پیوندهای مفید
اخبار و اعلانات
آمار
| تعداد نشریات | 158 |
| تعداد شماره‌ها | 6,225 |
| تعداد مقالات | 67,685 |
| تعداد مشاهده مقاله | 114,973,171 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 89,645,415 |
تضعیف نوفه‌های لرزه‌ای آشفته با وزن دادن ماتریس هنکل رتبه کاهیده | ||
| فیزیک زمین و فضا | ||
| مقاله 6، دوره 42، شماره 1، خرداد 1395، صفحه 63-73 اصل مقاله (707.48 K) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2016.55677 | ||
| نویسندگان | ||
| مسلم هاشمی* 1؛ حمیدرضا سیاهکوهی2؛ علی غلامی3 | ||
| 1فارغ التحصیل کارشناسی ارشد ژئوفیزیک، تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفتۀ کرمان، ایران | ||
| 2استاد گروه فیزیک زمین | ||
| 3رئیس بخش خدمات رایانه ای | ||
| چکیده | ||
| حضور نوفه تاثیر نامطلوبی روی داده‌های لرزه‌ای می‌گذارد. یکی از مراحلی که در پردازش و تفسیر داده‌های لرزه‌ای اهمیت دارد، تضعیف مطلوب نوفه‌ها می‌باشد. حضور نوفه و حذف نامطلوب آن‌ها مانع از ایجاد تصویر صحیح از ساختارهای زمین شناسی منطقه جهت تفسیر داده‌های لرزه‌ای می‌شود. نوفه‌های تصادفی اغلب توزیع گوسی دارند. ولی در بعضی از گیرنده‌ها این نوفه‌ها مقادیر قابل ملاحظه‌ای دارند که از توزیع گاوسی هم پیروی نمی‌کنند که در این مقاله به آن‌ها نوفه‌های آشفته (Erratic) گفته می‌شود. نوفه‌های آشفته می‌تواند بر اثر وزش باد، وارونگی قطبی ناصحیح، شرایط سطحی ضعیف، ماشین آلات و ... تولید شوند. هر چند فیلترهای بر پایه حداقل مربعات برای حذف نوفه‌های تصادفی بهینه است، اما به دلیل غیر گوسی بودن نوفه‌های آشفته، نتایج مطلوبی نمی‌دهد. به منظور رفع این مشکل، فیلتر جدید بر پایه کاهش رتبه ماتریس هنکل را معرفی می‌کنیم. در این روش بعد از انتقال داده‌ها به حوزه فرکانس- مکان، برای تک تک برش‌های فرکانسی ماتریس هنکل ساخته و رتبه آن را کاهش می‌دهیم و سپس با استفاده از الگوریتم تکراری و توابع وزنی، تا زمانی که همگرایی مطلوبی حاصل شود، ترکیب وزن‌داری از مقادیر ماتریس اولیه و ماتریس کاهش رتبه یافته را بدست می‌آوریم که با دادن وزن صفر به نوفه‌های آشفته آن‌ها را حذف می‌کنیم. این روش قابل اعمال به داده‌های لرزه‌ای دو بعدی و سه بعدی با شیب‌های متقاطع می‌باشد. عملکرد این فیلتر بر روی داده‌های لرزه‌ای واقعی و مصنوعی بررسی شد و ملاحظه شد که روش به خوبی نوفه‌های آشفته و تصادفی را تضعیف می‌کند. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| کاهش رتبه ماتریس؛ تجزیه مقدار تکین؛ ماتریس هنکل؛ فیلتر کادزو؛ تضعیف نوفه‌های تصادفی؛ تضعیف نوفه‌های آشفته | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Erratic seismic noise attenuation by weighting of rank reduced Hankel matrix | ||
| نویسندگان [English] | ||
| moslem hashemi1؛ Hamid Reza Siahkoohi2؛ Ali Gholami3 | ||
| 1Graduate | ||
| 2Professor of Physics of the Earth | ||
| 3Head of Computer Services | ||
| چکیده [English] | ||
| The presence of noise in geophysical measurements has undesirable effects on the seismic data. One of the important problems in seismic data processing is attenuation of the noise to the desired form and keeping the original signal. Contamination of seismic data with noise prevents obtaining a proper image of geological structures and seismic data interpretation. In some of the receivers the noise has erratic values and the amplitude is large in relation to other receivers, surprising and do not follow a Gaussian distribution. In reality, not all observed data follow the Gaussian distribution. There may be a group of atypical data that are far away from the majority of data. Atypical data are referred to as outliers or gross errors, which follow other distributions or there is no clear distribution to describe them. These are called erratic noises that do not follow the Gussian distribution. Conventional methods for noise suppression assume Gaussian noise distribution and their performance decreases in the case of erratic noise. The rank reduction based techniques are applied to attenuate weak random seismic noise in a least squares sense. The rank reduction methods are very sensitive to erratic noises and the different results provide. Even a little of erratic noises extremly degrades the performance of the rank reduction methods. More robust estimates are needed such that they are acceptable even when the data do not strictly follow the given distribution. The non-Gaussian and erratic noise are usually produced by