技术领域
[0001] 本
发明涉及
地震勘探技术领域，尤其涉及地表噪声压制方法及装置。
背景技术
[0002]
地震勘探技术是目前寻找石油
天然气的重要手段之一，利用
钻头震源进行地表观测，能够较为高效地观测到钻头钻进产生的
地震波。地震
检波器在采集地震波的过程中也会同时采集各种无法避免的干扰噪声，如
风声环境噪声，工业噪声，人为噪声等，从而，导致地震勘探数据相对复杂，这对地震勘探数据的解释带来了极大的困难，进而为寻找石油天然
气化及一些矿产资源的勘探带来了极大的困难。因此，如何压制地震勘探数据中的干扰噪声成为亟需解决的技术问题。
发明内容
[0003] 鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的地表噪声压制方法及装置。
[0004] 本发明的第一个方面，提供一种地表噪声压制方法，包括：
[0006] 通过时频变换将所述地震波数据分解为多个
频率系数和多个频带范围数据，其中，一个所述频率系数对应一个所述频带范围数据；
[0007] 分别对每个所述频带范围数据进行异常振幅识别处理，判断每个所述频带范围数据中是否存在异常振幅；
[0008] 将存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第一频带范围数据，以及将不存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第二频带范围数据；
[0009] 对所述第一频带范围数据进行异常振幅消除处理；
[0010] 根据所述第二频带范围数据及其对应的频率系数，以及经过所述异常振幅消除处理后的所述第一频带范围数据及其对应的频率系数，通过时频逆变换，获得目标地震数据。
[0011] 优选的，所述时频变换为
加窗傅里叶变换或
小波变换，若所述时频变换为所述加窗傅里叶变换，则所述时频逆变换为加窗傅里叶逆变换，若所述时频变换为所述小波变换，则所述时频逆变换为小波逆变换。
[0012] 优选的，对所述频带范围数据进行异常振幅识别处理，包括：
[0013] 针对所述频带范围数据中的每个频点上的数据分别在时间方向和空间方向开窗，通过将窗口逐窗逐道滑动，获得所述窗口的中心道
能量和所述窗口内所有道的能量的中值；
[0014] 判断所述中心道能量与所述中值的比值是否大于预设异常
阈值；
[0015] 若所述比值大于所述预设异常阈值，则表明所述频带范围数据中存在异常振幅，否则表明所述频带范围数据中不存在异常振幅。
[0016] 优选的，所述对所述第一频带范围数据进行异常振幅消除处理，包括：
[0017] 针对与所述第一频带范围数据对应的预设倾
角范围而言，分别获得所述预设倾角范围中的每个倾角的
信号检测相干谱；
[0018] 将信号检测相干谱大于预设相干阈值的倾角所对应的平均振幅进行
叠加，作为所述第一频带范围数据的中心道的振幅值。
[0019] 优选的，在所述针对与所述第一频带范围数据对应的预设倾角范围而言，分别获得所述预设倾角范围中的每个倾角的信号检测相干谱之前，所述方法还包括：
[0020] 根据所述第一频带范围数据中相邻道的时差，确定所述预设倾角范围。
[0021] 本发明的第二个方面，提供了一种地表噪声压制装置，包括：
[0023] 分解模块，用于通过时频变换将所述地震波数据分解为多个频率系数和多个频带范围数据，其中，一个所述频率系数对应一个所述频带范围数据；
[0024] 识别模块，用于分别对每个所述频带范围数据进行异常振幅识别处理，判断每个所述频带范围数据中是否存在异常振幅；
[0025] 确定模块，用于将存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第一频带范围数据，以及将不存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第二频带范围数据；
[0026] 消除模块，用于对所述第一频带范围数据进行异常振幅消除处理；
[0027] 逆变换模块，用于根据所述第二频带范围数据及其对应的频率系数，以及经过所述异常振幅消除处理后的所述第一频带范围数据及其对应的频率系数，通过时频逆变换，获得目标地震数据。
[0028] 优选的，所述时频变换为小波变换，所述时频逆变换为小波逆变换。
[0029] 优选的，所述识别模块，包括：
[0030] 获得单元，用于针对所述频带范围数据中的每个频点上的数据分别在时间方向和空间方向开窗，通过将窗口逐窗逐道滑动，获得所述窗口的中心道能量和所述窗口内所有道的能量的中值；
[0031] 判断单元，用于判断所述中心道能量与所述中值的比值是否大于预设异常阈值，其中，若所述比值大于所述预设异常阈值，则表明所述频带范围数据中存在异常振幅，否则表明所述频带范围数据中不存在异常振幅。
[0032] 依据本发明的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有
计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述第一个方面中的方法步骤。
[0033] 依据本发明的第四个方面，提供了一种计算机设备，包括
存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如前述第一个方面中的方法步骤。
