陳可洋，陳樹民，李來林，王建民，吳清嶺，范興才

（中國石油大慶油田有限責任公司勘探開發(fā)研究院，黑龍江大慶163712）

單頻干擾的高精度自動識別和自適應壓制方法

陳可洋，陳樹民，李來林，王建民，吳清嶺，范興才

（中國石油大慶油田有限責任公司勘探開發(fā)研究院，黑龍江大慶163712）

根據原始地震資料中工業(yè)電干擾的單頻特點，提出了基于歸一化互相關系數自動識別含單頻干擾地震道并進行自適應壓制的方法。選擇深部位時窗，采用正弦函數和余弦函數的組合形式來表征單頻干擾，以此逼近實際地震數據中可能含有的單頻干擾，并使目標函數（實際地震數據與單頻干擾的平方殘差）達到極小值，由此求得單頻干擾的振幅、相位和頻率；再將該單頻干擾與實際地震數據進行歸一化互相關系數計算，歸一化互相關系數越大，則該實際地震數據中含有單頻干擾的可能性越大，反之則不含有單頻干擾或含有的單頻干擾能量較弱，可以忽略；對歸一化互相關系數設置單頻干擾的識別門檻值來分選含有單頻干擾的實際地震道，并將單頻干擾從實際地震數據中減掉，由此實現地震數據中單頻干擾的自動識別和自適應壓制。實際地震資料驗證了所提方法的準確性和有效性，在單頻干擾識別精度和壓制效果方面均優(yōu)于常規(guī)帶通濾波均方根能量單頻識別方法和某工業(yè)化軟件，為實際地震資料保幅處理提供了一種有效的方法。

地震資料；單頻干擾；歸一化互相關系數；自動識別；自適應壓制

0 引言

在勘探程度較高的地區(qū)進行地震數據采集，可能受到密集電網對地震資料品質的影響，因為這些電網在傳送工業(yè)交流電時，會在電線附近形成一個約50 Hz的電磁場［1］。如果地震檢波器布置在這些輸電線附近時，檢波器就會對電磁場形成感應，從而在最終的地震資料記錄上疊加一個頻率約為50 Hz的單頻信號，而且從淺層到深層其相位、振幅和頻率基本保持穩(wěn)定不變［2-3］。由于這種頻率成分的信號與地震資料的優(yōu)勢頻帶范圍相重疊，為非真實地下介質的地震響應，因此，必須將這種單頻干擾信號從采集到的原始資料里剔除出來，才能提高最終疊加等的處理質量。隨著疊前地震資料預處理的保真性和保幅性要求越來越高，如何有效壓制這種單頻干擾已成為地震資料數字處理領域的一個不可忽視的重要問題［4-5］。

早期常采用最簡單的帶限濾波單頻干擾壓制方法，但經該方法處理后的頻譜在50 Hz附近存在一個下凹的坑，因此損失了有效地震信號，同時也易引起吉布斯現象［1］。為了克服帶限濾波的缺陷，地球物理工作者們提出了多種壓制方法，并取得了豐富的研究成果。如李文艷等［6］提出了基于互相關理論的單頻干擾壓制方法；胡偉等［7］從相位、頻率及振幅3個方面改進了余弦逼近單頻壓制方法；王立歆等［8］提出了基于維納濾波的單頻去噪技術；高少武等［9-16］提出了時間域單頻干擾波壓制（并進行了改進）、自適應單頻干擾波識別與消除以及利用線性調頻譜法識別與消除單頻干擾等方法，并對2種正余弦型函數逼近方法進行了單頻干擾逼近誤差分析；羅國安等［17］提出了采用Chirp-Z變換譜分析壓制地震記錄單頻干擾的方法；吳小培等［18］提出了采用獨立分量分析方法消除信號中的工業(yè)電干擾的方法。綜上可知，經過10多年的發(fā)展，工業(yè)電干擾的壓制方法和手段已較為成熟，并在實際地震資料處理中取得了較好的應用效果，但自動識別單頻干擾道的方法較少。步長城等［19］提出了在檢波點域分離50 Hz工業(yè)電干擾的方法；李慧等［20］提出了在檢波點域帶通濾波濾出50 Hz左右的地震信號，并采用均方根振幅能量自動識別工業(yè)電干擾的方法，但該方法的計算效率和識別精度等仍較低。因此，在前人研究的基礎上，筆者提出了一種基于歸一化互相關系數的含單頻干擾地震數據道的自動識別和自適應壓制方法，并應用于實際地震數據處理中，驗證了該方法的實用性。

1 單頻干擾的自動識別和自適應壓制機理

工業(yè)電干擾通常采用余弦函數表示［9］，即

式中：C為單頻干擾的振幅，無量綱；f為單頻干擾的頻率，Hz；τ為單頻干擾的時延，無量綱；Δt為時間采樣率，ms；i為時間采樣序號。由于τ與yi存在非線性關系，因此直接求解式（1）的計算效率較低。

