海洋地震资料中强能量噪声压制的分频振幅衰减法应用研究

牛华伟，吴春红

（中国石油化工股份有限公司上海海洋油气分公司研究院，上海200120）

地震资料去噪处理［1］是一项系统工程，叠前去噪是提高地震资料信噪比的关键步骤之一。由于地震噪声产生的机制不同，类型很多，能量较强，需要针对噪声的具体特征，采用合理、科学、有效的去噪方法，才能取得好的压制效果。根据噪声在海洋地震资料原始单炮和地震剖面上出现的特征及产生的原因，可以将其分为规则噪声（地震（船）干扰、线性干扰等）和不规则噪声（水鸟干扰、涌浪干扰及强能量低频和高频干扰等）。这些噪声各自具有不同的特点，尽可能地消除地震资料中所有的噪声始终是地震资料处理技术研究追寻的目标。在地震勘探精度要求与日俱增的今天，叠前偏移技术的应用已经日趋成熟，叠前偏移需要高信噪比、高保真度的基础数据，因此去噪效果已经成为影响有效波成像品质的关键因素之一。

有关海洋地震资料处理中干扰波的压制方法，很多文献［2－4］都做过探讨。张占杰等［5］对利用外部噪声模型法和信号保持随机噪声衰减法压制地震干扰进行了阐述。但每种去噪方法都有其局限性，例如外部噪声模型法只适用于干扰波形态不随时间和空间变化，或者变化非常小的情况；而信号保持随机噪声衰减法虽然适用于干扰波形态在炮集上出现的时间和形态随着不同炮记录的变化而变化的情况，但易损失有效波。本文应用的分频振幅衰减法不存在上述两种方法的局限性，通过求取给定频率段不同时窗内地震数据的平均振幅强度，预测出强能量的噪声，采用时变、空变方式对能量曲线平滑达到压制强能量噪声的目的。通过实际资料检验，分频振幅衰减法对海洋地震资料中存在的涌浪干扰、地震（船）干扰及强能量低频和高频干扰［6］等多种强能量噪声都有较好的压制作用。

1 分频振幅衰减法原理与实现步骤

从信号处理的角度来看，叠前去噪所基于的数学模型基本可分为两大类：一是单道数学模型；二是多道数学模型［7］。基于单道数学模型的去噪方法主要是通过利用单一地震道所携带的信息设计去噪算子，区分出噪声和有效信号，实现信号与噪声的分离，不需要考虑相邻道的信息；基于多道数学模型的去噪方法则是利用多个地震道所携带的信息设计去噪算子，区分出噪声与弱小信号，实现信号与噪声的分离，所以也是保幅处理方法。分频振幅衰减法即基于多道数学模型。

1.1 方法原理

强能量噪声在不同频带内的表现特征不同，在不同的时间区域，反射信号与噪声的能量之比是变化的［8］，这是分频振幅衰减法压制噪声的基本依据。分频振幅衰减法首先将地震数据分为不同的频段，在不同的频段范围内识别地震记录中存在的强能量干扰，确定噪声出现的空间位置，再定义相应的门槛值和衰减系数，然后采用时变、空变及多域的方式进行压制，达到压制高能干扰的目的，真正实现高保真去噪。也就是说在定义的相邻道里，通过样点振幅的相关频率和时变的门槛值去检测和压制噪声，这些噪声在不同的频带范围和不同的时间段内是特殊的。

1.1.1 频段划分

对于同一地震数据，反射信号与噪声的能量之比在不同的频段范围内是变化的。换句话说，对于特定的噪声，在某一频段范围内相对于有效信号将更加容易识别，因此作好频段的划分非常重要。

图1是噪声频带的分解示意图，其中f1～f4表示地震数据的全频率范围，f2～f3表示噪声集中所在的频率范围。处理中把噪声分布的f2～f3频率范围分为N个频率段，每个频率段的带宽为d＋qd，各频率段之间的重复段为qd，其中q为比例系数，用百分比表示，满足图1中所示的公式f3－f2＝Nd＋（N－1）qd。重复段是为了更好地消除两个频率段范围结合部位的噪声。在实际资料处理时，f3和f4的值通过对噪声的频谱分析获得，频率段的带宽d和比例系数q通过试验确定。

