孟 娟 高 琴 李亚南②

(①防灾科技学院电子科学与控制工程学院，河北三河 065201；②河北省地震灾害监测仪器与监测技术重点实验室，河北三河 065201)

0 引言

地震勘探是油气勘探开发的重要手段，且依赖于高质量的处理成果数据。受人类活动、环境、天气、仪器等多方面因素影响，实际采集的地震数据中往往存在各种噪声干扰，这无疑会影响地震资料处理和解释的准确性。为了提高地震勘探精度，使地震资料能更真实地反映地下地质情况，压制噪声干扰在地震数据处理中就显得极为重要了。

地震资料噪声包括规则噪声和随机噪声两大类。面波是其中一种能量较强且广泛存在的规则干扰，其频率低、衰减慢，大大降低了地震资料信噪比；而随机噪声则显得杂乱无规律，频率分布宽泛，空间上无确定的视速度。因此，可根据面波和随机噪声各自的特点探寻相应的适用去噪方法。

在面波压制领域，S变换[1]、广义S变换[2-3]、Curvelet变换[4-5]、小波变换[6-7]和f-x域滤波[8]等方法广泛使用，利用面波与有效波在变换域上的特征差异实施分离。这些方法有一定效果但也有局限性，且会不同程度地损害有效信号。

在随机噪声去除方面，经验模态分解(Empirical mode decomposition，EMD)[9]、小波阈值去噪[10]、深度学习[11]等方法被引入，但这些方法同样有各自优缺点。如EMD存在模态混叠、伪模态等问题，难以兼顾增强去噪效果与降低有效信号损伤；小波阈值去噪效果依赖于小波基的选取；深度学习需大量训练数据，计算量大。这些算法一般只针对单一类型噪声，难以同时处理面波和随机噪声这两种最普遍存在的干扰。……