基于小波变换与奇异值分解的地震资料去噪新方法

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英文篇名：A New Method for Denoising Seismic Data Based on Wavelet Transform and Singular Value Decomposition 中文刊名：石油天然气学报 英文刊名：Journal of Oil and Gas Technology 作者：王小品 ; 贺振华 ; 熊晓军 英文作者：WANG Xiao-pin ; HE Zhen-hua (State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation ; Chengdu University of Technology ; Chengdu 610059 ; Sichuan ; China )XIONG Xiao-jun (Key Laboratory of Earth Exploration and Information Technology of Ministry of Education ; Chengdu University of Technology ; Chengdu 610059 ; Sichuan ; China) 中文关键词：小波变换 ; 奇异值分解 ; 倾角扫描 ; 地震资料去噪 英文关键词：wavelet transform ; SVD ; dip scan ; seismic data denoising 出版日期：2010-02-15 机构：成都理工大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室;成都理工大学地球探测与信息技术教育部重点实验室; 年：2010 期：01 出版单位：石油天然气学报

摘要

为了有效地去除地震资料中的随机噪声,充分利用小波变换(WT)去噪和奇异值分解(SVD)去噪方法的优点,提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解(WT-SVD)的地震资料去噪方法。该方法首先进行小波软阈值去噪,有效地降低噪声的方差;然后进行基于倾角扫描的奇异值分解去噪,识别噪声点,自动追踪同相轴,并进行同相轴拉平处理,充分利用了奇异值分解方法处理水平同相轴噪声效果好的优点。理论模型和实际资料的去噪结果表明,该研究提出的WT-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法和WT方法的去噪效果更显著,有效地消除了地震资料中的随机噪声,显著地提高了地震资料的信噪比。
In order to effectively remove the random noise in seismic data, a new denoising method was proposed by fully using wavelet transform (WT) and singular value decomposition (SVD) . In this method, first "wavelet soft-threshold denoising" could effectively reduce the noise variance, second, SVD based on dip scan could identify noise points, track event automatically ,correct the direction of horizontal event, the advantage of SVD effectiveness was fully used for removing the noise of horizontal event. The results of theoretical model and real data show that the proposed denoising method is easy and feasible, can effectively eliminate the random noise and significantly improve the signal to noise ratio of seismic data.

引文

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