰噪声；

36、噪声去除模块，用于在所述含噪地震记录中去除干扰噪声，得到去噪后的地震数据。

37、优选地，干扰信号获取模块包括干扰信号提取单元，用于在含噪地震记录中选取地震发生前的一段时间内的背景噪声记录，提取背景噪声记录中的背景噪声数据，背景噪声数据包括多个干扰信号和每一干扰信号的频率。

38、优选地，干扰信号提取单元还包括背景噪声记录子单元，用于，

39、在含噪地震记录中选取地震发生前的一段时间内，截取一个或多个时间窗口；

40、时间窗口为一个时，通过窗口的记录获取频谱；

41、时间窗口为多个时，选择多个窗口的记录，并对多个所述窗口的记录经傅里叶变换得到频谱平均值；

42、根据频谱或频谱平均值生成背景噪声记录。

43、优选地，干扰信号获取模块包括判断单元，用于判断频谱或频谱平均值中强干扰噪声的个数m，和确定强干扰噪声对应的频率fm,(m＝1,...,m)；其中，强干扰信号为能量平稳且不存在强异常振幅的信号。

44、有益效果：

45、本实施例中，通过获取含噪地震记录，提取含噪地震记录中的背景噪声数据，并根据背景噪声数据确定干扰信号的个数和每一干扰信号的频率；利用多维变分模态提取算法从含噪地震记录中，根据干扰信号的个数和每一所述干扰信号的频率逐个提取出每一干扰信号对应频率的干扰噪声；在所述含噪地震记录中去除干扰噪声，得到去噪后的地震数据。以此解决了现有技术地震数据采集中的背景干扰信号持续时间长、能量强且具有时变非平稳的特征，常规的频域滤波方法、自相关方法或者小波变换方法很难在保留有效地震信号的同时，将这些干扰信号去除干净，处理结果常常存在欠处理或者过处理情况，影响后续的地震震相识别和初至拾取的问题。