Lọc nhiễu băng địa chấn bằng phƣơng pháp thống kê Nguyễn Khắc Điền Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Khoa Vật lý Luận văn ThS Chuyên ngành: Vật lý Địa cầu; Mã số:60 44 15 Ngƣời hƣớng dẫn: TS. Nguyễn Đức Vinh Năm bảo vệ: 2011 Abstract: Trình bày các khái niệm về đại lƣợng ngẫu nhiên, hàm ngẫu nhiên, hàm tự tƣơng quan về tƣơng quan tƣơng hỗ cũng nhƣ cơ sở của phƣơng pháp lọc số liệu địa vật lý dựa trên lý thuyết xác suất thống kế. Nghiên cứu một số phƣơng pháp lọc nhiễu băng địa chấn: Phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến, phƣơng pháp xác suất ngƣợc; Các bƣớc xử lí theo phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến; Làm trơn hƣớng cộng. Đƣa ra thử nghiệm trên số liệu mô hình. Keywords: Vật lý; Phƣơng pháp thống kê; Xử lý số liệu; Địa vật lý; Thăm dò địa chấn Content Thăm do ̀ đi ̣ a chấn la ̀ mô ̣ t trong nhƣ ̃ ng phƣơng pha ́ p chu ̉ đa ̣ o trong thăm do ̀ đi ̣ a vâ ̣ t ly ́ . Đây la ̀ phƣơng pha ́ p cho đô ̣ tin câ ̣ y cao , rất hiê ̣ u qua ̉ trong viê ̣ c xa ́ c đi ̣ nh cấu trc địa chất c dạng phân lớp . Tuy nhiên, do a ̉ nh hƣơ ̉ ng cu ̉ a nhiều nguyên nhân khác nhau, băng đi ̣ a chấn thu đƣơ ̣ c luôn bi ̣ a ̉ nh hƣơ ̉ ng cu ̉ a ca ́ c loa ̣ i nhiê ̃ u. Vì vậy xử lý số liệu là mảng công việc rất quan trọng trong thực nghiệm ni chung và trong thực nghiệm vật lý ni riêng. Số liệu quan sát thông thƣờng không chỉ chứa tín hiệu cần quan tâm mà còn chứa nhiều thành phần khác ví dụ nhƣ nhiễu ngẫu nhiên. Điều này làm phức tạp rất nhiều khả năng nhận biết tín hiệu cần quan tâm. Chính vì vậy, một trong những khâu quan trọng của xử lý số liệu là tách tín hiệu trên phông nhiễu hay còn gọi là lọc nhiễu. 2 C rất nhiều phƣơng pháp, thuật toán để giải quyết vấn đề lọc nhiễu, tuy nhiên lọc số liệu dựa trên giả thuyết về tính ngẫu nhiên của dữ liệu quan sát tức là dựa trên các giả thuyết thống kê đƣợc quan tâm nhiều hơn cả. Trong số rất nhiều các phƣơng pháp lọc trên cơ sở thống kê thì phƣơng pháp đƣợc gọi là tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến đƣợc coi là khá đơn giản và cho hiệu quả khá tốt trong trƣờng hợp tín hiệu c ích đƣợc ghi nhận trên nhiều tuyến quan sát ví dụ các dị thƣờng trọng lực, từ với các vật thể hai chiều nằm ngang Các băng địa chấn cũng là đối tƣợng thích hợp của phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến (mạch địa chấn) vì các trục đồng pha (biểu đò thời khoảng) nằm trên các mạnh ghi. Đƣợc sự động viên của thầy giáo hƣớng dẫn, chng tôi đã mạnh dạn tìm hiểu phƣơng pháp và tiến hành thử nghiêm khả năng cũng nhƣ hiệu quả của phƣơng pháp. Do thời gian và trình độ còn hạn chế nên việc tìm hiểu một vấn đề mới là rất kh khăn. Tuy nhiên, kết quả bƣớc đầu cho thấy khả năng lọc nhiễu của phƣơng pháp là khá tốt, với các cố gắng tiếp theo để hoàn chỉnh phƣơng pháp c thể đ sẽ là một công cụ mạnh trong việc lọc số liệu. Thực hiện kha luận này, nhiệm vụ chính