基于现代统计理论的陆地地震勘探随机噪声特征研究

发布时间：2017-11-08 23:09

  本文关键词：基于现代统计理论的陆地地震勘探随机噪声特征研究

  更多相关文章： 陆地地震勘探 随机噪声 分形布朗运动 替代序列 统计检验 平稳性 高斯性 线性

【摘要】：地震勘探是油气和矿产资源勘探领域中最主要的方法之一。由于地震勘探采集条件的限制,采集到的地震记录中混杂大量随机噪声,这对辨识和提取地震有效反射信息带来了极大困难。同时,近年来易探易采资源逐渐枯竭,需要对深层、薄层和不规则地层中的资源进行开发利用,这就对地震记录质量提出了更高的要求,需要在更大程度上压制地震记录中的随机噪声。目前对于地震勘探随机噪声的特性并没有进行过完整系统的研究。这影响了随机噪声的消减,对物探工业发展带来了不利的影响。改进随机噪声消减技术性能的基础是对地震勘探随机噪声的特性有一个更加准确的认识,对于地震勘探随机噪声特性的再认识变得越发迫切。基于此目的,本文从地震勘探随机噪声的有效表征方式入手,建立了噪声的合理参数模型,并针对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性特性,采用现代统计检验方法,对上述特性进行了深入系统的研究,同时通过正演实验并结合实际地震勘探随机噪声生成机制,论证了研究结果的合理性。本文首先研究陆地地震勘探随机噪声参数化建模问题。在此基础上,采用基于替代序列的时间序列特性检验方法对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性特性进行研究。近年来,基于替代序列的时间序列特性检验方法成为了统计检验领域内的研究热点。本文使用的检验方法已在诸多领域中得到了成功的应用,证明了算法的有效性和可靠性。在研究中,为了使研究结果更具普适性,分别对采自沙漠地区、草原地区和山地地区的随机噪声的特性进行判断,对不同采集环境下随机噪声的统计结果进行了对比分析。具体研究成果概括如下:1.本文提出了一种基于分形布朗运动的陆地地震勘探随机噪声参数化建模算法。利用该算法对不同采集环境下的随机噪声进行了建模研究,通过定性、定量地比较模拟噪声同实际噪声在特性方面的区别,论证了本文算法的有效性。在此基础上,通过分析不同地区随机噪声的功率谱特性,确定了不同地区模型的最优参数。2.本文首次采用基于替代序列和时频分析的时间序列平稳性检验方法,对地震勘探随机噪声的平稳性进行判断。传统上通常假设陆地地震勘探随机噪声是平稳随机过程。本文研究结果表明,地震勘探随机噪声并不是严格平稳的,随机噪声更多的表现出局部平稳特性。同时噪声记录时长、采集环境复杂程度等都对随机噪声的平稳性有影响。总体来说,噪声时长越长,采集环境越复杂,随机噪声非平稳性越强。但是对于短时长随机噪声而言,采集环境的特征对其影响不大,其可以近似认为是平稳随机过程。研究中,还比较了平稳随机噪声和非平稳随机噪声的能量在频域内分布的差异。结果表明,平稳随机噪声的能量在频域内分布相对集中,而非平稳随机噪声具有更多的中高频能量,且能量分布相对发散。在此基础上,通过正演实验证明,压制非平稳随机噪声的高频成分,可以改善随机噪声的平稳性。3.本文首次采用基于替代序列和双谱分析的时间序列高斯性、线性检验方法,对短时长地震勘探随机噪声的高斯性和线性特性进行研究。传统上普遍认为地震勘探随机噪声是高斯随机过程,同时对于随机噪声的线性特性并没有可靠的研究结论。本文研究结果表明,对短时长地震勘探随机噪声而言,其特性受噪声时长影响不大,主要受到采集环境特性的影响。但是总体来说,短时长地震勘探随机噪声并不能归为高斯随机过程,对于简单环境中的随机噪声可以近似认为其是线性的,而就复杂环境中的随机噪声而言,其非线性特性较强。在此基础上,本文比较了具有不同特性的地震勘探随机噪声在能量分布方面的差异。结果显示,高斯随机噪声和非高斯随机噪声在能量分布方面不存在明显差异,而线性随机噪声和非线性随机噪声在能量分布方面有着明显的区别。具体的说,线性随机噪声其能量在频域内分布相对集中,而非线性随机噪声的能量分布相对无序,且具有更多的中高频成分。通过正演实验,对压制高频能量前后随机噪声序列的线性进行了比较,结果表明,抑制高频能量后,噪声序列的线性特性得到了明显的改善。本文通过分析陆地地震勘探随机噪声的特点,提出了基于分形布朗运动的地震勘探随机噪声参数化建模算法。同时首次采用现代统计方法对陆地地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性特性进行研究。地震勘探随机噪声的特性同采集环境密切相关,由于采集环境的多变性,随机噪声的性质不应该是一成不变的。传统上对地震勘探随机噪声特性的认识是存在局限的,且过于片面的。本文研究结果表明,不同采集环境下记录的随机噪声在特性上是存在差异的,随机噪声的某些特性也会随着噪声时长的变化而发生改变。同时,通过一系列正演实验和理论分析也证明了本文结论的正确性和可靠性。综上所述,本文的研究成果是对陆地地震勘探随机噪声特性的一种再认识,也是对地震勘探随机噪声特性传统认识的一种积极有益的补充,为改进噪声消减算法和地震勘探随机噪声建模领域的研究提供帮助,具有较好的实际意义和应用前景。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.4

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