【摘 要】
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在复杂地表区,面波、浅层多次反射折射波和由近地表地层结构、非均质性和粗糙起伏地表等因素的散射作用所产生的散射噪声是影响和降低地震资料信噪比的重要因素。表层噪声衰减方法研究一直是油气地震勘探领域内基础和重要的研究课题。针对表层线性噪声,开展自适应F-K倾角滤波方法研究具有现实意义和实用价值。本文在分析表层线性噪声的成因与特征的基础上,针对常规F-K倾角滤波方法的弊端,将Ransac算法引入到F-K倾
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在复杂地表区,面波、浅层多次反射折射波和由近地表地层结构、非均质性和粗糙起伏地表等因素的散射作用所产生的散射噪声是影响和降低地震资料信噪比的重要因素。表层噪声衰减方法研究一直是油气地震勘探领域内基础和重要的研究课题。针对表层线性噪声,开展自适应F-K倾角滤波方法研究具有现实意义和实用价值。本文在分析表层线性噪声的成因与特征的基础上,针对常规F-K倾角滤波方法的弊端,将Ransac算法引入到F-K倾角滤波方法中,开展了T-X域线性噪声的视速度自适应识别和F-K域倾角滤波带自适应判别方法研究和软件编制。利用合成和实测地震数据进行了方法验证,通过与常规方法应用效果的对比分析总结了该方法的优势与不足。研究结果表明:（1）表层线性噪声的频谱与信号频谱存在重叠,好的噪声衰减方法应在消除噪声的同时,尽可能保留信号的频率不受损失;（2）在给定视速度搜索区域与搜索速度区间的条件下,基于Ransac算法的T-X域线性噪声视速度（倾角）自适应识别方法能高效和准确地识别线性噪声的视速度。（3）F-K域倾角滤波带自适应判别方法可以自动确定倾角滤波带限,克服常规方法中的吉普斯现象。在与信号频谱发生重叠的线性噪声的衰减方面,具有明显的优势。
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