[发明专利]用于大规模地震数据集合的自适应鲁棒去噪的自动化系统及方法

说明书

接收地震测量数据，将其标引入索引集合中，并且每个索引集合被划分成数据块。针对特定索引集合的每个特定数据块，该特定数据块被切片成频率切片。针对特定数据块的每个特定频率切片，通过以下来处理该特定频率切片，以去除随机和不稳定噪声：根据特定频率切片形成汉克尔矩阵：确定汉克尔矩阵的最佳秩，根据定秩后的汉克尔矩阵确定干净信号和不稳定噪声，以及，返回特定频率切片的干净信号和不稳定噪声。根据索引集合聚集干净信号集合。

优先权要求

本申请要求2017年3月8日提交的标题为“AUTOMATED SYSTEM AND METHODS FORADAPTIVE ROBUST DENOISING OF LARGE-SCALE SEISMIC DATA SETS”的美国临时申请No.62/468,668的优先权，该申请的全部内容通过引用并入本文中。

背景技术

地震数据通常被不想要的能量(或噪声)污染。根据使用地震数据的特定应用，不同类型的能量可以被考虑为噪声。随机高斯噪声通常暗示非常有限的空时相关性或没有空时相关性，并且通常具有低振幅或中等振幅。源生成的相干噪声包括地滚、侧面散射噪声、导波、空气波、多径和反射，它们在空间和时间二者上是相关的。既不是源生成的也不是可以被很好地建模为随机高斯噪声的地震数据中的不想要的能量通常被称为不稳定噪声。典型的不稳定噪声具有高振幅并且可以包括噪声尖峰、突发、交通噪声、电力线噪声、海隆噪声、地震干扰噪声、以及甚至是极性颠倒。地震数据中的不稳定噪声可以严重降低后续处理的性能，特别是严重降低与地下结构成像和弹性性质反演相关的后续处理的性能。这主要是由于不稳定噪声分量和信号分量之间在频率-波数(f-k)域上的大的重叠。另外，在重叠的f-k区域中，不稳定噪声趋向于具有可以淹没信号或严重扭曲信号的高振幅。常规去噪方法通常不足以用于不稳定噪声的去除。

发明内容

本公开描述从大规模现场测量获得的尺寸巨大的地震数据集合中去除噪声。

在实施方式中，接收地震测量数据，将其标引入索引集合中，并且每个索引集合被划分成数据块。针对特定索引集合的每个特定数据块，该特定数据块被切片成频率切片。针对特定数据块的每个特定频率切片，通过以下来处理该特定频率切片，以去除随机和不稳定噪声：根据特定频率切片形成汉克尔矩阵：确定汉克尔矩阵的最佳秩，根据定秩后的汉克尔矩阵确定干净信号和不稳定噪声，以及，返回特定频率切片的干净信号和不稳定噪声。根据索引集合聚集干净信号集合。

所描述的主题的实施方式(包括之前描述的实施方式)可以通过使用以下来实现：计算机实现的方法；存储用于执行计算机实现的方法的计算机可读指令的非暂时性计算机可读介质；以及计算机实现的系统，该系统包括一个或多个计算机存储设备，所述一个或多个计算机存储设备与一个或多个计算机交互操作地耦接并且具有有形的非暂时性机器可读介质，所述可读介质存储指令，所述指令当由所述一个或多个计算机执行时执行所述计算机实现的方法/所述非暂时性机器可读介质上存储的计算机可读指令。

在本说明书中描述的主题可以在特定实施方式中实现，从而实现以下优点中的一个或多个。首先，所描述的用于对大规模数据集合去噪的自动化处理适于局部信号和噪声特性。自动化去噪处理的使用允许一致的去噪性能，利用最小的人工干预。其次，在以减小的信号失真有效抑制不稳定噪声和随机噪声二者方面，去噪性能被改善。去噪性能的改善是由于针对局部信号和噪声特性调谐的最佳调整的算法参数和模型假设。第三，通过使用矢量优化代替涉及大的多层矩阵(multi-level matrice)矩阵形式实现了改善的计算效率。第四，数据存储需求由于矢量优化的使用而被减少。

在具体实施方式、权利要求书和附图中阐述本说明书的主题的一个或多个实施方式的细节。通过具体实施方式、权利要求书和附图，本主题的其他特征、方面和优点对于本领域的普通技术人员将变得显而易见。

附图说明

本专利或申请文件包含至少一个在颜色中执行的彩色附图。含有彩色附图的本专利申请公开的拷贝将在提出请求并支付必要的费用后由专利和商标局提供。