của sinh viên là tìm hiểu về cơ sở lý thuyết của phƣơng pháp, xây dựng chƣơng trình, lựa chọn mô hình để thử nghiệm thuật toán. Luâ ̣ n văn đƣợc chia làm 3 chƣơng: Chương 1: MỘT SỐ KHÁI NIỆM THỐNG KÊ SỬ DỤNG TRONG XỬ LÝ SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ Chương 2: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP LỌC NHIỄU BĂNG ĐỊA CHẤN Chương 3: MỘT SỐ THỬ NGHIỆM TRÊN SỐ LIỆU MÔ HÌNH CHƢƠNG 1. MỘT SỐ KHÁI NIỆM THỐNG KÊ SỬ DỤNG TRONG XỬ LÝ SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 3 1.1. Đại lƣợng ngẫu nhiên, hàm ngẫu nhiên Đại lượng ngẫu nhiên Khái niệm này so với khái niệm biến cố ngẫu nhiên n là biểu hiện biến cố đƣợc ghi nhận dƣới dạng số. Đại lƣợng ngẫu nhiên là đại lƣợng thu đƣợc trong kết quả thực nghiệm, trong địa vật lý đ là giá trị quan sát các trƣờng địa vật lý. Quá trình ngẫu nhiên Quá trình ngẫu nhiên hay hàm ngẫu nhiên (ví dụ ký hiệu là F(x) hoặc F(t) ) là hàm mà các giá trị của n c đƣợc trong quá trình thực nghiệm. Quá trình ngẫu nhiên đƣợc gọi là quá trình ergodic nếu giá trị trung bình trong khoảng quan sát đủ lớn tƣơng đƣơng giá trị trung bình trong suốt khoảng quan sát. Ni một cách khác, quá trình ngẫu nhiên đƣợc gọi là ergodic nếu các đặc trƣng thống kê của n c thể suy ra đƣợc từ một chuỗi các mẫu đủ dài của n. Quá trình ngẫu nhiên dừng là quá trình ngẫu nhiên mà các đặc trƣng của n không thay đổi theo thời gian [1]. Lý thuyết thống kê phát triển các tính toán trên cơ sở giả thiết dữ liệu c tính dừng và tính ergodic. Hàm ngẫu nhiên c thể liên tục hoặc rời rạc, với việc sử dụng máy tính các đại lƣợng liên tục đƣợc chuyển sang rời rạc. Hiểu một cách đơn giản, hàm ngẫu nhiên là tập hợp của các giá trị ngẫu nhiên. Hàm ngẫu nhiên trong địa vật lý là các quan sát trƣờng địa vật lý hoặc theo thời gian hoặc theo khoảng cách, độ sâu Phương sai, độ lệch chuẩn Phƣơng sai thƣờng đƣợc ký hiệu là s 2 đƣợc định nghĩa bởi công thức [4 ]: s 2 = (x i - x ) 2 /n (1.1) ở đây: x = ( x i )/n (1.2) Độ lệch chuẩn thƣờng đƣợc ký hiệu là s, đƣợc định nghĩa là căn bậc hai của phƣơng sai s = 2 i (x ) /xn  (1.3) 4 Mô hình số liệu địa vật lý Trong địa vật lý, việc quan sát ghi nhận giá trị một trƣờng địa vật lý tại điểm (hay thời điểm) x sẽ thu đƣợc một tổng bao gồm dị thƣờng a(x) hay a(x) và phần làm cho dị thƣờng kia bị méo đi gọi là nhiễu n(x) hay n(x). về mặt toán học, số liệu đo c thể viết: (1.4) Cũng cần phải ch ý rằng khái niệm dị thƣờng (hay tín hiệu) trong quan sát các trƣờng địa vật lý chỉ là tƣơng đối. Trong từng trƣờng hợp cụ thể quan niệm này thay đổi. Các chuyên gia [4] coi phần trƣờng chênh lệch so với phần trƣờng bình thƣờng thì là dị thƣờng. Trƣờng bình thƣờng phải hiểu trong hai trƣờng hợp khác nhau: Trƣờng nhân tạo và trƣờng tự nhiên. Loại nhân tạo, ví dụ nhƣ trong thăm dò điện, trƣờng bình thƣờng là trƣờng gây ra bởi nguồn phát xác định trong môi trƣờng đồng nhất. Với loại trƣờng nguồn gốc tự nhiên thông thƣờng đƣợc tính bằng các biểu thức giải tích. Nhìn chung, phần trƣờng c ích, cần phát hiện, nghiên cứu đƣợc coi là dị thƣờng (tín hiệu), phần còn lại làm méo m phần kia gọi là nhiễu. Ví dụ trong thăm dò từ, trọng lực c lc ta quan tâm phần khu vực, c lc ta khai thác phần địa phƣơng. 