1.1.2 噪声检测

分频振幅衰减法通过检测地震样点的振幅强度来确定强能量噪声存在的异常值区域。通常估算样点振幅强度的方法有4种［9］：①均方根振幅估算法；②平均绝对振幅估算法；③最大绝对振幅估算法；④频率项估算法。在估算振幅时一次可使用多种估算方法。

图1 噪声频带分解示意

平均绝对振幅估算法和均方根振幅估算法的主要区别在于二者的精度和计算时间，在噪声与周围有效波的振幅能量级差别较大时，采用平均绝对振幅估算法有利于节省时间。其算法公式为

式中：Pi表示第i个时窗内地震道的平均绝对振幅值；i是时窗数；t为时窗的起始时间；N是时窗内采样点个数；j是以起始时间为t，终止时间为t＋N的时窗范围；a（j）是采样点j的振幅。

均方根振幅估算法虽然计算耗时较多，但适应强能量噪声的振幅与周围有效波的振幅能量级差别微小的情况。其算法公式为

式中：Pi表示第i个时窗内地震道的均方根振幅值；i，t，N，j和a（j）的物理含义同公式（1）。

最大绝对振幅估算法和频率项估算法都适用于压制尖脉冲类型的强能量噪声。当强能量尖脉冲噪声振幅与周围有效波的振幅有很大的区别时，就采用最大绝对振幅算法，该方法省机时，也能有效的压制噪声。其算法公式为

式中：Pi表示第i个时窗内地震道的最大绝对振幅；i，t，N，j和a（j）的物理含义同公式（1）。

但是，当强能量尖脉冲噪声振幅与周围有效波的振幅的区别不大，而二者在频率项差别很大时，这种情况应采用频率项估算法，其算法公式为

其中，Pi表示第i个时窗内地震道的主频率值（单位Hz）；n表示第i个时窗内地震道过零次数；N为第i个时窗内的采样数；Δt为采样间隔。

分频振幅衰减法噪声检测采用了平均绝对振幅估算法，通过平均绝对振幅估算法对各道振幅值进行分析，确定出涌浪干扰、地震（船）干扰及强能量低频和高频干扰存在的异常值区域。图2显示了平均绝对振幅估算的原理。首先求取每个原始地震道的振幅的绝对值，得到一个由绝对振幅值表示的地震道；然后将此地震道划分为多个时窗，利用公式（1）分别求取各个时窗内的平均绝对振幅值，得到一个由平均绝对振幅值表示的地震强度道。依次采用同样的做法，求取出每个地震道的以平均绝对振幅值表示的地震强度道。在此基础上，可以计算出相邻N道在同一时窗长度内任一给定时刻数据样点的平均绝对振幅值（多道样点强度值）。

图2 平均绝对振幅估算原理

1.1.3 噪声衰减

噪声衰减是在经频带分解划分出的每个频段范围内分别进行的。首先在每个频段范围内分别求取衰减因子［10－11］。衰减因子求取的数学模型为

式中：c（i）是噪声衰减因子；s（ti）为单个地震强度道在ti时刻的样点强度值；mean（i）是相邻多道在ti时刻的样点强度均值；A为设定的门槛值（可以根据实际资料调整）。当不存在强能量噪声时，s（ti）与 mean（i）应该非常接近，当两者之差的绝对值小于门槛值A时，衰减因子为1，即不衰减；当存在强能量噪声时，s（ti）与 mean（i）的差会变大，当其绝对值大于门槛值A时，其衰减因子将不等于1（由（5）式求得），且随二者差值的增大而减小（衰减越大）。求得衰减因子后，就可以针对不同强度的噪声求取不同的衰减系数进行噪声衰减处理（见以下1.2.4节）。对于图1中频率在f1～f2，f3～f4的数据仍存在有噪声，也需要进行衰减，其衰减因子由相邻频段的衰减因子和0之间内插获得。

