利用字典学习快速匹配追踪压制煤层强反射

摘要

煤层强反射信号上、下和内部通常隐藏着弱有效信号,如何有效分离煤层强反射信号周围的弱有效信号,受到了越来越多的关注。匹配追踪算法是解决该难题的有效算法之一。然而,匹配子波母函数早期用Gabor子波,现在常用Morlet小波和Ricker子波等,而这些子波都是理论子波,和实际地震资料波形特征存在较大差异,因此在匹配过程中会产生残余分量。针对该问题,通过引入了字典学习算法,从地震数据中学习获得字典的有限匹配子波而不是预先定义字典,极大提高了信号分解的匹配度。针对目标区煤层反射不稳定的问题,选择按单个同相轴开展字典学习,从而构建了振幅、相位、主频和极性变化的单峰字典库。通过叠后、叠前的衰减煤层强反射处理分析,验证了新方法在强反射压制方面比常规方法更可靠且有效。应用基于匹配子波的Wigner-Ville高分辨率时频分析方法,揭示了煤层强反射消除前、后时频属性特征,为煤层附近储层的精确描述提供了技术支撑。