1.2. Hàm tự tƣơng quan và tƣơng quan tƣơng hỗ Hàm tự tương quan Hàm tự tƣơng quan thƣờng đƣợc ký hiệu là R và đƣợc định nghĩa nhƣ sau: (1.5) ở đây : (1.6) 5 Với mô hình số liệu địa vật lý nhƣ (1.4) hàm R cho các bƣớc xê dịch m sẽ là: (1.7) Các nghiên cứu cho thấy, trong biểu thức này, hai tổng cuối cùng sẽ bằng không do nhiễu và tín hiễu không tƣơng quan. Thông thƣờng, ngƣời ta sử dụng hàm tự tƣơng quan chuẩn ha R H (m) theo công thức sau: (1.9) Hàm tự tƣơng quan để đánh giá khoảng hay bán kính tƣơng quan r.x của dữ liệu, nghĩa là đánh giá khoảng cách mà từ đ giá trị f i và các giá trị f i+m không còn tƣơng quan với nhau. Khoảng r này c thể đánh giá theo một giá trị  đủ nhỏ, ví dụ =(0.1 0.3) R(0), nghĩa là r là khoảng cách mà mọi m >r giá trị hàm tƣơng quan  R(m)  <  . Trên hình 1.1, trong trƣờng hợp a số liệu là không tƣơng quan vì với m>0 các giá trị hàm tƣơng quan R(m) rất bé, nhƣ vậy quá trình ngẫu nhiên này là không c liên kết, c thể khẳng định đ là nhiễu. Trong thực tế xử lý số liệu địa vật lý với r  1 quá trình ngẫu nhiên coi nhƣ không liên kết và đ là nhiễu. Hàm tương quan tương hỗ Hàm tƣơng quan tƣơng hỗ đƣợc đƣa vào để đánh giá tính tƣơng quan giữa hai quá trình ngẫu nhiên, ví dụ giữa số liệu quan sát đƣợc trên hai tuyến, hai lỗ khoan, hai kênh ghi địa chấn Ký hiệu hai mảng số liệu đ là f 1i và f 2i và hàm tƣơng quan tƣơng hỗ là B(m) ta c công thức tính sau: (1.10) Giả thiết 1i f = 2i f =0 ta c công thức đơn giản hơn: (1.11) Ví dụ, trong trƣờng hợp m=0 ta c: (1.12) 6 Trong trƣờng hợp m= 1 và -1 sẽ c: (1.13) 1.3. Cơ sở của phƣơng pháp lọc số liệu địa vật lý dựa trên lý thuyết sác xuất thống kê Nghiệm thống kê [4] gắn với khái niệm giả thuyết thống kê, c hai giả thuyết thống kê dùng trong bài toán phát hiện tín hiệu: - Giả thuyết về sự c mặt tín hiệu, nghĩa là khi trƣờng quan sát f i = s i + n i Giả thuyết này ký hiệu là H 1 . - Giả thuyết về sự vắng mặt tín hiệu, nghĩa là khi trƣờng quan sát f i = n i Giả thuyết này ký hiệu là H 0 . Sở dĩ c điều này vì các nhà nghiên cứu chia không gian khảo sát thành hai phần gọi là S 1 và S 2 . Phần không gian S 1 bao gồm tập hợp các điểm c mặt dị thƣờng, phần này tƣơng ứng H 1 . Tƣơng tự, S 2 bao gồm các điểm không chƣa dị thƣờng và tƣơng ứng H 0 . Giả sử sác xuất tiên nghiệm (trƣớc khi thu thập số liệu) c tín hiệu và không c tín hiệu lần lƣợt là P 1 , P 2 . Trong trƣờng hợp nhƣ vậy thì sác xuất hậu nghiệm tồn tại tín hiệu (sau khi thu thập số liệu) tính theo công thức [4]: P(F/H 1 )= P 1 . P(F/H 1 )/ (P 0 .(F/H 0 ) + P 1 .