针对地面微地震资料强周期干扰和随机干扰突出的特点以及单一去噪方法无法有效压制噪声的问题,提出了基于单道奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和振幅比的联合去噪方法。首先利用单道微地震记录构建分解矩阵,使矩阵各维具...针对地面微地震资料强周期干扰和随机干扰突出的特点以及单一去噪方法无法有效压制噪声的问题,提出了基于单道奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和振幅比的联合去噪方法。首先利用单道微地震记录构建分解矩阵,使矩阵各维具有较强的相关性,然后对分解矩阵进行奇异值分解,选取数值居中部分奇异值进行矩阵重构,以达到压制单道微地震记录强周期干扰的目的。其次采用具有伸缩特性时窗的振幅比法改善有效信号与随机噪声的统计特性差异,有效压制微地震资料中的随机噪声。理论模型数据和四川某地区地面微地震射孔资料应用结果表明,联合去噪方法有效地压制了微地震记录中的噪声,提高了资料的信噪比,在很大程度上改善了单一去噪方法无法较好突出微地震有效信号的不足,为后期微地震资料的处理与解释奠定了良好的基础。展开更多
文摘针对地面微地震资料强周期干扰和随机干扰突出的特点以及单一去噪方法无法有效压制噪声的问题,提出了基于单道奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和振幅比的联合去噪方法。首先利用单道微地震记录构建分解矩阵,使矩阵各维具有较强的相关性,然后对分解矩阵进行奇异值分解,选取数值居中部分奇异值进行矩阵重构,以达到压制单道微地震记录强周期干扰的目的。其次采用具有伸缩特性时窗的振幅比法改善有效信号与随机噪声的统计特性差异,有效压制微地震资料中的随机噪声。理论模型数据和四川某地区地面微地震射孔资料应用结果表明,联合去噪方法有效地压制了微地震记录中的噪声,提高了资料的信噪比,在很大程度上改善了单一去噪方法无法较好突出微地震有效信号的不足,为后期微地震资料的处理与解释奠定了良好的基础。
