基于GeoEast的叠前去噪技术应用效果分析

邬世英，杨博

长江大学地球物理与石油资源学院，湖北 武汉 430100

在野外获取的地震资料会有各种各样的干扰波，并且这些干扰波会降低地震资料的信噪比及分辨率，因此在地震资料处理过程中，必须采取各种技术手段压制这些干扰波又不损失有效波，实现高信噪比、高分辨率、高保真度的处理[1]。

GeoEast是由中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司自主研发并具有独立知识产权的地震处理解释一体化综合性软件系统，目前已在国内外陆地地震采集处理中得到了广泛应用，其具有的针对陆上复杂地区尤其是低信噪比地区地震资料的处理能力和效果得到了一致认可[2-9]。

笔者针对叠前地震资料噪音干扰问题，研究了GeoEast中的几种去噪处理技术，包括异常振幅压制技术(WildAmpAtten模块)、叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)、叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)、局域滤波去面波技术(ZoneFilt模块)等，将上述去噪处理技术应用于原始地震炮集中，对噪音干扰进行压制，并比较了几种技术的叠前、叠后组合处理效果，取得了较为满意的结果。

1 叠前地震数据分析

本次研究处理的地震数据由SEG官网上的Geofizyka Torun Sp Z.o.o提供，该数据是陆地二维叠前地震数据。如图1所示，地震炮集上有振幅较大的面波，线性干扰严重。所以该地震数据叠前去噪的重点是衰减振幅强、将有效信号完全压制住了的面波，然后再对该地震炮集的线性干扰进行压制。

图1 原始地震炮集

对该地震炮集进行分频显示(见图2)，可见面波的频率分布范围较广，且与反射波的主频段交叉严重。在常用的去除面波的技术中，自适应面波衰减技术(GrndRolAtten模块)是非常有效的，但是该技术适用于面波与反射波的频率分布范围有一定差异的地震资料[10]，因此，该技术在本数据中是不适用的。因此叠前去噪总的思路是：首先，采用异常振幅压制技术(WildAmpAtten模块)将振幅强的面波压制下去；然后，再对线性干扰进行衰减，在GeoEast中两个常用且有效的是叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)和叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)；最后，用局域滤波去面波技术(ZoneFilt模块)对残余的面波进一步衰减，最终得到去除干扰的叠前地震炮集[11-15]。

图2 原始地震炮集分频分析

2 GeoEast叠前去噪技术

2.1 异常振幅压制技术

异常振幅压制技术(WildAmpAtten模块)，其功能是根据多道识别、单道去噪的思想，在不同的频带内自动识别地震记录中存在的强能量干扰，确定出干扰出现的空间位置，然后定义有效的带通滤波门槛值和衰减系数进行压制[10,16]。

根据图2原始地震炮集的分频显示，可见强振幅干扰在整个频带都有，干扰波和有效波无法从频率上进行区分，所以在该模块中并没有设置分频滤波器设置噪音的优势频带(参数bandpass filter不填)。该技术通过找到异常振幅的地震道乘以衰减系数进行压制，并没有将噪音剔除，不会损伤有效波。通过反复测试，最终确定WildAmpAtten模块参数设置如图3所示，处理效果如图4所示。由图4可见强振幅得到了压制，有效波信息在道集中均衡呈现。

图3 WildAmpAtten模块的参数设置

图4 异常振幅压制技术(WildAmpAtten模块)处理前、后地震炮集对比

2.2 线性干扰压制技术

线性干扰压制技术主要有叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)和叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)。

叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)进行线性干扰衰减的思路是：根据线性干扰和有效波在视速度、位置和能量上的差异，在t-x域采用倾斜叠加和向前、向后预线性预测的方法确定线性干扰的视速度、分布范围[10]。该技术采用小波变换法进行分频，在噪音优势频带提取噪音的特征。首先，根据噪音的视速度范围(参数：apparent velocity)大致确定线性干扰的视倾角；然后，在时间域根据干扰视倾角方向上波峰的个数(参数：peaks in low frequency band(shallow/deep))来判断该视倾角是否存在噪音；最后，若有噪音，选择在低频部分压制噪音(参数：frequency band option设置为low)。LinNoiRemv模块参数设置见图5，处理结果如图6所示。由图6可见该技术将视速度小，能量较强的线性干扰进行了有效的压制。