(F/H 1 )) (1.15) Kết luận chƣơng 1: Lý thuyết thống kê là hệ thống công cụ mạnh, đƣợc áp dụng rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, ví dụ trong xử lý phân tích số liệu kinh tế, tài chính. Trong lĩnh vực xử lý s liệu địa chất - địa vật lý, cùng với sự phát triển của hệ thống tính toán, hệ thống công cụ này hiện nay cũng đƣợc sử dụng nhiều và cũng cho các kết quả khả quan [4]. Điểm chính trong việc áp dụng lý thuyết này là quan niệm về mô hình toán của số liệu quan sát, ý nghĩa của các hàm tƣơng quan và cơ sở chấp nhận nghiệm thống kê. 7 CHƢƠNG 2. MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP LỌC NHIỄU BĂNG ĐỊA CHẤN 2.1. Phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến Trong công tác địa vật lý thăm dò ngƣời ta thƣờng tiến hành khảo sát theo từng đƣờng trên diện tích khu vực cần khảo sát. Các đƣờng đ trong chuyên môn gọi là các tuyến. Các tuyến này thƣờng song song hoặc gần song song với nhau. Bằng các thông tin tiên nghiệm về vùng khảo sát ngƣời ta thƣờng bố trí sao cho các tuyến cắt qua đối tƣợng địa chất cần khảo sát. C một số tuyến c thể vuông gc hoặc gần vuông gc với các tuyến song song kia làm nhiệm vụ kiểm tra hoặc liên kết. Trong trƣờng hợp địa hình phức tạp, khi không hình thành đƣợc mạng lƣới tuyến rõ ràng ta vẫn c thể nội suy để đƣa về mạng lƣới ô vuông hoặc chữ nhật. Với các băng địa chấn thì coi nhƣ mỗi mạch (kênh ghi) là một tuyến. Về mặt thống kê, thông tin từ đối tƣợng địa chất cần khảo sát c mặt trên nhiều tuyến theo một đƣờng cong hoặc thẳng đ là một thuận lợi lớn vì nhiễu ngẫu nhiên không hề xuất hiện nhƣ vậy. Phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến chính là tận dụng thuận lợi vừa ni trên, ngƣời ta cộng đồng pha tín hiệu c ích để n đƣợc tăng lên trong khi nhiễu ngẫu nhiên không đƣợc cộng đồng pha sẽ bị giảm đi. Nếu đƣa chỉ số j để xác nhận sự xê dịch của tín hiệu dọc theo tuyến quan sát và chỉ số p để xác nhận sự xê dịch giữa tuyến nọ và tuyến kia thì công thức (1.18) trong trƣờng hợp bài toán hai chiều c thể nhận dạng sau: 11 2 () , 22 2 s s f pj ki ki p k j i k i k i          (2.1) Trong biểu thức trên, thành phần đầu tiên là tỉ số năng lƣợng tín hiệu trên nhiễu trong cửa sổ Nm điểm tham gia cộng. Thành phần thứ hai chính là tích chập giữa số liệu quan sát và tín hiệu c ích cần tách. Tuy nhiên, giả sử chúng ta chƣa 8 biết hình dạng tín hiệu ra sao. Bây giờ, ta thử tách thành phần thứ hai này và gọi nó là  :    k ijkp i kipj fs , 2 1   (2.2) Nhƣ trên đã ni, thành phần s thực sự là chƣa biết thành ra việc cần phải quan tâm chỉ còn là tổng các dữ liệu quan sát, tức là tổng thứ hai của (2.2):    k ijkppj f , *  (2.3) Theo (2.3) ta giới hạn việc lấy tổng trên theo N tuyến, kết quả phép cộng đƣợc gán cho tuyến trung tâm. Tổng (1.9) chính là thể hiện của tên của phƣơng pháp đ là tổng dữ liệu quan sát trên nhiều tuyến. Về mặt lý thuyết thống kê, tổng này làm nhiễu tăng N lần còn tín hiệu tăng N lần và thành ra tỉ số tín hiệu trên nhiễu