复杂地区地震资料叠前去噪技术

贵州煤田地质局地质勘察研究院 黄 鑫

贵州交通科学研究院有限责任公司 梁 栋 夏晓勇

复杂地区地震资料叠前去噪技术

贵州煤田地质局地质勘察研究院 黄 鑫

贵州交通科学研究院有限责任公司 梁 栋 夏晓勇

在对复杂地区地震资料进行处理时，噪声的出现会降低速度分析的精度，影响反褶积效果和静校正的精度，破坏有效波的连续性，严重影响地震剖面的质量。这些地区的地震资料信噪比较低、干扰严重且干扰波种类繁多，但高分辨率处理是以高信噪比为前提的，因此，为了获得高信噪比的叠前地震数据，需要在保真的前提下最大限度地压制干扰波，突出有效波。

一、地震去噪基本原理

地震噪声可能是相干噪声，也可能是非相干噪声。相干噪声至少可以在一些地震道上追踪出来，而非相干噪声在所有的地震道上是不会有相似之处的，因此根据相邻地震道的特征不能预测出某一道究竟有什么。相干噪声与非相干噪声之间的区别通常与地震记录有关，如果检波器之间的距离变小，非相干噪声可能看起来像相干噪声，不过在地震记录中讨论非相干噪声时，并不考虑检波器之间的距离。

相干噪声可以分为2类：一类是能量基本上是沿水平方向传播的相干噪声，另一类是能量基本上以垂直方向到达测线的相干噪声。这两种噪声之间的区别在于前者具有可重复性，而后者却没有。也就是说，其区别在于当震源重复放炮时，在同一地震道的同一时刻观测到的是否为同一种噪声。非相干噪声通常是指随机噪声（空间的随机性），随机噪声并不只是具有不可预测性，还具有确定的统计性，而且在大多数情况下，地震噪声并不是完全随机的。除了多次波外，根据每一道前面的地震记录一般不会知道后面的反射波是什么样的，因此通常认为在时间轴上地震噪声是趋向于随机的。这些噪声的相干性、传播的方向性与可重复性，构成了改善地震记录质量的大多数方法的基础。现借用Tadeusz等所用的一个简单的表达式来描述地震记录。

式中，D表示地震记录，S表示记录中的有效成分，Nc与Nr分别表示规则干扰和不规则干扰。那么，地震资料的信噪比S/N可以表示为：

也可以写作：

式中，N = Nc＋ Nr。式（2）表明，提高信噪比应减小分母项，即通常说的压制干扰，式（3）表明，提高信噪比还可以从加强有效波的能量来实现，即有效波识别加强，叠前去噪处理技术就从这两方面着手来设计的。

二、叠前去噪方法的应用

1. 相干噪声压制。相干噪声的能量通常相对较强，它的存在直接影响反褶积效果，降低速度分析精度，并最终降低叠加剖面的信噪比。相干噪声的共同特点是它的空间分布具有规律性，多数情况下比研究人员需要的有效信号还更有规律。相干噪声的存在严重破坏了原始记录的面貌。它的视速度较低，但频率与有效反射波的差异不是很明显，因而不能用带通滤波的方法去压制它。

目前对于相干噪声的消除，主要方法有F-X域相干噪声压制、F-K域滤波、多道倾角滤波和τ-P域去噪等。这些方法主要利用相干噪声与有效信号的视速度差异，有的也兼顾频率的差异。

（1）F-X（频率-空间）域相干噪声压制（FXCNS）。F-X域相干噪声压制用于压制炮点产生的规则干扰，常见的声波、面波都是它压制的对象。F-X域相干噪声压制的基本思想是在F-X域用最小平方法估算出指定速度和频率范围内的相干噪声，然后从原来的记录中将其减去。由于该方法是在F-X域实现，对空间采样的规则性没有特别的要求，它是先估算相干噪声然后在将其减去，所以对有效信号的损害较小，利于保持记录的波形特征。