[0034] 根据本发明的地表噪声压制方法及装置，首先，获取地震波数据；接着，通过时频变换将所述地震波数据分解为多个频率系数和多个频带范围数据，其中，一个所述频率系数对应一个所述频带范围数据；然后，分别对每个所述频带范围数据进行异常振幅识别处理，判断每个所述频带范围数据中是否存在异常振幅；接着，将存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第一频带范围数据，以及将不存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第二频带范围数据；然后，对所述第一频带范围数据进行异常振幅消除处理；最后，根据所述第二频带范围数据及其对应的频率系数，以及经过所述异常振幅消除处理后的所述第一频带范围数据及其对应的频率系数，通过时频逆变换，获得目标地震数据，该目标地震数据即为去除作为干扰的地表噪声的数据，从而实现了对地震勘探数据中干扰噪声进行压制的技术效果。
[0035] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照
说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
[0036] 通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考图形表示相同的部件。在附图中：
[0037] 图1示出了本发明
实施例中地表噪声压制方法的
流程图；
[0038] 图2示出了本发明实施例中地震波数据、频率系数和频带范围数据之间的关系的示意图；
[0039] 图3示出了本发明实施例中异常振幅识别处理的流程图；
[0040] 图4示出了本发明实施例中窗口滑动的示意图；
[0041] 图5示出了本发明实施例中步骤105的流程图；
[0042] 图6示出了本发明实施例中地表噪声压制装置的结构图；
[0043] 图7示出了本发明实施例中计算机设备的结构图。
具体实施方式
[0044] 下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0045] 本发明实施例提供一种地表噪声压制方法，用于消除地震波数据中的地表噪声，如图1所示，所述方法包括：
[0046] 步骤101：获取地震波数据。
[0047] 步骤102：通过时频变换将所述地震波数据分解为多个频率系数和多个频带范围数据，其中，一个所述频率系数对应一个所述频带范围数据。
[0048] 步骤103：分别对每个所述频带范围数据进行异常振幅识别处理，判断每个所述频带范围数据中是否存在异常振幅。
[0049] 步骤104：将存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第一频带范围数据，以及将不存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第二频带范围数据。
[0050] 步骤105：对所述第一频带范围数据进行异常振幅消除处理。
[0051] 步骤106：根据所述第二频带范围数据及其对应的频率系数，以及经过所述异常振幅消除处理后的所述第一频带范围数据及其对应的频率系数，通过时频逆变换，获得目标地震数据。
[0052] 对于步骤101而言，在本发明实施例中，可以采用地震检波器在近地表采集获得地震波数据。
[0053] 对于步骤102而言，在本发明实施例中，时频变换为加窗傅里叶变换或小波变换。加窗傅里叶变换采用
时间窗对地震波数据进行截取，对截取后的地震波数据进行傅里叶变换，从而将地震波数据分解为多个频率系数和多个频带范围数据。然而，由于加窗傅里叶变换采用的时间窗是固定的，因此，其频率域的宽度在各个频率上均为相同的。为克服加窗傅里叶变换的
缺陷，时频变换可以采用小波变换，小波变换可以实现对地震波数据的时间-尺度分解，小波变换在时域和频域同时具有较好的局部性，并且对局部突变较为敏感。对于如何利用连续小波变换对地震波数据进行时间-尺度的分解，具体来讲：
[0054] 地震波数据连续小波变换的定义为：数据与经过平移与伸缩的小波函数的内积，其数学表达式为：
[0055]
[0056] 其中，wf为地震波数据通过小波变换后得到的多个频率系数以及对应的多个频带范围数据，一个频率系数对应一个频带范围数据，其中，地震波数据与频率系数和频带范围数据之间的关系如图2所示，在图2中10Hz、15Hz、30Hz和40Hz为频率系数，上述频率系数下方的图即为对应的频带范围数据。a为尺度因子，通过变换a，得到不同频率系数的小波变换结果。b为平移参数。t为时间。 为小波函数。 为小波函数的共轭表示。f(t)为地震波数据。
[0057] 基于对地表噪声的特征分析可知，低频噪声通常在有限的频带范围内，为消除地表噪声且最大限度的降低对有效数据的损失，在分解后，将会对包含有地表噪声的频带范围数据进行去噪处理，在去噪处理之前首先将会识别对包含有地表噪声的频带范围数据。具体来讲：
[0058] 对于步骤103而言，通过分别对每个频带范围数据进行异常振幅识别处理，判断每个频带范围数据中是否存在异常振幅，以实现对频带范围数据中是否包含地表噪声的判断，其中，若频带范围数据中存在异常振幅则表明该频带范围数据中存在地表噪声。
[0059] 对于如何对频带范围数据进行异常振幅识别处理，其实现步骤如图3所示，包括：