sẽ đƣợc tăng N lần. Tất nhiên, điều đ chỉ đạt đƣợc khi tổng đƣợc thực hiện theo hƣớng tƣơng quan nghĩa là theo đng đƣờng phƣơng của tín hiệu. Để đánh giá đƣờng phƣơng của tín hiệu (hƣớng cộng) thì ta c thể tính hàm tƣơng quan tƣơng hỗ giữa các tuyến kề nhau. Độ xê dịch này sẽ đƣợc xác định theo hoành độ giá trị cực đại dƣơng của hàm tƣơng quan tƣơng hỗ. Cực trị này cho ta biết sự tƣơng quan cực đại của tín hiệu theo hƣớng ta tính. Việc tính tổng (2.3) là đơn giản nhƣng qui trình thực hiện thuật toán phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến lại khá phức tạp. Trong khuôn khổ luận văn này, công sức chủ yếu đƣợc tập trung vào các công việc đ, điều này đƣợc trình bày trong các mục 2.3, 2.4, 2.5 dƣới đây. 2.2. Phƣơng pháp sác xuất ngƣợc 9 Trong thực tế, ở mức độ nào đ chng ta c thể c đƣợc thông tin về tín hiệu cần nhận biết. Ví dụ, c thể dựa vào thực nghiệm ở gần khu vực quan sát hoặc dựa vào hình dạng xung thu đƣợc trên băng địa chấn. Nhƣ vậy, giả sử ta biết hình dạng, biên độ tƣơng đối và chiều dài tín hiệu, điều chƣa biết là vị trí của n. Trong trƣờng hợp này ta c thể tính hệ số hợp lý  và sau đ tính đƣợc sác xuất c mặt dị thƣờng. Để tính  ta sử dụng công thức (1.21), còn sác xuất P(F/H 1 ) ta tính theo công thức (1.18). Xem xét công thức (1.21) để tính  ta thấy thành phần thứ nhất là ½ tỉ số năng lƣợng tín hiệu/nhiễu và n không thay đổi với mọi vị trí j trên tuyến quan sát. Thành phần thứ hai của biểu thức tính  chính là bộ lọc theo tiêu chuẩn cực đại tín hiệu/nhiễu, hàm trọng số ở đây chính là s i /σ 2 . NHƣ vậy, với thuật toán này, sau khi xác định P j (F/H 1 ) cho các điểm j trên tuyến, giả thuyết H 1 đƣợc chấp nhận trong các trƣờng hợp P j (F/H 1 )>0.5. 2.3. Các bƣớc xử lí theo phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến. Nhƣ trên đã trình bày, việc xử lí tài liệu theo phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến là khá phức tạp, cần phải qua các bƣớc sau: a. Loại trừ phông khu vực b. Tính hàm tƣơng quan tƣơng hỗ chuẩn hoá ch B ( l ) cho số liệu các đôi tuyến lân cận. Giá trị l cực đại để tính hàm tƣơng quan tƣơng hỗ cần phải đáp ứng độ xê dịch cực đại c thể của tín hiệu từ tuyến nọ sang tuyến kia vì trong địa vật lý thăm dò thƣờng sử dụng lƣới ô vuông hoặc chữ nhật, nên giá trị l thƣờng lấy trong khoảng -15 < l < 15. c. Để đánh giá độ xê dịch e l theo cực trị của hàm tƣơng quan tƣơng hỗ và đánh giá phƣơng sai ta dùng công thức: 2 e l  = 2 () ()2 e ch e ch l l B nB  (2.4) Trong đ: n - là tổng số điểm theo tuyến 10 m - là chiều dài tín hiệu (tính theo số điểm đo ) d. Chọn hƣớng cộng và đáy cộng Nhƣ trên đã đề cập, hƣớng cộng ta sẽ lấy theo kết quả tính hàm tƣơng quan tƣơng hỗ. Việc tính hàm tƣơng quan tƣơng hỗ chuẩn hoá cho phép đánh giá gần đng tỷ số tín hiệu trên nhiễu theo công thức: 2 2 s  = () ()1 e ch e ch l l B B (2.5) 2.4. Làm trơn hƣớng cộng Việc làm trơn hàm tƣơng quan tƣơng hỗ trƣớc khi xác định hƣớng cộng chắc chắn sẽ không đảm bảo hết các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hƣởng đến hƣớng cộng thu đƣợc. Trong khi đ việc quan sát Địa Vật lý theo nhiều tuyến và sự thay đổi không phức tạp hƣớng chuyển dịch của tín hiệu từ tuyến nọ đến tuyến kia mở cho chng ta một khả năng nâng cao hiệu quả công tác xử lý, đ là việc làm trơn hƣớng cộng trƣớc khi thực hiện việc cộng tín hiệu. Thuật ngữ "hƣớng cộng" c liên quan đến việc xử lý tài liệu thăm dò địa chấn phƣơng pháp thu chỉnh hƣớng. Giả sử rằng: Ta thu đƣợc N mạch địa chấn. Để xử lý chng theo phƣơng pháp này, ta tiến hành cộng tín hiệu theo các hƣớng AA, BB, CC, khác nhau. Mặt khác, ta quy ƣớc gọi hƣớng cắt ngang vông góc các mạch địa chấn (AA) là hƣớng 0, còn hƣớng khác là 1, 2, hay -1, -2, , các hƣớng này phụ thuộc vào vị trí tƣơng đối của n so với hƣớng AA . Từ kết luận này mở ra cho ta một hƣớng nâng cao hiệu quả phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến. Chng ta c thể thực hiện các biện pháp nhƣ sau: a - Làm trơn các hàm tƣơng quan tƣơng hỗ theo phƣơng pháp cửa sổ trƣợt trƣớc khi xác định hƣớng cộng . b - Làm trơn hƣớng cộng theo phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu trƣớc khi tiến hành cộng tín hiệu. Trong chƣơng sau chng tôi sẽ trình bày các thử nghiệm nhƣ đã trình bày trên đây. 2.5. Phƣơng pháp giải quyết vấn đề trong luận văn [...]... 2, chúng tôi đã tạo ra các băng địa chấn mô hình, ví dụ nhƣ trên hình 3.1 Đây có thể gọi là băng địa chấn “lý tƣởng” vì chỉ có tín hiệu nằm trên tất cả các kênh Băng địa chấn này đƣợc trộn với nhiễu ngẫu nhiên và chúng ta có băng địa chấn gần giống với thực tế nhƣ ở hình 3.2 Qua 11 quan sát, có thể thấy đây là băng địa chấn bị nhiễu khá mạnh Có thể thấy biên độ của nhiễu khá lớn, xấp xỉ biên... sau: Lọc nhiễu số liệu là khâu quan trọng trong quá trình xử lý số liệu thực nhiệm nói chung và địa vật lý nói riêng Phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến là một phƣơng pháp lọc khá đơn giản , cho đô ̣ tin câ ̣y cao , rấ t hiê ̣u quả trong viê ̣c lo ̣c nhiễu Các thử nghiệm cho thấy phƣơng pháp này cho kết quả khá tốt, có thể sử dụng trong việc lọc bớt nhiễu ngẫu nhiên trên các băng địa chấn. .. khả năng lọc nhiễu cũng khá tốt nhƣng độ “nhòe“ có vẻ cao hơn Nhƣ quan sát ngay cả khi đáy cộng là 5 thì băng địa chấn sau khi lọc đã mất đi sự sắc nét của trục đồng pha và khi đáy cộng là 7 thì trục đồng pha đã bị đứt đoạn đáng kể c Lọc có làm trơn hướng cộng Trên các hình từ 3.9 đến 3.11 là các thử nghiệm có việc làm trơn hƣớng công Theo quan sát của chúng tôi, những băng địa chấn sau khi lọc có... chấn bị nhiễu khá mạnh Có thể thấy biên độ của nhiễu khá lớn, xấp xỉ biên độ tín hiệu và nằm gần nhƣ kín chiều dài các mạch địa chấn Hình 3.1 Băng địa chấn lý tƣởng 12 Hình 3.2 Băng địa chấn có nhiễu ngẫu nhiên 3.2 Thử nghiệm phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến