[发明专利]基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法

权利要求书

1.基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法，其特征在于，该基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法包括：

步骤1，在原始采集记录的基础上，生成叠前道集；

步骤2：对叠前道集按照偏移距重构信号；

步骤3：对叠前道集数据，预测并剔除噪声；

步骤4：进行噪声回填，得到保幅去噪的叠前道集；

在步骤2中，在一给定时窗内，沿偏移距方向取时窗内道集采样点，对时窗内数据纵向叠加取平均，然后按偏移距从小到大的顺序重新排列成一列数据；对排列的一组数据找到振幅值不为0时对应的最大偏移距位置，小于该偏移距的位置为相邻前后4道的平均，大于该偏移距的位置则保持不变；

在步骤2中，假设时窗长度为L，时窗内采样点均值为：

其中，A_p为时窗内每个采样点的振幅，为某一道偏移距内的时窗内的均值；

在偏移距个数为n数组中，按偏移距大小，第一次遍历n-1个数，找到最小的数值与第一个元素交换；第二次遍历n-2个数，找到最小的数值与第二个元素交换依次类推，第n-1次遍历，找到最小的数值与第n-1个元素交换，完成按偏移距从大到小一组信号的排序；沿偏移距方向重新排序后的振幅信号为：

其中，为重新排序后的一组振幅信号，小标j j为偏移距从小到大的索引信号；

假设振幅不为0时对应的偏移距位置为m,其中m＝n，则对应的m偏移距位置之前的每道振幅为：

其中，kk为道编号。

2.根据权利要求1所述的基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法，其特征在于，在步骤1中，在原始采集记录的基础上，利用Kirchhoff积分法叠前时间偏移或叠前深度偏移，生成所需的基础数据，即叠前成像道集。

3.根据权利要求1所述的基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法，其特征在于，在步骤3中，对叠前道集数据，按照偏移距方向，取i时刻的信号，记为AP(i)，用给定的高通滤波算子HF与AP(i)做褶积：

BP(i)＝AP(i)*HF

其中BP(i)为一系列的高频脉冲序列，为从BP(i)中识别出随机噪声和异常振幅，对BP(i)取绝对值得出CP(i)；CP(i)的局部极大值所对应的BP(i)的样值就是要寻找的脉冲干扰EP(i)，将AP(i)减去EP(i)，就得到了去噪后的记录道。

4.根据权利要求1所述的基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法，其特征在于，在步骤4中，回填百分比处于30％～100％时，按照噪声的分布规律，去除异常大值和异常小值，得到处理后的包含微小相位错动的噪声体，按照百分比进行回填，得到去噪后的叠前道集。

5.根据权利要求1所述的基于信号随偏移距变化特征的叠前道集保幅去噪方法，其特征在于，在步骤4中，回填百分比处于-100％～-30％之间时，按照有效信号的分布规律，去除异常大值和异常小值的同时，对噪声进行补偿，然后再按照相应的百分比回填到初步去噪体，得到去噪后的叠前道集。