广义S 变换在地震信号特征信息提取中的应用

基于S 变换具有良好的时频聚焦性,将可灵活选取窗函数的广义S 变换引入到地震信号特征信息提取中,系统研究广义S 变换在地震信号局部刻画和总体描述中的应用。通过理论模型和实际资料的试算表明,广义S 变换在特征信息提取方面是行之有效的,具有较强的抗干扰能力。同时可根据目标体的研究需要,合理选择瞬时频率振幅谱剖面、某频率段地震剖面和单频剖面来识别地震剖面中特征信息,为进一步地震资料处理和解释提供可靠依据。     

基于广义S变换的吸收衰减补偿方法

探讨了利用广义S变换代替短时Fourier变换或连续小波变换，进行吸收衰减补偿的方法。对短时Fourier变换、连续小波变换、S变换和广义S变换进行了分析和比较，给出了基于广义S变换的吸收衰减补偿方法。该方法的实现步骤是：①用广义s变换对高信噪比的叠加地震信号逐道进行时频分析；②在每个时间点，根据地层吸收特点提取各个频率的能量吸收衰减因子；③用加权方法对每个时间所对应的各个频率的广义S变换系数进行补偿，使各个频率在不同时间的能量相同；④将所有时间各个频率加权补偿的结果重构回地震记录，实现对地层吸收的补偿。模拟结果表明，广义S变换时频分析方法能够提高信号时频分布的分辨率。对实际二维地震数据的试算结果表明，基于广义S变换的吸收衰减补偿方法能较好地对地层吸收进行补偿，提高地震资料的分辨率，改善地震资料的品质。     

利用广义S变换提取地震旋回的方法

在地震地层学中，可以采用时频分析方法刻画地层厚度的变化和地质特征的不连续性，研究特定沉积环境和岩性组合的变化。目前，通常采用短时Fourier变换或连续小波变换求取地震道的主能量和主极值频率，进行地震旋回研究，但由于小波变换的尺度与频率的关系并不确定，因此主要用于求取能量谱。介于短时Fourier变换和小波变换之间的S变换是一种非平稳信号分析和处理的方法，具有良好的时频特性，因此将S变换引入到地震地层学的研究中，用广义S变换代替短时Fourier变换或连续小波变换提取地震道的主能量和主极值频率，进行地震旋回特征分析。对S变换、短时Fourier变换和连续小波变换的时频特性进行了分析对比，阐述了广义S变换的高分辨率性质。在广义S变换时频域，利用实际资料求取了地震道的主能量和主极值频率，分析了主能量和主极值频率的纵向变化规律。数值模拟和实际资料试算表明，广义S变换可以更好地反映地震旋回特征。     

广义S变换在地震高分辨率处理中的应用

广义S变换,具有良好的分析特性和局部的时频特性,而谱白化和反褶积也是高分辨处理中的一种有效的频率补偿手段。文章利用他们的各自优点,使二者结合起来,该方法对地震信号用广义S变换分解,进行频率补偿再进行重构,得到高分辨率时间信号。理论模型试算和实际地震处理结果证明了该方法的正确性和有效性。     

用S变换做精细时变滤波

在地震记录中如何精确地去除干扰波而又不损失有效信号，目前是地震勘探行业内广泛研究的问题，各种新型算法被应用于这个领域，这些算法各有优劣。S变换是一种新出现的数学变换方法，已被广泛应用于各种信号的时频分析，但还未用于去除地震记录中的噪音方面。文章对S变换的应用作了推广，给出了用S变换定点清除地震记录中噪音的方法。针对地震资料的特点提出了应用S变换消除干扰的具体计算方法。首先将地震资料用S变换方法变换到时间-频率域；然后利用地震信号与噪音在时间-频率域的差异，精确滤除信号中所含噪音；最后将去噪后的地震数据利用S反变换变换到时间域，以获得所需要的有效信号。大量的理论模型计算表明，S变换确为一种定点去除不同时段、不同频率噪音的有效方法，几个地区的实际地震资料试算也表明了该方法的有效性。     