1.2 实现步骤

分频振幅衰减法消除强能量噪声多应用于叠前道集，也可以用于叠后数据；输入数据可以是炮集、共接收点道集、CDP道集、共偏移距道集及叠加数据；适用于地震资料处理的任何阶段，如反褶积前后、静校正前后、动校正前后、叠前偏移前等。

1.2.1 输入数据的预处理

由于本方法识别衰减噪声是基于一种假设：对于任何一组相邻道，其中每一道的有效信号在同一时间点上有相同的振幅级别。因此，为了达到理想的噪声衰减效果，在应用此方法前最好对数据进行地表一致性补偿处理。

1.2.2 参数定义与自动拾取

本方法采用的是平均绝对振幅估算法，用户在该步骤中完成时窗定义、频带定义（采用图1所示的频带定义方法对资料作具体分析）及振幅计算（按图2所示在给定的时窗内计算平均绝对振幅）。

1.2.3 门槛值的定义

门槛值A 表示s（ti）与 mean（i）之差的绝对值，因此它是大于或等于0的。根据上一步拾取的量，定义不同的门槛值：门槛值越大，强能量噪声衰减的比例越小；反之，门槛值越小，强能量噪声衰减的比例越大。

门槛值A通过线性内插的方式定义为时间和频率的函数。图3是在不同时段范围、不同频段范围的门槛值插值方式示意图。如图3所示，对于超出噪声分布频率范围（图3中f1～f2和f3～f4），门槛值A进行常数外推；在f2～f3，在据图1所划定的不同频段范围内，门槛值A进行线性内插；在同一频段内，门槛值在时间方向上也是线性内插的。

图3 门槛值插值示意

1.2.4 噪声衰减方式的选择

噪声的衰减是通过噪声衰减系数与地震道数据相乘完成的。根据噪声强度的大小，可以选用3种噪声衰减方式，即3种不同的噪声衰减系数求取方法。

第1种是针对强度较大的噪声，用（6）式来求取噪声衰减系数S（i），即

第2种是针对强度较小的噪声，则采用（7）式求取噪声衰减系数，即

（6）式和（7）式中的 mean（i），c（i）和s（ti）含义同（5）式。

第3种是针对尖脉冲类的强噪声，可以直接将检测到的噪声样点振幅值用多道平均振幅值来替换。

2 海洋地震资料强能量噪声特点

在海洋地震资料的采集过程中，存在各种各样的干扰源，如风浪及海流、海底障碍物、船舶航行与各种海工作业以及地震采集装备自身的影响等。这里主要介绍涌浪干扰、地震（船）干扰、强能量低频和高频干扰和近道强能量剩余多次波等强能量噪声的特点。

涌浪噪声［12］是海洋地震资料中常见的噪声类型（图4a），它是海况条件较差情况下进行地震资料采集时所导致的，特别是拖缆沉放深度较浅时涌浪噪声更严重，其特点是振幅强度较高，频率较低，一般在2～10Hz。由于其衰减很慢，因此在单炮记录上显示为干扰波振幅几乎不随时间而衰减。它通常影响相邻连续几道，在原始炮集记录上的形态呈条带状，或一串斑点，对地震资料的中深层形成强烈的低频噪声背景。一个低截滤波（如3Hz）可以消除一定量的涌浪噪声，但不能完全消除。

地震（船）干扰是海洋地震资料采集时常见的一种干扰。当两条地震船在同一区域采集时，如果相距很近，则必须采取分时作业。如果协调不好或相距较远，则会出现两船同时作业的情况。这时一艘船的记录上会出现另一艘船震源发出的信号，行业内称为地震（船）干扰。这是一种特殊的干扰［13］（图4b），由于其干扰波频带和有效波几乎一致，在目标层段甚至宽于有效波频谱，而且干扰波能量很强，因此不能用简单的时变滤波予以消除。