為了解決上述問題，將式（1）分解為余弦函數和正弦函數的組合形式［10］，即

式中：A和B分別為余弦函數和正弦函數的振幅，無量綱；yi為關于A和B的線性函數。這樣就降低了計算的復雜度。于是，建立目標函數

式中：Si為原始地震數據；N為時窗內總采樣點個數，一般選在實際地震數據的深部位。式（3）可保證實際地震數據與預測的單頻干擾之間的殘差達到最小。對于給定的頻率f和時間采樣率Δt，可根據最小二乘法原理直接求出式（3）中單頻干擾最優(yōu)化逼近后的振幅A和B，即

將式（4）代入式（2），可得到具有余弦函數形式單頻干擾的振幅和相位α=arctan（B/ A）=2π fτΔt，且其形式與式（1）相一致。

將利用上述步驟計算得到的單頻干擾yi從實際地震信號Si中減掉，得到不含有單頻干擾的有效地震信號

式（1）～（5）的計算過程是針對實際地震數據中含有工業(yè)電干擾時的自適應單頻干擾壓制方法。

在地震資料處理過程中，通常無法事先知道某實際地震數據道是否含有工業(yè)電干擾，于是，可以先假設該地震數據道含有單頻干擾，并根據上述單頻干擾的自適應壓制步驟求得該地震數據道中含有工業(yè)電干擾時的單頻干擾余弦函數形式，以及構建歸一化互相關系數（ψ），即

式中：M1和M2分別代表分析時窗的上、下限采樣點序號，數值在1至N之間變化；歸一化互相關系數ψ在0到1之間變化。當預測出的單頻干擾與實際地震數據的歸一化互相關系數ψ較大時（此時預測出的單頻干擾與原始地震數據相似度較大），表明該實際地震數據中含有工業(yè)電干擾；反之，則不含有工業(yè)電干擾或含有的工業(yè)電干擾能量較弱（此時預測出的單頻干擾與原始地震數據相似度較?。?，可以忽略。為了自動識別出含有工業(yè)電干擾的地震數據道，對歸一化互相關系數ψ設置一個門檻值ψ，當地震數據道的歸一化互相關系數大于或等于該值時，則認為該地震數據道含有工業(yè)電干擾，可以采用筆者所提的單頻干擾自適應壓制方法對其進行壓制，否則不作任何處理。

2 應用效果分析

為了驗證本文方法在實際地震資料處理中的應用效果，選取了某地區(qū)含工業(yè)電干擾的原始三維地震炮集記錄。分析圖1可知：在原始單炮記錄上［圖1（a）黑色虛線方框］，能量較弱的單頻工業(yè)電干擾在帶通濾波記錄里［圖1（b）黑色虛線方框］可較為容易地辨別。將本文方法與帶通濾波均方根振幅能量識別和壓制方法進行對比，并選擇在炮集記錄的深部位置時窗來開展實驗分析。選擇在深部時窗進行單頻干擾識別和壓制的依據是：在原始疊前道集數據上，淺層有效反射波能量較強，幾乎淹沒了單頻干擾，因此淺層時間段不利于單頻干擾的識別；深層時間段有效地震波的能量由于地層的吸收衰減作用等因素，導致地震有效反射信號比淺層要弱很多，同時單頻干擾的能量在深淺層基本保持不變。因此，可以利用深層時間段來估算單頻干擾波的振幅、相位和頻率信息，再將其從原始地震數據中減去，從而恢復出被單頻干擾“污染”的有效地震數據。

圖1 含單頻干擾的實際地震數據及其帶通濾波（49～51 Hz）結果Fig.1Practical seismic data containing single frequency interference and its bandpass filtering results

分析圖2（a）可知：均方根振幅能量識別方法僅對能量較強的工業(yè)電干擾具有較好的識別能力，但對于較弱的單頻干擾其識別能力較差［對比圖2中橢圓位置與圖1（b）中黑色虛線框內的單頻干擾］，若對這些道進行限波處理將丟失更多的有效信號；而引入歸一化互相關系數后［圖2（b）］，除能夠識別出含能量較強的工業(yè)電干擾道外，還能夠識別出常規(guī)均方根振幅能量識別方法無法識別的能量較弱的單頻干擾（圖2橢圓位置），且單頻干擾出現的位置及其強度與圖1（b）中黑色虛線框內的單頻干擾具有較好的對應性，于是給定一個歸一化互相關系數門檻值［需通過參數試驗確定，本文取為0.2，圖2（b）中粉紅色箭頭位置指示了該地震數據含有和不含有工業(yè)電干擾的歸一化互相關系數的分界線］，就可實現對工業(yè)電干擾的高精度自動識別，由此驗證了筆者所提方法在自動識別工業(yè)電干擾方面的可靠性。

圖22 種工業(yè)電干擾自動識別方法的識別結果Fig.2Identifying results with two kinds of industrial electrical interference automatic identification method

圖3 不同方法的工業(yè)電干擾壓制效果Fig.3Industrial electrical interference suppression results with different methods

