А. В. ДЕРОВ, Г. А. МАКСИМОВ
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ
Рассмотрено приложение алгоритма непараметрической фильтрации, основанного на спектральном разложении матриц, к данным сейсмической разведки. Продемонстрировано, что данный метод эффективно выделяет когерентную составляющую сейсмического поля без предварительных предположений о структуре самого поля. Показано, что такой подход может быть эффективно использован для подавления случайной компоненты в многомерных данных сейсморазведки и для выделения основных горизонтов сейсмического разреза.
Используемый в данной работе, вариант алгоритма обработки данных сейсморазведки вычислительно достаточно эффективен и сводится к хорошо известным устойчивым, численным алгоритмам. В отечественной литературе этот метод называется «Гусеницей» [1], за рубежом SSA [2] (Singular Spectral Analysis) или SVD (Singular Value Decomposition). Основным достоинством данного метода является его способность подавлять хаотическую компоненту в данных, не делая никаких предположений об их аналитической структуре.
На Рис. 1 представлены сейсмические разрезы до и после фильтрации указанной фильтрации. Видно, что предложенный метод эффективно
Рис. 1
подавляет стохастическую компоненту в данных сейсморазведки. Более того, меняя число удерживаемых собственных значений, данный подход можно использовать для более четкого выделения основных сейсмических горизонтов. На Рис. 2 представлен результат фильтрации того же разреза при меньшем числе удержанных собственных значений. Полученное упрощение сейсмического разреза может быть использовано для более устойчивого выделения сейсмических горизонтов в автоматическом режиме обработки.
Рис. 2
Список литературы
1. Голяндина “Гусеница”-SSA: анализ временных рядов. Учебное пособие. - СПб.: Изд-во СПбГУ. 20с.
2. Elsner J. B., Tsonis A. A. Singular Spectrum Analysis: A New Tool in Time Series Analysis. New York, London: Plenum Press. 19p.
