[发明专利]一种多因素联合识别的钻机噪音压制方法

说明书

本发明公开了一种多因素联合识别的钻机噪音压制方法，根据钻机噪音的波场特征和传播规律等特点，采用多因素联合识别方法进行含噪地震道数据的自动识别，多因素联合识别方法包括时间轴方向能量比方法、偏移距方向能量比方法、振幅谱拟合对比方法和相关法比值方法的几种。通过多因素联合识别方法将地震数据划分为含噪地震道数据和不含噪地震道数据，对于含噪地震道数据进行去噪处理。将噪音压制后的含噪地震道数据与不含噪地震数据进行合并，在进行钻机噪音压制处理的同时不破坏无噪地震道数据。本发明能够有效压制地震资料中钻机噪音，大幅提高地震资料的信噪比，有助于提升野外采集地震资料品质和提高老油区的地震勘探技术水平。

技术领域

本发明涉及油气地球物理勘探中地震资料降噪处理技术领域，特别是一种多因素联合识别的钻机噪音压制方法。

背景技术

随着经济发展和石油市场的需求，老油区的二次高精度勘探以及深层地震勘探成为油气勘探重点，多年的油田开发增加了老油区地震勘探的难度。在勘探过程中钻机噪音等不断出现，野外单炮记录中钻机噪音十分严重，严重影响了地震资料的信噪比。为了提高地震资料品质，需要钻机停止生产，如此会造成极大的经济损失。目前国内外在去噪理论方法和技术方面的研究很多，在常规噪音的压制方面取得了较大进展，但是针对钻机噪音的压制方法还相当薄弱。常规去噪方法是采用人工交互操作的方式，将炮域地震记录抽道集到检波点域，然后根据钻机和抽油机等噪音源位置，在一定范围内的检波点域数据中进行去噪处理。确定噪音源位置和受噪音影响的检波点范围等工作量巨大，而且受人为因素的影响，存在去噪不彻底或损伤有效信号等问题。

发明内容

本发明的目的是针对采油工区噪音严重影响地震资料品质，常规钻机压制方法需要人工交互去噪处理，不仅处理效率低下，而且可能破坏不含噪地震道数据的问题，提出一种能够有效自动识别和压制钻机噪音的多因素联合识别的钻机噪音压制方法。

本发明的总体技术路线是根据钻机噪音钻机噪音周期性较强、振幅能量变化不大、频带较窄、在共炮域主要表现为双曲线的波场特征和传播规律等特点，采用多因素联合识别方法进行含噪地震道数据的自动识别，将地震资料划分为含噪地震道数据和不含噪地震道数据。对含噪地震道数据进行去噪(也即噪音压制)处理时，将钻机噪音作为有效信号，借鉴偏移距—速度谱的理论求取噪音源的位置坐标和噪音传播速度，根据噪音源的位置坐标和噪音传播速度，将地震数据中的钻机噪音同相轴较平，然后利用中值滤波方法，对校正后的地震数据进行钻机噪音压制。对不含噪地震道数据不进行处理，最后将噪音压制后的地震道数据与不含噪地震数据进行合并，在进行钻机噪音压制处理的同时不破坏无噪地震道数据。

本发明的技术方案是：

首先多因素联合识别包括时间轴方向能量比方法、偏移距方向能量比方法、振幅谱拟合对比方法或相关法比值方法的两种或两种以上。

具体内容如下：

(1)时间轴方向能量比方法：根据钻机噪音能量从浅至深基本保持一致的特点，而地震反射有效信息从浅至深能量逐渐减弱，因此在时间轴方向上对比浅层地震道数据与深层地震道数据的能量值，通过能量比值的大小识别钻机噪音；

(2)偏移距方向能量比方法：在偏移距方向上，钻机噪音能量随传播距离的增大而快速衰减，在偏移距方向上求取同一排列内地震道数据的能量比值，超过某一阀值的地震道存在钻机噪音；

(3)振幅谱拟合对比方法：针对钻机噪音的单频特征，利用傅里叶变换求取地震道数据的振幅谱，并利用平滑方法对振幅谱进行曲线拟合，得到振幅谱的包络线，求取地震道数据的振幅谱与拟合包络线的振幅谱比值,并在此基础上求取振幅谱比值的极大值，当振幅谱比值的极大值大于某一阀值时，则判断地震道数据存在钻机干扰；

(4)相关法比值方法：针对钻机噪音规律性较强的特点，首先构建一个余弦逼近信号，求取地震道数据与余弦逼近信号的互相关，以及地震道数据的自相关，利用互相关与自相关的比值大小判断地震道数据是否存在钻机噪音。