【摘 要】
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针对中深层地震资料有效信号较弱、随机噪音与规则线性干扰强的特点,本文主要研究了奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)技术在压制随机噪音与线性干扰方面的
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针对中深层地震资料有效信号较弱、随机噪音与规则线性干扰强的特点,本文主要研究了奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)技术在压制随机噪音与线性干扰方面的应用。
首先从数学角度说明了SVD滤波应用于地震剖面信噪增强的原理。然后用各种地震模型资料,对常规SVD、倾角扫描SVD以及f-x本征图像滤波这三种方法压制随机噪音的效果进行了实验。结果表明,常规SVD技术仅能增强水平方向同相轴,对倾斜或弯曲同相轴处理效果较差。倾角扫描SVD通过把倾斜同相轴校平以后再增强,因而可以增强非水平同相轴,而且在去除随机噪音的同时,也能去掉与有效信号倾角不一致的线性干扰。而f-x本征图像滤波,不需要对倾斜同相轴校平就可以对其进行信噪增强。但是f-x本征图像滤波会对错断同相轴、不连续同相轴以及孤立同相轴产生内插外推现象,因此要注意各种方法的适用条件。
鉴于中深层地震资料有效信号弱,线性干扰强,本文又研究了将线性干扰校平,重构时去掉其对应的奇异值,或用其对应的奇异值将线性干扰提取出来,再从原始剖面中减掉的SVD方法。
最后,用4个实际地震资料分别检验了这些方法的应用效果。
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