[0060] 步骤301：针对频带范围数据中的每个频点上的数据分别在时间方向和空间方向开窗，通过将窗口逐窗逐道滑动，获得窗口的中心道能量和窗口内所有道的能量的中值。
[0061] 步骤302：判断中心道能量与中值的比值是否大于预设异常阈值，其中，若比值大于预设异常阈值，则表明频带范围数据中存在异常振幅，否则表明频带范围数据中不存在异常振幅。
[0062] 具体来讲，如图4所示，在开窗后，将窗口逐窗逐道滑动。其中，地震波数据中的有效信号在窗口内的能量是稳定的，而地表噪声的能量在窗口内是不稳定的，即，在窗口中，道与道之间振幅能量相差较大。因此，在本发明实施例中，计算窗口中中心道的能量Emn：
[0063]
[0064] 其中，A是第m道第i点处的振幅，m为中心道的道号，n为窗口的编号，t_n1和t_n2分别为编号为n的窗口的起始时间和终止时间，窗口内所包含的道数为2N+1道。
[0065] 通过上述公式二计算窗口内所有道的能量之后，求取能量的中值E_m：
[0066] E_m＝median(Ek,n)(k＝m-N,L m+N) 公式三
[0067] 其中，Ek,n是第k道窗口编号为n的能量，median为中值计算函数，公式三的实现方式是将Ek,n从小到大排序得到一个数列，该数列中间的数值即为中值。
[0068] 在得到Emn和E_m之后，可以根据Emn和E_m之间的比值与预先设定的异常阈值K进行比较，K的值可以采用数学上的硬阈值或软阈值等方法进行选取，选取的依据可以为
信噪比，也可以为根据噪声获得的统计能量。当比值大于预设异常阈值K，即 则表明该频带范围数据中存在异常振幅，需要进行异常振幅消除处理，否则表明该频带范围数据中不存在异常振幅。
[0069] 进一步来讲，在判断每个频带范围数据中是否存在异常振幅之后，在步骤104中，将存在异常振幅的频带范围数据确定为第一频带范围数据，将不存在异常振幅的频带范围数据确定为第二频带范围数据。第一频带范围数据为需要进行异常振幅消除处理的数据，第二频带范围数据为不需要进行异常振幅消除处理的数据。
[0070] 针对第一频带范围数据而言，执行步骤105。其中，步骤105如图5所示，具体包括：
[0071] 步骤501：针对与第一频带范围数据对应的预设倾角范围而言，分别获得预设倾角范围中的每个倾角的信号检测相干谱。
[0072] 步骤502：将信号检测相干谱大于预设相干阈值的倾角所对应的平均振幅进行叠加，作为第一频带范围数据的中心道的振幅值。
[0073] 具体来讲，根据地表噪声的特征分析可知，地表噪声不具有空间可预测性，而有效信号具有空间可预测性，因此，针对异常振幅的
地震道，可以将高
精度多信号检测谱应用于确定倾角。
[0074] 首先，对于第一频带范围数据而言，其具有一预设倾角范围(α1，α2)，具体地，可以将第一频带范围数据中相邻道的时差作为倾角，假设叠加所选用的相邻道的道数为2M+1道，在倾角为预设倾角范围内的αk时，计算沿倾角方向上的信号检测相干谱Pt：
[0075]
[0076] 其中，是相邻2M+1道的协方差矩阵的最大特征值，u1是 对应的最大
特征向量。
[0077] 其次，如果沿某一倾角方向上存在有效反射信号，则在该倾角方向上有同相轴，并且该方向上有较大的相干性。因此，可以预先设置相干阈值，该相干阈值可以采用数学上的硬阈值或软阈值等方法进行选取，选取的依据可以为信噪比，也可以为根据噪声获得的统计能量。若Pt大于预设相干阈值，则认为该倾角方向为有效信号的相干方向，则该倾角方向上的平均振幅参与叠加；若Pt小于或等于预设相干阈值，则认为该倾角方向为有效信号的非相干方向，则该倾角方向上的平均振幅不参与叠加，即叠加振幅Sk＝0。
[0078] 最后，将信号检测相干谱大于预设相干阈值的倾角所对应的平均振幅进行叠加，作为所述第一频带范围数据的中心道的振幅值。即，假设倾角个数为K，则将每个倾角方向上的平均振幅叠加作为中心道的振幅值，如公式五所示：
[0079]
[0080] 在本发明实施例中，Am为中心道的振幅值，也即去噪后的频率系数。
[0081] 在步骤105之后，执行步骤106，具体来讲，若步骤102中时频变换采用的是加窗傅里叶变换，则步骤106中时频逆变换采用的是加窗傅里叶逆变换，若步骤102中时频变换采用的是小波变换，则步骤106中时频逆变换采用的是小波逆变换。对于小波逆变换而言，可以采用以下公式六：
[0082]
[0083] 其中，wf(a,b)等于Am， Φ(ω)是母小波的时频域表达，ω是频窗口宽度。
[0084] 在本发明实施例中，通过时频逆变换获得目标地震数据，该目标地震数据即为去除作为干扰的地表噪声的地震数据。
[0085] 基于同一发明构思，本发明实施例提供一种地表噪声压制装置，如图6所示，包括：
[0086] 获取模块601，用于获取地震波数据；
[0087] 分解模块602，用于通过时频变换将所述地震波数据分解为多个频率系数和多个频带范围数据，其中，一个所述频率系数对应一个所述频带范围数据；
[0088] 识别模块603，用于分别对每个所述频带范围数据进行异常振幅识别处理，判断每个所述频带范围数据中是否存在异常振幅；
[0089] 确定模块604，用于将存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第一频带范围数据，以及将不存在所述异常振幅的频带范围数据确定为第二频带范围数据；