a Lọc không có làm trơn Theo quy trình đã trình bày ở chƣơng 2, chúng tôi đã xây dựng phần mềm để giải quyết toàn bộ các khâu... hiệu quả của phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến Phƣơng pháp sử dụng để khảo sát là phƣơng pháp mô hình hoá số , những bƣớc cơ bản của phƣơng pháp đƣợc thực hiện theo thứ tự nhƣ sau : a Lựa chọn phông nhiễu ngẫu nhiên Nhiễu chọn đƣợc tính toán sao cho nó có phân phối chuẩn, giá trị trung bình bằng 0 và phƣơng sai bằng 1 b Lựa chọn tín hiệu c Cấy tín hiệu có ích lên phông nhiễu d Tính hàm... hoàn thiện kiến thức cũng nhƣ nâng cao hiệu quả của phƣơng pháp References 1 Đặng Hùng Thắng Thống kê ứng dụng NXB Giáo dục-1999 2 Phạm Năng Vũ và NNK - Địa Vật lý thăm dò - Tập 3, NXB Đại học và trung học chuyên nghiệp - 1983 3 Dƣơng Thúy Vỹ - Giáo trình phƣơng pháp tính - NXB Khoa học và kỹ thuật - 1999 4 Nhikitin - Xử lý thống kê số liệu địa vật lý - NXB Nhedra - 1986 (tiếng Nga) 14 ... có sự giảm rõ rệt của nhiễu và vẫn giữ đƣợc độ lớn của tín hiệu Tuy nhiên, với đáy cộng lớn đến 7 thì dƣờng nhƣ độ cong hay độ sắc nét của trục đồng pha vẫn bị vi phạm Điều này có thể là hiệu ứng của việc làm trơn Kết luận chƣơng 3 Qua các kết quả trình bày trong chƣơng này ta thấy: - Các phƣơng pháp lọc theo lý thuyết thống kê vừa thử nghiệm đều cho kết - quả khá tốt Các biện pháp phụ trợ tăng hiệu... phƣơng pháp này cho kết quả khá tốt, có thể sử dụng trong việc lọc bớt nhiễu ngẫu nhiên trên các băng địa chấn Để nâng cao hơn nữa hiệu quả của việc lọc số liệu bằng phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến, cần các nghiên cứu tỉ mỉ hơn về các biện pháp nhƣ làm trơn hàm tƣơng quan tƣơng hỗ cũng nhƣ hƣớng cộng Các thử nghiệm cho thấy việc làm trơn đã mang lại hiệu ứng nhƣng có thể dẫn đến việc... sau: - Phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến và phƣơng pháp sác xuất ngƣợc dựa trên cơ sở lý thuyết rõ ràng - Phƣơng pháp tƣơng quan tín hiệu giữa các tuyến khá đơn giản về mặt ý tƣởng nhƣng khá phức tạp về mặt thực hiện vì nó kéo theo nhiều thủ tục hỗ trợ cho việc tính toán chính CHƢƠNG 3 MỘT SỐ THỬ NGHIỆM TRÊN SỐ LIỆU MÔ HÌNH 3.1 Mô hình Để thử nghiệm khả năng của phƣơng pháp “Tƣơng quan... hình 3.3, 3.4, 3.5 với các đáy cộng lần lƣợt là 3, 5, 7 Có thể thấy là với mức tăng của đáy cộng, nhiễu bị áp đảo mạnh hơn Tuy nhiên, khi đáy cộng lớn thì tín hiệu cũng bắt đầu bị “nhòe“ đi Biểu hiện là biên độ cũng suy giảm và độ sắc nét của trục đồng pha cũng kém đi Thậm chí ta có cảm giác bị “méo” b Lọc có làm trơn hàm tương quan tương hỗ (TQTH) Trên các hình từ 3.6 đến 3.8 là thử nghiệm có làm . của phƣơng pháp lọc số liệu địa vật lý dựa trên lý thuyết xác suất thống kế. Nghiên cứu một số phƣơng pháp lọc nhiễu băng địa chấn: Phƣơng pháp tƣơng. là băng địa chấn “lý tƣởng” vì chỉ c tín hiệu nằm trên tất cả các kênh. Băng địa chấn này đƣợc trộn với nhiễu ngẫu nhiên và chng ta c băng địa chấn