地震勘探是现代地球物理勘探方法的主要手段之一,通过炸药或者可控震源得到的人工激发波在地层中传播,依据地震波在不同地层的岩石中传播的规律来推断地下的地质构造情况。在地震勘探过程中会受到各种干扰,包括数据采集时的天气状况、周围环境、人为作用、仪器等。因此地震勘探直接采集到的数据包含大量的噪声,并且与有效信号叠加在一起,不能直接用作地质解释,需要先对其进行数字信号处理。1960年开始,数字信号处理技术被引入到地震勘探中来,对地震资料进行消噪的技术逐渐发展,并且对地震数据处理提出了“三高一准”的要求。随机噪声作为影响地震资料信噪比的关键因素之一,随机出现在地震记录中的某一时间段或某些道记录,覆盖频率范围广,没有一定的视速度和传播方向,其无规律性给随机噪声的压制带来很多困难。压制随机噪声的方法有很多,已有的方法不断被改进,新的方法也在不断提出,但是对随机噪声的认识依然是对其进行压制的首要条件。尽管随机噪声在频率分布、传播方向等方面是随机的,但是在统计特征上遵循一定的规律性,近年来逐渐有专家学者通过对随机噪声进行分析研究,寻找其规律性来选择合适的噪声压制方法。目前对随机噪声的研究大多是定性研究,定量分析还比较少。基于此,本文提出建立地震勘探随机噪声的理论模型,对其进行定性定量的分析。按照噪声源的种类进行区分,研究由不同噪声源引起的随机噪声在地震记录中的基本特征;分析不同噪声源的时空局部叠加效果;不同种类噪声源的近地表响应和动力学特征,从理论上分析不同因素对噪声特性的影响和不同测区噪声性质发生变化的原因。通过对随机噪声建模选择合适的滤波方法。具体工作如下:1.分别确定噪声源函数模型和噪声传播模型,对随机噪声进行建模。将随机噪声的产生原因作为噪声分类的依据,将其分为自然噪声和人文噪声两大类。自然噪声是由自然外力导致的噪声,例如风吹地表,植被等;人文噪声是由人为作用造成的噪声,例如机器运转,交通,人走动等。依据相应的理论和实践经验确定各类噪声源的源函数。采用波动方程作为噪声的传播模型。由格林函数理论可知,连续分布的场源可以看成是点源的叠加,知道一个点源和它激发起的场,就可以利用叠加原理求出同样边值条件下任意场源激发起的场。据此假设各类噪声源以点源的形式随机均匀地分布在检波器周围地表,由于对检波器而言,主要受噪声源对地表的作用影响,假设地球是半无限大、均匀、各向同性、完全弹性的理想介质,因此噪声源激发的弹性波以面波的形式传播,则随机噪声是所有点源共同作用得到的综合波场。通过解非齐次波动方程(驱动函数分别为各类噪声源函数)并叠加所有点源激发的波场,建立各类噪声的理论模型。通过理论分析和实验结果可以得出,风速越大,地表越粗糙,山体越高越陡,引起的噪声越大,噪声能量分布的频率越高;植被覆盖越多,噪声干扰越强,并且风速越大,枝叶越细小,噪声频率越高。2.对实际测区随机噪声建模,并与实际噪声对比以验证建模方法的有效性。分别建立新疆塔里木沙漠地区和云南山地地区两个测区随机噪声的理论模型,并将模拟噪声与实际野外采集的数据相比较。由于随机噪声是时空域二维波场,因此分别将模拟噪声和实际噪声的振动图和波剖面特征进行对比,包括谱特征、相轨迹(仅在振动图有)、均值、方差、峰度、偏度、均方根值、频数分布和累积分布。沙漠地区随机噪声由风吹地表所致的噪声,以及近场人文噪声和远场人文噪声构成。根据相应的理论建立三种噪声的理论模型,将其叠加后得到沙漠地区模拟噪声记录,并与实际噪声进行对比。结果显示沙漠地区模拟噪声和实际噪声在时间域和空间域基本上是一致的。云南山地地区随机噪声由风吹地表所致的噪声,树干摇动引起的地面微震,风吹树木枝叶发出的声音,以及近场人文噪声和远场人文噪声组成。同沙漠地区一样,分别对比云南山地地区实际噪声的振动图和波剖面的各项特性,可以看出模拟噪声与实际噪声几乎是一致的。与沙漠地区相比,山地地区由于山体对风速的加速效应和植被覆盖,噪声频率远高于沙漠地区,而风吹树木引起的噪声是导致山地噪声高频率的主要因素。通过对沙漠地区和山地地区的随机噪声建模,并将模拟噪声与实际噪声的各项特性进行对比,两个测区模拟噪声与实际噪声的特征基本是一致的,说明了随机噪声建模方法的有效性。实际随机噪声复杂多变,对随机噪声的建模结果是实际噪声的近似结果,但是其主体部分。3.通过建立随机噪声的理论模型,选择合适的滤波方法。滤波方法有很多,并且各有所长,同一种滤波方法对不同种类的噪声有不同的压制效果。对随机噪声建模,首先在进行正演实验时,可以选取所研究测区的模拟噪声作为背景噪声,为后续实际数据处理提供方便;其次,可以从理论上分析不同测区随机噪声的组成成分及其特性,从而选择合适的滤波方法。本文通过建立塔里木沙漠地区和云南山地地区随机噪声的理论模型可以知道,沙漠地区随机噪声的主要组成部分为近场人文噪声,其源函数为伪谐波(高斯包络的余弦函数)函数,本文选择复数域扩散滤波法(Complex Diffusion Filtering,CDF),其原理是将薛定谔方程与线性扩散方程结合后可以得到复数域扩散方程,对其求解得到的实数解相当于一个高斯窗函数和含噪信号进行卷积的结果,但是比高斯滤波法更能保留信号自身的细节。分别对模拟记录和野外资料进行处理,均得到了较好的滤波结果。山地地区由于植被覆盖,风吹树木枝叶发出的声音几乎覆盖了其它种类的噪声,频率覆盖范围广,在0Hz~225Hz左右,并且存在某几个频率较高的主频率成分,因此选择对此类噪声压制比较有效的滤波方法。文中选择时频峰值滤波(Time Frequency Peak Filtering,TFPF)对其进行压制,其滤波原理是求出含噪信号的解析信号后,估计该解析信号Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)的最大值得到滤波后的信号,能在信噪比很低,约束条件比较少的情况下,较好地恢复出有效信号,相当于一个时不变低通滤波器。分别采用TFPF对模拟记录和实际数据进行处理,均得到比较理想的滤波结果。文章最后比较了CDF对山地地区随机噪声的压制效果和TFPF对沙漠地区随机噪声的滤波效果,结果显示CDF更适合沙漠地区而TFPF更适合山地地区。在选择滤波方法的过程中,也比较了地震勘探信号处理中常用的中值滤波和小波变换的滤波结果,去噪的效果不是特别理想。CDF和TFPF只是两个比较有效的例子,也有其他合适的滤波方法。对随机噪声进行建模可以对随机噪声进行定性、定量地分析,为选择更适合的噪声压制方法提供理论指导作用,提高地震资料的信噪比、分辨率。