试述分频处理技术在金属矿地震勘探中的应用

在通过地震法进行金属矿的勘探中,为了应对数据准确性差,目标层信号反射弱,叠加剖面的去燥不彻底等问题,通过结合金属矿的地震数据特征,进行了分频处理技术,以抬升主频、加强小波变换的分频去噪,数据重构等处理.并结合实际的数据进行了分析,最后结果表明,分频处理能够提升数据的信噪比和相关资料的分辨率,增强了目标层的信号强度.     

联合VMD和Shearlet变换的去噪方法研究

地震数据中的噪声信号会很大程度上降低地震数据的信噪比,对后续的处理和解释工作造成一定的难度,因此研究一种去噪方法具有十分重要的意义。本文构建一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和Shearlet变换联合去噪的方法,首先通过VMD将地震数据分解为一系列不同中心频率分布的模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF),然后使用Shearlet变换对含噪的IMF分量进行去噪并对处理后的分量进行重构,最终达到去噪目的。该方法引入基于稀疏表示的地震数据去噪方法,兼顾VMD和Shearlet变换的优点,可以有效去除噪声。经过合成信号、模型及实际数据测试结果表明,本文方法处理合成信号结果显示,与VMD和小波变换方法相比,信噪比分别提高1.69、1.87,均方误差数值上减少近一半,在去除噪声的同时能更好地保留地震数据特征,提高地震资料的信噪比。     

海米罗斯地区地震资料目标处理技术研究

在海米罗斯工区勘探中,地震地质条件极为复杂,主要表现为地表沙山起伏剧烈和地下大倾角推覆构造。由此导致地震记录信噪比低、各种干扰波发育和近地表静校正问题突出。由于浅层的强波阻抗界面屏蔽了下传能量,导致有效波较弱,对地震资料处理带来很大难度。针对该地区原始资料特点,重点改善奥陶系主要目标层的反射品质及构造带轴部中深层反射信噪比为目标,开展静校正技术、叠前多域去噪、叠前时间偏移等目标处理技术研究,有效提高了地震剖面成像质量。     

基于小波变换的地震映像法资料去噪研究

本文介绍了小波分析方法在地震映像法资料去噪处理中的应用研究。首先,通过对球体模型进行射线追踪,得到了球体反射点与反射时间。然后,在MATLAB环境中采用一维小波变换和二维小波变换分别对地震映像资料进行去噪效果研究,进行阈值滤波试验结果表明Bal．sparsity_norm（sqrt）阈值计算方法的处理效果较好。通过一维小波变换和二维小波变换的对比分析,对于二维地震图像的处理,二维小波变换处理效果较佳。在此基础上,采用二维小波分析阈值滤波法,对中国地质大学数理楼西侧路面下方防空坑道的地震映像法资料进行了处理,取得了较好的去噪效果。     

基于块匹配协同滤波的三维地震信号去噪

提出了一种基于块匹配协同滤波的三维地震信号去噪算法.该算法将块匹配四维协同滤波(BM4D)算法基础估计中的小波变换用离散余弦变换取代,提高了BM4D基础估计的信噪比,同时给BM4D最终估计中的经验维纳滤波提供更接近原始信号的能量谱,从而达到提高整体去噪效果的目的.合成三维地震信号和实际复杂三维地震信号去噪结果表明,和基础估计分别采用bior1.5、bior2.4、dmey小波变换的BM4D算法相比,该算法对三维地震信号具有更优的去噪效果.     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

基于DTCWT-MAP去噪及Hilbert包络的滚动轴承故障诊断

针对轴承振动信号易受噪声影响造成故障特征难以提取的问题,提出一种基于双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DTCWT)和最大后验估计(Maximum A Posteriori, MAP)的信号去噪及故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行DTCWT分解,获得不同层次的小波系数,有效克服了传统小波分解频率混叠和畸变的缺陷。然后根据各层小波系数中的噪声强度构造MAP软阈值函数,对不同层次的小波系数进行阈值去噪。最后对去噪后的各层小波系数进行DTCWT反变换,将信号分解到不同频带,结合Hilbert包络实现轴承故障诊断。仿真信号去噪分析、轴承复合故障诊断实验及风机轴承微弱故障诊断应用结果表明,该方法能够有效去除噪声,提高信噪比,增强故障特征,提高轴承故障诊断的准确性和实效性。     

小波变换在煤田地震勘探中的应用

煤田地震勘探方法是以水平叠加技术为中心的,在分辨率要求甚高的采区地震勘探中,水平叠加剖面的分辨率无法达到勘探精度的要求,针对这一问题,介绍了小波变换的基本原理及其时间－频率局域化性质。通过理论模型研究,证明小波变换可以同时提高地震资料的信噪比和分辨率,从而进一步提高勘探精度,将小波和于实际地震资料的处理,在分解后的高尺度剖面上,能有效地保护地震信号中的高频成分,提高地震剖面的分辨率,从而能校准确地识别小波层与计算煤层厚度。     

LD区块地震资料噪声特征分析与压制

LD区块浅层含气范围很广,中深层是高温高压富集区,且地震噪声复杂,使得地震资料信噪比低,资料品质低,严重影响后续资料处理和解释的精度。本文首先采用频谱分析、自相关等技术分析了该区影响地震资料品质的地质因素和噪声特点,并发现常规压制噪声技术在靶区适应性差。为此,本文提出一套以复合多域多变换多层次去噪方法压制LD区块噪声的高精度高保真技术系列。该技术系列分别采用了复合多域去噪、多变换去噪、叠前叠后去噪等手段,对地震资料进行处理。处理结果表明,用文中提出的方法去噪,能在保持有效信号的前提下,最大可能地消除噪声。