图5 LinNoiRemv模块的参数设置

图6 叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)处理前、后地震炮集对比

叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)的原理是：根据给定的相干干扰的时差和主频等参数，将相干干扰主动地识别出来并逐道进行压制。特点是压制效应是局部的，其他部分数据不受影响，适用于地震资料中的低频线性面波[10, 17]。由于该模块对噪音的识别是采取能量扫描方式，所以在使用该模块之前必须先将异常振幅噪音进行压制。该技术对于噪音的检测和识别是整个处理流程的关键，对线性噪音进行识别的关键参数是最大线性噪音视倾角和最大反射波视倾角(参数：maximum apparent dip of linear noise，maximum apparent dip of reflection)，该参数的选择非常重要，决定了处理效果。它的含义是相干噪音轴上10条地震道的时间差或者反射波同相轴上10条地震道的时间差，噪音和反射波通过该参数区分开来。通过反复实验，确定了最大线性噪音视倾角是120 ms，最大反射波视倾角是50 ms。CohNoiAtten模块参数设置见图7，最终地震炮集的处理效果见图8。由图8可见叠前地震炮集的相干干扰被识别出来进行压制。

图7 CohNoiAtten模块的参数设置

图8 叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)处理前、后地震炮集对比

2.3 局域滤波去面波技术

经过上述技术处理后的面波和线性干扰大幅衰减，反射波信息得到较好的呈现，但是在近炮点的三角区域内有残留的面波，需采用局域滤波去面波技术(ZoneFilt模块)进行面波压制。该技术在面波产生的区域中对低频信号进行处理，其他数据不会改变[10]。ZoneFilt模块最主要的参数是面波最大视速度(参数：maximum apparent velocity of ground roll)和面波主频(参数：dominant frequency of ground roll)，通过面波的视速度确定面波的空间范围，通过面波的主频确定噪音的频率分布。比较各参数处理过的地震记录，最终ZoneFilt模块确定的参数见图9，处理结果如图10所示。由图10可见，滤除了由WildAmpAtten模块未处理完的面波，三角区域内的面波得到了衰减，处理效果较好。

图9 ZoneFilt模块的参数设置

图10 异常振幅衰减技术(ZoneFilt模块)处理前、后地震炮集对比

2.4 叠前去噪技术组合处理结果

将上述各项技术组合起来对叠前地震数据进行噪音压制，先用异常振幅压制技术(WildAmpAtten模块)将地震炮集中的强振幅的面波噪音进行衰减，然后在压制了强振幅噪音的基础上对线性干扰进行衰减，采用叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)和叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)，最后采用局域滤波去面波技术(ZoneFilt模块)将残余的面波进行压制。通过测试，上述处理顺序可以产生较好的噪音压制效果。由图11可见，基本上衰减了强烈的面波和线性干扰，反射波信息在炮集中凸显了出来。

图11 叠前去噪技术组合处理前、后地震炮集对比

图12为叠前去噪技术组合处理的某二维叠加剖面前、后对比图，由图12可知，处理前的二维叠加剖面被噪音覆盖，完全淹没了反射波信息，而处理后的二维叠加剖面，能够看到较为清晰的反射信息，可见叠前去噪技术组合能够对面波、线性干扰等噪音进行较好的压制。

图12 叠前去噪技术组合处理的某二维叠加剖面前、后对比

3 结论

1)去噪一般遵循先去强噪音再去弱噪音的原则。在本次研究中首先利用GeoEast的异常振幅压制技术(WildAmpAtten模块)将强振幅的干扰进行压制，在保证没有大量异常振幅、总体振幅较为均衡的情况下，才能采用对能量进行扫描的方式进行噪音识别，即采用叠前线性干扰压制技术(LinNoiRemv模块)和叠前相干噪音压制技术(CohNoiAtten模块)识别噪音；最后采用局域滤波去面波技术(ZoneFilt模块)将残余的面波进行压制。

2)叠前去噪技术主要是从干扰波和有效波在频率、空间、时间、振幅上的差异进行区分，因此模块中相关参数的设置对处理结果较为敏感，需要进行反复测试。

感谢杨添微同学协助作者完成地震资料处理工作。