分析圖3（a）可知：炮記錄初至附近引入了虛假波場，可見這種方法壓制工業(yè)電干擾具有不保幅的缺點［圖3（a）中紅色方框內］。分析圖3（b）和圖3（c）可知：該方法不僅可以準確地預測出地震數據中含有的工業(yè)電干擾，而且具有更好的工業(yè)電干擾保幅、自適應壓制的特點［圖3（b）中粉紅色方框內］，同時保留異常振幅地震道，因此該方法具有更高的可靠性。分析圖3（d）～3（f）可知，該炮集記錄中含有的工業(yè)電干擾頻率在（50±0.2）Hz范圍內變化，其振幅變化與工業(yè)電干擾的強弱相關，而相位變化特征較為雜亂，在90°范圍內變化。

分析圖4可知：在50 Hz附近，原始地震信號含有較強的工業(yè)電干擾，而應用本文方法后，工業(yè)電干擾得到了有效壓制，有效地震數據的頻譜在50 Hz附近過渡自然，無下陷現象。由此可見，本文方法在實際地震資料自動識別和自適應壓制工業(yè)電干擾方面具有顯著的優(yōu)勢。

圖4 本文方法工業(yè)電干擾壓制前后的頻譜Fig.4Spectrum before and after industrial electrical interference suppression with the proposed method

3 結論

（1）提出了一種逐道高精度自動識別含工業(yè)電干擾地震道的方法，并對含有的單頻干擾實現自適應壓制。這種方法可以根據正余弦函數組合關系準確地預測出余弦形式工業(yè)電的振幅、相位和頻率信息，同時根據預測出的工業(yè)電干擾與原始地震數據之間的歸一化互相關系數，實現地震數據中含有工業(yè)電干擾地震道的自動識別。

（2）本文方法在地震數據中是否含有工業(yè)電干擾的識別方面要顯著優(yōu)于均方根振幅能量單頻識別方法，且能夠識別出含能量更弱的單頻干擾的地震道。同時本文方法在工業(yè)電干擾的保幅自適應壓制方面也要顯著優(yōu)于某工業(yè)化軟件。

（3）歸一化互相關系數門檻值可通過參數實驗確定，也可取經驗參數0.2，通常能夠較好地篩選出含有工業(yè)電干擾的地震道，因此采用本文方法可以更好地實現工業(yè)電干擾的有效壓制，這對于實際地震資料保幅處理提供了一種有效的方法。

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（本文編輯：楊琦）

A high-accuracy automatic identification and self-adaptive suppression method for single-frequency interference

CHEN Keyang，CHEN Shumin，LI Lailin，WANG Jianmin，WU Qingling，FAN Xingcai
（Research Institute of Exploration and Development，PetroChina Daqing Oilfield Company Ltd.，Daqing 163712，Heilongjiang，China）

Industrial electrical interference in seismic data has the characteristics of single-frequency,which can be expressed with sine or cosine function.Therefore,this paper presented a new method of automatic identification and self-adaptive suppression of the single-frequency interference based on normalized cross correlation coefficient.We combined the sine function and cosine function to depict the single-frequency interference within the deep time-window, which can approximate the single-frequency interference that may be contained within the practical seismic data,and then minimized the square difference target function between the practical seismic data and the predicted singlefrequency interference,and finally computed the amplitude,frequency and phase of single-frequency interference.We carried out the normalized cross correlation computation between the predicted single-frequency interference and the practical seismic data,the larger the normalized cross correlation coefficient is,the more possibility the seismic data contains the single-frequency interference.On the contrary,this seismic trace does not contain single frequencyinterference or contains single frequency interference with week amplitude that can be ignored.Consequently,we presented a threshold value which is used to select the seismic trace containing single-frequency interference,which is subtracted from the original seismic data.With above processing stages,we finished the automatic identification and selt-adaptive suppression of single-frequency interference from the seismic data.The practical seismic data verifies the effectiveness and accuracy of the proposed method,which is better than conventional band pass filter square energy identifying method and the industrial software over the identification accuracy and suppression effect.In a summary, the proposed method can provide an effective method for the practical seismic data amplitude-preserved processing.

seismic data；single frequencyinterference；normalized cross correlation coefficient；automatic identification；self-adaptivesuppression

P631.4

A

1673-8926（2014）03-0109-05

2013-11-19；

2014-01-15

國家重點基礎研究發(fā)展計劃（973）項目“火山巖油氣藏的形成機制與分布規(guī)律”（編號：2009CB219307）資助

陳可洋（1983-），男，碩士，工程師，主要從事高精度地震波傳播模擬與逆時成像、多線程并行計算與模塊開發(fā)、實際地震資料數字處理方法研究與應用等研究工作。地址：（163712）黑龍江省大慶市讓胡路區(qū)大慶石油勘探開發(fā)研究院地震處理二室。電話：（0459）5508524。E-mail：keyangchen@163.com。