基于广义S变换及高斯平滑的自适应滤波去噪方法

常规基于广义S变换的噪声压制方法需要人为确定高频噪声在时频域的压制范围。针对这一问题,联合广义S变换的自适应时频滤波函数和高斯平滑去噪算法发展了一种自适应去噪方法。首先对信号进行广义S变换获得时频域数据,在S反变换重构时间域信号过程中采用数据自适应时变滤波函数去除大部分高频随机噪声;然后对时间域信号采用高斯平滑滤波函数去除信号中剩余高频随机噪声。模型和实际资料试算结果表明,本文的滤波去噪方法能够有效去除地震数据中的高频随机噪声,具有较强的适应性和实用性。与常规的随机噪声衰减预测法相比,本文方法受处理参数影响较小,且处理后有效信号在时频谱上的时频分辨率较高。     

基于广义S变换的低频瞬时能量谱油气检测技术

讨论了S变换的优良性质,并对S变换作了进一步推广。将从地震资料中提取的地震子波代替S变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义S变换。通过对原始地震数据做广义S变换,得到了S域中单频率段的复地震道;由单频率段的复地震道进一步求取瞬时属性,得到了广义“三瞬”,即广义瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位(也称单频段的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位)。当储层中含有流体或气体时,会引起地震波能量和频率的变化,表现为高频段能量的衰减和低频段能量的增强,故利用基于广义S变换的低频瞬时能量谱可进行油气检测。     

广义S变换与二维离散小波变换联合压制面波

地震记录中的面波是影响地震资料品质的主要因素之一,传统的面波压制方法有其固有缺陷。提出了一种新的广义S变换与二维离散小波变换联合的面波压制方法。首先利用广义S变换分离原始地震记录中的面波,为减少分离过程可能对低频有效反射波造成的损伤,将分离出来的面波记录再次进行二维离散小波分解,得到4个小波系数分量,然后对包含面波成分的低频高波数分量进行高通滤波,滤除面波,保留有效反射波,最后进行小波系数分量重构,将滤除了面波成分的重构结果叠加到已分离面波的地震记录中,实现对面波干扰的联合压制。理论模型试算和实际资料应用表明,广义S变换与二维离散小波变换联合的面波压制方法能够在有效压制面波干扰的同时,减少对有效反射波的损害,提高了地震资料的信噪比。     

基于S变换自适应滤波迭代的多源地震数据分离

S变换是由小波变换和短时傅里叶变换发展而来的时频分析方法,动校正后共中心点道集（NMO-CMP）中相同时刻各道地震信号的振幅、相位基本一致,多源地震数据中的混叠噪声在CMP道集中呈随机分布;将NMO-CMP道集叠加,以叠加道S变换谱为参考,可以判断出各道S变换谱中噪声与信号的分布。根据NMO-CMP道集中地震道S变换谱与叠加参考道S变换谱之间的偏离程度设计自适应滤波器,通过多级滤波、多次迭代的方法,提取多震源数据中的有效反射信号、分离混叠噪声。理论数据和实际数据模拟的多源地震数据试算结果表明,本文方法能够有效提取多源地震数据中的有效反射信号、分离混叠噪声和随机噪声。     

广义S变换在地震高分辨处理中的应用

基于S变换的时[CD*2]频局部化思想，采用可灵活选择窗函数的广义S变换，以实际地震子波代替常规S变换中的基本小波，系统地研究了广义S变换在地震高分辨处理中的应用，并首次提出了基于广义S变换的高分辨剖面。仿真实验和实际资料的处理结果均说明广义S变换在地震高分辨处理方面的可行性和有效性，由此得到的高分辨剖面不仅有效地提高了地震波的主频，而且可以通过提取单频曲线或单频剖面，细致地研究局部构造的层位信息，为地震资料处理和解释提供了一种有效的工具。     

基于广义S变换的地震资料谱分解技术研究

谱分解技术一般采用短时Fourier变换和连续小波变换。短时Fourier变换的分析时窗是恒定的,不随频率的变化而自动调节,连续小波变换的尺度与频率的关系并不确定。广义S变换具有优良的时频聚集性和时频分辨率,它综合了短时Fourier变换和连续小波变换的一些优点,而克服了它们的不足,同时通过调节时窗宽度因子可以获得更好的时频分辨率。研究将其应用于地震资料的谱分解中,给出了基于广义S变换的谱分解业务流程,并对实际地震资料进行了分析。结果表明该方法是可行的。     

