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1.
近年来,基于瑞利波的全波形反演技术取得了较大进展,在接收点覆盖面积足够的情况下,该方法对横向不均匀复杂介质具有较高的分辨能力。影响波形反演精度的关键因素之一是震源子波,然而野外地震记录对应的地震子波是未知的,采用不正确的震源子波势必对反演结果产生负面影响,常规处理方法是利用合成数据进行子波校正,但子波校正需进行多次迭代,导致反演计算时间增加。为了解决这一问题,引入加窗自适应子波提取方法,从观测记录中提取与实际数据匹配较好的震源子波,将其作为初始子波进行子波校正,达到进一步优化反演结果的目的。分别采用真实子波、错误子波、错误子波联合子波校正、提取子波、提取子波联合子波校正五种子波对断层模型进行反演测试。测试结果表明:所提方法获得的子波对应的反演结果最好,错误的子波对应的结果最差;仅利用提取的子波也可以获得较好的反演效果,而采用子波提取与校正相结合的方法可以节省计算时间,进一步提高瑞利波波形反演的精度。最后通过实际数据测试进一步验证了该结论。 相似文献
2.
准噶尔盆地中部1区块(准中1区块)侏罗系三工河组是陆相地层油气勘探的热点层位。在三工河组沉积时期,准中1区块沉积了一套较为稳定的浅水三角洲—滨湖相地层。准噶尔盆地在早侏罗世处于张性构造环境,盆地具有盆大、水浅和坡缓等沉积特征,在盆地腹部的地震剖面中较难进行高分辨率层序地层对比。通过对自然伽马测井曲线进行小波变换和合成预测误差滤波分析,实现高分辨率层序地层划分。在单井中识别出小波变换最佳尺度因子(a),分别对应短期旋回、中期旋回和长期旋回,尺度因子的能量越大,自然伽马测井曲线值变化越剧烈,判定为水进面或者水退面。基于合成预测误差滤波分析技术,三工河组中识别出负拐点和正拐点,负拐点指示层序界面,也有可能是最大水泛面;正拐点指示初始水泛面。依据合成预测误差滤波曲线的负趋势和正趋势,判别沉积地层的旋回性。准中1区块三工河组基准面分析,证实了小波变换和合成预测误差滤波分析在沉积环境稳定的陆相地层研究中具有较好的适用效果和应用前景。根据基准面旋回的变化分析沉积过程,指出三工河组二段是主要砂体发育层位,是重点的勘探方向。 相似文献
3.
水体及悬浮粒子对光的吸收、折射及反射导致水下图像对比度低及细节模糊,单一图像增强算法难以适用于水下复杂环境识别.为了解决该问题,提出基于小波变换和改进的γ-CLAHE相融合的图像增强算法.通过快速中值滤波去除图像中噪声,向CLAHE算法中加入自适应伽马变换,解决CLAHE算法处理水下图像色彩失真,丢失孤立点、细线,画面突变等问题. 利用改进的γ-CLAHE算法处理小波变换分解后的低频部分,增强图像并加快运行速度. 通过小波逆变换将γ-CLAHE算法处理后的低频部分和双边滤波处理后的高频部分相融合,得到最终的增强图像. 将实验图像同传统CLAHE、Retinex、Singh融合算法的处理图像进行对比,验证本研究算法在水下图像处理方面的有效性和优越性. 相似文献
4.
针对传统故障诊断方法过于依赖人为经验的缺陷,提出小波变换和二维密集连接扩张卷积神经网络(WT-ICNN)的风电齿轮箱智能故障诊断方法. 所提方法将一维振动信号通过连续小波变换(WT)转换成二维故障图像;再将二维故障图像输入ICNN中进行训练和测试. 通过齿轮箱开源数据和风场实测数据验证结果表明,与传统故障诊断方法相比,所提方法采用密集连接的结构自适应特征提取时频图,有效加强了故障特征的利用效率;在对风电齿轮箱的故障诊断中,所提方法具有更好的特征复用能力和更高的诊断精度. 相似文献
5.
针对大型泵站水泵机组运行时振动信号易受多种因素影响产生随机误差、噪声干扰,进而影响机组健康状态评价结果的问题,对水泵机组振动信号滤波方法进行分析研究。以南水北调东线某泵站水泵机组运行时机泵联轴器处的振动信号为例,分别使用巴特沃斯滤波器、基于汉宁窗的FIR 滤波器以及基于谐波小波的滤波器3 种滤波方法对水泵机组振动信号进行滤波处理并进行对比分析。结果表明:巴特沃斯滤波器和基于汉宁窗的FIR 滤波结果中存在时域波形的时延和轴心轨迹的连线,滤波不完全,而基于谐波小波的滤波几乎能够完全滤除干扰;对于特定频段的滤波,基于谐波小波的滤波在频段范围比较小的时候优势更加明显。 相似文献
6.
7.
针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD MPE WT联合去噪算法。利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,VMD WT去噪,该联合去噪算法在强噪声下的泄漏声信号能得到更高的信噪比和更小的均方误差,去噪效果较好。 相似文献
8.
空气流量传感器是一个重要的发动机控制反馈元件,在发动机自身排放与控制等性能方面有着十分重要的影响。本文设计了传感器智能测试系统,通过小波变换对信号进行去噪处理,并对处理后的信号进行变换分析并对该系统的进行验证。实验结果表明,该系统能有效地提高空气流量传感器的性能和使用质量。 相似文献
9.
针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先,将噪声图像进行二维小波分解;其次,对近似系数进行边缘增强,同时利用人工蜂群(ABC)优化算法对细节系数进行阈值处理,并将处理后的系数进行小波重构;最后,对重构后的图片使用FCM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像,分别添加高斯噪声和椒盐噪声,使用多种方法进行分割,以分割后图像的峰值信噪比(PSNR)和误分率(ME)作为性能指标,实验结果表明,所提方法分割后的图片相较于传统FCM聚类算法分割方法和粒子群优化(PSO)分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升,在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息,其抗噪性能与分割性能得到了提升。 相似文献
10.
为从含噪微震信号中提取有效信息, 并准确识别岩体破裂信号和爆破振动信号, 提出了基于粒子群算法和小波阈值去噪的改进变分模态分解方法。该方法利用粒子群算法实现模态数量和惩罚因子的最优取值, 以最优参数对微震信号进行变分模态分解, 再对由高频噪声主导的模态分量进行小波阈值去噪, 将去噪后的高频信号分量与原先的低频信号分量进行重构, 实现信号降噪。经验证, 该方法相比集合经验模态分解和单纯的变分模态分解方法具有更好的降噪效果。以该方法对200组岩体破裂信号和200组爆破振动信号进行去噪, 以第一模态分量能量占比50%作为区分爆破振动信号和岩体破裂信号的依据, 识别成功率达到97.25%, 证实了此识别方法的准确性。 相似文献