基于经验小波变换的地震资料噪声压制方法

作者：覃发兵; 徐振旺; 啜晓宇; 张小明; 郭乃川; 董玉文; 陈伟^*

来源：中国石油勘探, 2018, 23(05): 100-110.

• 经验模态分解(EMD)
• 总体经验模态分解(EEMD)
• 经验小波变换(EWT)
• 固有模态分量(IMF)
• 去噪

噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经典的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)具有更好的自适应性和完善的数学理论基础。将EWT算法引入到地震资料噪声压制中,选取合适的小波函数并利用EWT算法对目标地震信号进行自适应分解,得到其各个频率尺度的固有模态分量;然后根据原始地震信号的主频设定阈值范围,选取主频值在阈值范围内的固有模态分量进行重构,最终获取去噪后的地震信号。结果表明将EWT噪声压制算法应用于数值模型和实际地震资料中,可以很好地实现有效信号和噪声的分离,结果均比常规算法的去噪效果要好。

• 单位
  长江大学; 中国石油集团东方地球物理公司