地震信号线性与非线性时频分析方法对比

基于模拟信号与实际数据，系统分析了地震勘探领域目前流行的多种类时频分析方法的时频分辨率、计算效率和抗噪性能。模拟信号分析表明：线性方法的时频聚集性普遍较低，但计算效率很高，且不受交叉项干扰，其中连续小波变换法抗噪性较强；非线性方法时频聚集性较高，但计算效率普遍低于线性方法，抗噪性能方面平滑伪Wigner-Ville分布法和广义线性调频小波变换法相对稳健。因此，低信噪比情况下宜采用线性方法，信噪比较高时非线性方法时频分辨率更高，可识别薄层，亦有助于揭示地质体空间展布等潜在信息。实际地震资料的短时Fourier变换、连续小波变换、平滑伪Wigner-Ville分布和广义线性调频小波变换法处理结果表明：与线性方法相比，稳健的非线性时频方法可以更细致地刻画储层顶、底反射界面和沉积相带展布等特征。     

非正交小波谱分解技术的研究和应用

谱分解技术利用薄层的调谐效应,在频率域成像出薄层的厚度及不连续性等特征,是一项薄储层识别和描述的有效技术。目前常见的谱分解技术包括短时傅里叶变换、小波变换、最大熵等。短时傅里叶变换技术存在窗口问题,限制了垂向分辨率,而且不能适应地层厚度的变化;常规小波变换使用尺度参数,与频率参数难以直接对应,地质含义不够明确。非正交小波变换避免了上述方法的局限,直接使用频率控制,可以指定频带和频率分布密度,适应薄层识别的需求和地震层序分析的规律,更有利于薄层的识别和描述。     

基于Wigne-Ville分布和短时傅立叶变换时频分布计算地震波衰减梯度

地震波在储集层中传播时,伴有能量的剧烈衰减,且频率越高能量衰减越快,因此,通过地震波高频端能量衰减梯度能够灵敏地检测地层中是否有烃类流体存在。短时傅里叶变换的时频分辨率不及Wigne-Ville分布,而Wigne-Ville分布虽有高的时频分辨率但存在交叉项的干扰。应用Wigne-Ville分布和短时傅里叶变换相结合的方法来计算地震信号的时频分布,然后利用高频成分能量分布与对应频率的拟线性关系估算出地震波能量衰减梯度。实际资料表明,基于短时傅立叶变换联合Wigner-Ville分布的能量衰减梯度在储集层预测中有较高的应用价值。     

广义S变换地震高分辨率处理方法研究

广义S变换能根据实际地震信号的频率分布特点和时频分析的侧重点灵活地调节窗函数随频率的变化趋势,加快或减慢窗时宽随频率的变化速度,使窗函数的振幅呈现多种非线性变化特征,更好地适应具体信号的分析和处理。在广义S变换实现时引入窗函数库、弦函数库、快速傅里叶反变换,使运算简洁、易行、高效,通过选取合适的参数组合,对得到的时频谱进行能量重新分配、重构,得到高分辨率地震信号。理论模型和实际资料处理结果表明,该方法能够有效增强地震信号时域和频域的分辨率,使地震剖面的构造特征和岩性特征更为清晰。     

基于可调因子Gabor小波变换的地震高分辨处理方法

时频分析是利用地震资料识别薄层的重要方法之一,常规的时频分析方法受到固定时窗、窗函数等因素影响。为此,采用一种基于可调因子Gabor小波(Tunable Factor Gabor Wavelet, TFGW)的连续小波变换(Continuous Wavelet Transform, CWT)(简称TFGW-CWT)的时频分析方法对地震资料进行处理。该方法采用具有可调因子的Gabor小波进行变换,然后使用最小绝对值投影方法组合每个可调因子的连续小波系数,降低邻近频率的交叉干扰,提高局部时频分辨率。进一步采用非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)对时频数据体降维,得到一个低秩的特征数据结构关系体,减少了高维空间的数据冗余,凸显了高频信息,达到提高地震资料分辨率的目的。模拟记录和实际资料处理结果证实了该方法的有效性,可为薄层检测提供一种新的技术手段。     

广义 S 变换及其在储集层频谱成像中的应用

将从地震资料中提取的地震子波代替 S 变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义 S 变换。通过对理论薄层模型的试验得出,基于广义 S 变换的频谱可将大于 λ/8 的薄层检测出来,证明了广义 S 变换具有高定位的时频谱,而且广义 S 变换具有自适应时频窗,输入长度不受时窗的限制等优点,克服了离散傅立叶变换时窗的局限性,因此在傅氏变换频谱分解的基础上实现了基于广义 S 变换的储集层频谱成像技术,并与傅氏变换频谱分解结果作了对比,取得了良好的效果,成功地应用在了印尼、塔里木、准噶尔等多个地区。