基于智能盲源分離的地震去噪研究匯報人：賈盼龍導

師：田學民專

業：控制科學與工程目錄課題背景及研究現狀研究目標和研究內容擬解決的關鍵性問題技術路線創新點課題進展1

課題背景及研究現狀由于傳統的地震信號去噪方法，對于低信噪比的地震資料效果不佳，甚至會對有效信號帶來損傷，嚴重影響地震勘探的的分析結果。尋求新的去噪方法，有效地去除低信噪比數據中的噪聲具有重要的實際意義。由于有效地震信號與噪聲相互獨立，可以考慮用ICA方法進行地震信號去噪。但傳統的ICA方法多涉及非線性函數的選取問題，極大地影響了ICA算法的分離能力,而且算法較為復雜，收斂速度也比較慢。因此，尋求一種算法簡單，參數設置少，全局收斂性強的方法快速地進行低信噪比地震信號去噪，是值得研究的課題，具有重要的理論價值和實際意義。2

研究目標和研究內容研究目標尋求一種算法簡單，參數設置容易，且不涉及非線性函數選取問題的盲源分離算法，對盲源分離算法的收斂速度和分離性能進行進一步完善。將改進的盲源分離算法用于地震信號去噪處理中，對地震信號中的噪聲進行有效抑制，提取有效地震信號，在提高地震記錄信噪比的同時，保證同相軸不發生畸變。2

研究目標和研究內容研究內容針對IWO算法存在的問題對其進一步完善，增強算法尋優速度與全局收斂性能，將其作為盲源分離的優化算法，使算法分離性能更好。對實際地震資料特征進行分析，設計實際地震資料處理流程，用改進的盲源分離算法進行實際地震信號去噪研究。3

擬解決的關鍵性問題盲源分離中尋優算法的研究。采用何種優化方法，既能保證較快的收斂速度，又

能具有較好的全局尋優能力，是本課題的一個關鍵所在。處理實際地震信號去噪時盲源分離算法輸入的選取。盲源分離的輸入往往是多道信號，但是地震勘探獲得的信號通常只有一道。怎樣才能通過一道原始信號，實現兩道輸入，并且保證較好的去噪效果，這也是本課題的應該解決的關鍵性問題。4

技術路線總體思路分離信號2分離信號1優化目標函數

J（y）EMD分解IMF重構含噪信號虛擬通道B解混矩陣W球化矩陣圖1本課題總體思路對IWO算法進行改進用改進IWO算法更新解混矩陣4

技術路線IWO算法的改進針對其優勝略汰的競爭性生存法則對算法全局收斂性不利的弊端，擬將小生境思想引入到算法中，對種群進行分類，使一些附近存在極值點的解也適當保留，增加種群多樣性，進一步提高算法的全局尋優能力。針對其進化前期步長較大引起算法收斂速度慢的不足，擬采用自適應種子數進行種群繁殖。這樣在步長較大時產生較多種子，從而有利于算法快速的向最優解靠攏，提高算法的收斂速度。4

技術路線自適應種子數：最大種子數量向下取整種子數量最小種子數量植株的適應值種群最小適應值種群最大適應值固定最大種子數和最小種子數圖2

IWO算法種子數計算方法4

技術路線是是計算各植株適應度確定各植株后代個數方法如圖1根據空間分布產生新的解所有解的數量是否<Qsize初始化種群，并計算每步最大最小生成種子數否計算各植株適應度并按適應度大小排序對種群個體按適應度進行分類否根據生存法則分別對每一類中適應度差的個體進行剔除，剩余Qsize個個體選取Qsize個解是否達到最大迭代次數分別對每一類種群中個體按圖1方法產生后代個數，并按根據空間分布產生新的植株輸出最優解算法結束圖3改進IWO算法流程圖4

技術路線EMD技術5

創新點擬將小生境思想用于IWO算法，提高其全局收斂性能和搜索精度。擬采用自適應種子數繁殖機制來改善IWO算法的收斂速度。6

課題進展已將IWO算法作為盲源分離算法的優化判據，根據地震

信號特