基于CEEMD-MSSA的地震数据随机噪声压制

摘要

随机噪声是地震数据中常见的噪声类型之一，直接影响地震数据的高分辨率成像处理和精细解释。基于低秩假设的地震数据随机噪声衰减方法已被广泛应用于噪声压制。然而，由于地震数据的复杂性，其压制效果难以满足实际需要。针对上述问题，提出了互补集合经验模态分解(CEEMD)与多道奇异谱分析(MSSA)算法相结合的随机噪声压制技术。首先该技术基于CEEMD算法提取f-x域含噪声地震数据中的水平信号分量，然后利用MSSA算法提取倾斜信号分量，最后通过叠加水平分量和倾斜分量实现随机噪声压制。基于地震信号的低秩特质，所提方法充分利用了CEEMD和MSSA算法在水平及倾斜信号分量识别方面的优势，有效提升了地震信号的检测与提取能力，从而显著提高信噪比。合成数据和实测数据研究表明，相较于传统的MSSA和EMD-MSSA算法，所提方法在随机噪声压制方面表现更优，显著提升了地震数据信噪比，可为后续处理环节提供高质量数据输入，具有重要的实际应用价值。

关键词

随机噪声压制 / 多道奇异谱分析 / 互补集合经验模态分解