[0090] 消除模块605，用于对所述第一频带范围数据进行异常振幅消除处理；
[0091] 逆变换模块606，用于根据所述第二频带范围数据及其对应的频率系数，以及经过所述异常振幅消除处理后的所述第一频带范围数据及其对应的频率系数，通过时频逆变换，获得目标地震数据。
[0092] 优选的，所述时频变换为小波变换，所述时频逆变换为小波逆变换。
[0093] 优选的，所述识别模块，包括：
[0094] 获得单元，用于针对所述频带范围数据中的每个频点上的数据分别在时间方向和空间方向开窗，通过将窗口逐窗逐道滑动，获得所述窗口的中心道能量和所述窗口内所有道的能量的中值；
[0095] 判断单元，用于判断所述中心道能量与所述中值的比值是否大于预设异常阈值，其中，若所述比值大于所述预设异常阈值，则表明所述频带范围数据中存在异常振幅，否则表明所述频带范围数据中不存在异常振幅。
[0096] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述实施例所述的方法步骤。
[0097] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机设备，如图7所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机设备可以为包括手机、
平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，
个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以计算机设备为手机为例：
[0098] 图7示出的是与本发明实施例提供的计算机设备相关的部分结构的
框图。参考图7，该计算机设备包括：存储器701和处理器702。本领域技术人员可以理解，图7中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0099] 下面结合图7对计算机设备的各个构成部件进行具体的介绍：
[0100] 存储器701可用于存储
软件程序以及模块，处理器702通过运行存储在存储器701的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及
数据处理。存储器701可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储
操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器701可以包括高速
随机存取存储器，还可以包括
非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0101] 处理器702是计算机设备的控制中心，通过运行或执行存储在存储器701内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器701内的数据，执行各种功能和处理数据。可选的，处理器702可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器702可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、
用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。
[0102] 在本发明实施例中，该计算机设备所包括的处理器702可以具有前述实施例中任一方法步骤所对应的功能。
[0103] 在此提供的
算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
[0104] 在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0105] 类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个
权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
[0106] 本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、
摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0107] 此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0108] 本发明的各个部件实施例可以以
硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的
软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用
微处理器或者
数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网
网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0109] 应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
