基于数据驱动紧框架理论的三维地震数据去噪与重建

作者：陈杰,牛聪,李勇,黄饶,陈力鑫,马泽川

摘要：由于受经济成本、地质条件等因素限制,地震采集数据一般为欠采样数据且含有噪声,将对数据处理和地质解释产生严重影响。为此,基于数据驱动紧框架(data-driventightframe,DDTF)理论,研究了三维地震数据去噪和重建问题。DDTF理论限定学习字典为一组平移不变的冗余小波紧框架,通过进一步控制字典的自由度,使DDTF算法拥有良好的鲁棒性,并且利用小波紧框架完美的重构特性,可更好地保留数据的精细特征。仿真实验和实际数据应用结果表明:DDTF算法对结构简单的三维合成地震数据及结构复杂的实际三维地震数据都具有良好的去噪和重建效果,但计算效率较低,还需进一步改进;曲波变换对实际数据的去噪和重建效果较差;块匹配四维协同滤波的去噪和重建结果过于光滑,会丢失一些结构特征。

发文机构：成都理工大学地球物理学院 中海油研究总院有限责任公司 油气藏地质及开发工程国家重点实验室（成都理工大学）

关键词：三维地震数据去噪重建数据驱动紧框架3Dseismic datadenoisingreconstructiondata-driven tight frame

分类号： P631[天文地球—地质矿产勘探]