FXCNS的主要参数是速度和频率范围，它们要确定压制哪些相干噪声。视速度范围可从记录上估量，频率范围可通过频谱分析确定。

（2）F-K域滤波。F-K域滤波也叫二维滤波。它的出现旨在克服由于仅在频域切除而对有效波的损失过多的缺点，而另外增加一个波数域（K域）加以限制，以减小切除过程中有效波的损失。对于一炮地震记录而言，当按道沿T方向做一维傅氏变换时得到各道的频率谱，当按时间沿X方向做一维傅氏变换时得到各时刻的波数谱。频率是波在单位时间内振动的次数，与此相同，波数就是波在单位距离内振动的次数。由此可见，在波长不变的情况下，波的速度越小，波数也越小。所以，当将一炮T-X域的地震数据通过二维傅氏变换转换到F-K域后，有效波和相干噪声由于视速度的差别，它们的能量将分布在不同的扇形区域，因而很容易分离开来。F-K域滤波的实现就是在F-K域将相干噪声能量分布区域的数据切除后再反变换回T-X域（时-空域），从而达到压制相干噪声的目的。

（3）多道倾角滤波。多道倾角滤波的滤波器在F-K域设计。与F-K域滤波的原理相同，相干噪声与有效波由于视速度的差异在F-K域将分布在不同的区域，设计滤波器也是在F-K平面上指定要去除或保留的区域，要去除的区域置为0，要保留的区域置为1，交界处附近有一斜坡渐变带。这个区域可以是扇形也可以是多边形，它是多道倾角滤波器的F-K域响应。将其反变换到T-X域即得T-X域的滤波函数。

多道倾角滤波的实现则既可以在F-K域也可在F-X域或T-X域进行。如果在F-K域进行，只需将输入记录变换到F-K域后再乘以滤波器的F-K域响应即可变换到T-X域即可。 如果在F-X域进行，则要将T-X域的滤波函数和输入记录都变换到F-X域，二者相乘后再变换到T-X域。如果在T-X域进行，则简单地将T-X域的滤波函数与输入记录褶积即可。这三种方式没有本质的区别，由于计算方法不同，处理效果略有差异，花费时间也不一样。F-K域费时较少，但它的假频效应也较明显。

（4）τ-P域去噪。τ-P域去噪技术是又一个去除相干噪声的手段，它所用的主要数学工具是拉冬变换。拉冬变换将T-X域的数据转换到τ-P域。在τ-P域中，一个视速度的同相轴能量集中在一个小的局部范围，不同视速度的同相轴能量集中在不同的位置。τ-P域去噪的做法是将那些不需要的同相轴能量从τ-P域中分离出来，并用反拉冬变换将其反变换到T-X域，然后从原来的输入记录将其减去。

2. 随机噪声衰减。在地震记录中，随机噪声的存在是不可避免的。人们甚至不接受那些完全没有随机噪声的记录，认为它不真实。在资料处理中，完全没有随机噪声的记录相当于理论合成记录，由于某些处理手段和计算方法的近似性，理论合成记录的处理结果将那些近似误差显露无遗，所以适量随机噪声的存在并没有坏处。但过于严重的随机噪声也会影响处理效果，甚至使有的处理无法下手，因此必须衰减。

现在处理软件中所用的随机噪声衰减模块均是基于预测原理：在F-X域（对于三维是F-X-Y域）中，地震数据将分为沿X方向可预测和不可预测两部分，相干同相轴（包括信号和规则噪声）是可预测的，而随机噪声是不可预测的。于是随机噪声衰减的做法是对输入的T-X域数据的各道做傅氏变换，得到F-X域数据；对每个频率成分沿X方向做预测滤波；变换回T-X域即得随机噪声衰减后的结果。

三、结论

叠前去噪的重点是相干噪声的压制，本文所述的几种相干噪声的压制方法各有优点：F-X域相干噪声压制和F-K域滤波使用较为方便，为实际资料处理中的首选方法；τ-P域去噪在衰减多次波方面有其独到的手段；而多道倾角滤波除了可用于叠前相干噪声压制以外，还可用于叠后的修饰性处理。需要说明的是，无论哪种相干噪声压制方法都不可避免地或多或少要伤害到有效信号，因此不宜过量，否则，虽然叠前记录上的相干噪声看起来去得很干净，而叠加结果反而不好。叠前随机噪声的压制不是必须的。目前野外采集都是多次覆盖，叠加是压制随机噪声的最好办法。对于复杂地区的低信噪比资料，由于有效信号的空间分布缺乏同相性，可能被当做随机噪声而被衰减。如果非做不可，也要适度。