wind, incorrect polarity, cultural and traffic noises and so on. In order to solve this problem a new filter based on repeating the reduction of the rank of Hankel matrix is introduced. The method is called iteratively reweighted rank reduction (IRRR). This method is combination of iterative weighted least squares procedure (IRLS) and weighting low-rank approximations (WLRA). In this method after transferring data into the frequency domain, for each constant frequency slice an individual Hankel matrix is created and then by using singular value decomposition (SVD) a rank reduced matrix is obtained. Later on using the iterative algorithm, until the desired convergence is achieved, the combined weight values are obtained from the original matrix and rank reduced matrix. Parameter that controls the convergence of the method is the weighting function. The role of weighting function is reducing or completely removing of the erratic noise from data. Here the weighting function we used was Tukey’s Biweight function. In order to maintain the statistical performance and the ability of the method we define regulation parameter τB. Regulation parameter is calculated based on the estimates to the median and the median absolute deviation. These two estimates are not sensitive to erratic noise. The advantage of this method in comparison to the other rank reducing methods is the attenuation of erratic noise and at the same time random noise. This method is application to 2D and 3D seismic data. Performance of the method was tested on synthetic and real seismic data. The results showed superior performance of the method in attenuating erratic noises. | ||
| کلیدواژه‌ها [English] | ||
| Matrix rank reduction, Singular Value Decomposition, Hankel matrix, Random noise attenuation, Erratic noise attenuation | ||
| مراجع | ||
|
Beaton, A. E. and Tukey, J. W., 1974, The fitting of power series, meaning polynomials, illustrated on band-spectroscopic data, Technometrics, 16(2), 147-185.
Cadzow, J. A., 1988, Signal enhancement-a composite property mapping algorithm, Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on, 36(1), 49-62.
Chen, K., 2013, Robust matrix ranks reduction methods for seismic data processing, Master of Science in Geophysics, University of Alberta.
Claerbout, J. F. and Muir, F., 1973, Robust modeling with erratic data, Geophysics, 38(5), 826-844.
Holland, P. W. and Welsch, R. E., 1977, Robust regression using iteratively reweighted least-squares, Communications in Statistics-Theory and Methods, 6(9), 813-827.
Huber, P. J., 1981, Robust statistics, Wiley, New York.
Ji, J., 2011, Robust inversion using biweight norm, in 2011 SEG Annual Meeting, Society of Exploration Geophysicists.
Maronna, R. A., Martin, R. D. and Yohai, V. J., 2006, Robust statistics, Wiley Chichester.
Sacchi, M. D., 2009, FX singular spectrum analysis, in CSPG CSEG CWLS Convention.
Scales, J. A. and Gersztenkorn, A., 1988, Robust methods in inverse theory, Inverse problems, 4(4), 1071. Schlossmacher, E., 1973, An iterative technique for absolute deviations curve fitting, Journal of the American Statistical Association, 68(344), 857-859.
Srebro, N. and Jaakkola, T., 2003, Weighted low-rank approximations, in ICML. Trickett, S., 2002, F-x eigenimage noise suppression, in 2002 SEG Annual Meeting, Society of Exploration Geophysicists.
Trickett, S., 2008, F-xy Cadzow noise suppression, in 78th Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts.
Trickett, S. and Burroughs, L., 2009, Prestack rank-reduction based noise suppression, Canadian Society of Exploration Geophysicists, 924-931.
Ulrych, T. J., Freire, S. and Siston, P., 1988, Eigenimage processing of seismic sections, 58th Annual Internat, Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expanded Abstracts, Session: S22.4.
Watt, T. and Bednar, J., 1983, Role of the alpha-trimmed mean in combining and analyzing seismic common-depth-point gathers, in 1983 SEG Annual Meeting, Society of Exploration Geophysicists. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,631 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 841 |
||