强能量低频和高频干扰［14］（图4c）的特点是：频率宽，振幅强，成随机特点，分布无规律。如船体自身的螺旋桨产生的噪声会在单炮记录上表现出较为明显的低频噪声。这种干扰的存在给地震资料叠前处理带来很大难度。近道强能量剩余多次波（图4d）是指原始地震资料经过多次波压制处理（SRME等）后的残余多次波，其特点是振幅强，集中在近偏移距处。

只要干扰波具备以下两个特性：一是强能量；二是随机性，即可采用分频振幅衰减法进行压制。根据有效信号在任何道集上都具有相干性的原则，可以把在某种道集上具有相干分布的强能量噪声通过数据重构［15］变成随机噪声，利用分频振幅衰减法就可以有效地压制这些强能量噪声。对于三维数据而言，在Inline方向的某些强能量规则干扰，无法通过针对随机噪声的方式衰减，规则化处理后，在共偏移距数据体上转换到X－line方向，规则干扰则表现为随机性的，这时应用分频振幅衰减法则可以把地震数据分为不同的频段范围，在每个频段范围内对地震数据不同时窗内的平均振幅值进行估算，预测出强能量的噪声，采用时变的门槛值来有效压制噪声。

图4 海洋地震资料常见的强能量噪声

上述4种干扰波的共性是都具有很强的能量，通过数据重构使其具有随机性后，这些噪声都适合应用分频振幅衰减法进行有效压制。

3 分频振幅衰减法实际应用效果

受特定地震地质条件的影响，东海某海域原始地震资料上干扰波类型多，中深层有效信号能量弱，信噪比低，处理结果不理想。采用本文所述的去噪方法后，得到了比较理想的效果。

图5是利用振幅衰减法消除强能量噪声技术在炮域对涌浪干扰压制前、后的单炮记录对比结果。从图5中可以看出，压制前涌浪干扰表现为频散、低频、强能量及无规律的特征，压制后的资料有效反射波凸显了出来，中深层信噪比明显提高。图6是采用振幅衰减法消除强能量噪声技术在共偏移距域对强能量低频和高频干扰压制前、后的剖面对比结果。从图6中可以看出，强能量噪声得到有效压制，有效反射波组突出，信噪比大幅度提高，为后续的叠前偏移提供了高品质的基础资料。

图7a是地震（船）干扰在连续单炮记录上的表现形态，图7b是将地震数据转换到CDP域的分布特征，可见，干扰波呈局部随机分布，在其影响区域出现强振幅。图8是利用分频振幅衰减法在共CDP域对强能量随机分布的噪声压制前、后的对比结果，原来被高能量地震噪声干扰的有效反射波得以清晰显现。图9是利用分频振幅衰减法在CDP域对近道强能量剩余多次波压制前、后的对比结果，明显看到，近道剩余多次波压制的效果很好，对于后续的叠前偏移提供高品质的数据输入。图10是干扰波压制前、后的剖面对比结果，可见，地震资料的信噪比得到显著的改善。

4 结束语

分频振幅衰减法将地震数据分为不同的频段范围，通过求取给定频率段不同时窗内地震样点的振幅强度，预测出强能量的噪声，以地震样点组的平均绝对振幅值作为标定，确定地震样点的振幅衰减曲线，采用时变的门槛值来有效压制强能量噪声干扰。东海某海域实际地震资料去噪处理的应用研究表明，分频振幅衰减法具有去噪能力强、振幅保真性好、不降低纵向分辨率等特点，能适应面向中深层的海上地震资料目标处理。它的优点是可以在炮域、CDP域及共偏移距域使用，在不同的处理阶段，针对不同能量的噪声，采用不同的门槛值进行干扰压制。同时，分频振幅衰减法的有效应用也拓展了地震资料处理的新思路，即采用噪声压制方法来去除近道剩余多次波。

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