一种改进的独立分量分析算法在大地电磁去噪中的应用

根据大地电磁噪声的特点和独立分量分析(ICA)中M-FastICA算法的优良性能,结合小波分析和盲源分离的相关理论,提出了一种改进的独立分量分析去噪方法。首先对观测信号进行多尺度小波分解,使信号从单道变成多道,以满足独立分量分析对观测信号的数目需求;然后采用M-FastICA算法对小波分解提取的多层高频分量进行独立分量分析以提取有效独立分量和特定独立分量;引入动态自适应因子来限制特定独立分量的权重以减小观测信号信噪比对去噪效果的影响;最后由小波低频分量和M-FastICA算法提取的两种独立分量共同构成恢复信号。模拟信号仿真实验表明,该方法的去噪性能优于传统小波阈值去噪方法。将该方法应用于实际大地电磁观测资料的去噪处理,无论是视电阻率曲线还是相位曲线,都比去噪前更加光滑和稳定,说明改进的独立分量分析算法能有效地去除大地电磁噪声。     

LIFT去噪方法在地震资料处理中的应用

对地震资料去噪处理的效果直接影响后续处理以及资料解释的精度。以往的去噪处理方法，在提高资料信噪比的同时也损害了有效信号，不能保存原始记录中有效信号的原貌。LIFT（1inear interference filter technique）去噪方法的原理是：首先从原始数据中求取信号模型道，并从原始数据中将其减掉，将噪声数据分离出来；然后对分离出来的噪声数据（含有高百分比的噪声和低百分比的有效信号）进行再次去噪处理，得到剩余数据（二次信号数据）；最后将剩余数据与信号模型道进行数据重构。对重构数据的分析表明，LIFT去噪方法不仅可以提高地震数据的信噪比，还可以最大限度地保存原始数据中的有效信号。将LIFT去噪方法应用于大庆油田实际地震资料的去噪处理，对单炮记录去噪效果的分析表明，不仅有效信号得到了很好的恢复，一些在原始数据中肉眼观察不到的噪声在分离出来的噪声记录上也被很好地显示出来；LIFT方法去噪的叠加剖面与常规方法去噪的叠加剖面的对比分析表明，用LIFT方法去噪后，噪声得到了很好的压制，资料的信噪比得到了提高，同相轴的连续性增强了，剖面上能量横向分布趋于合理。     

信噪相干分离技术

为获得用于横向储集层解释的高信噪比地震剖面，依据地震信号的纵向连续性和横向的相似性并利用噪声的随机性，进行时差相干扫描拾取初始信号，再经过时空平滑、振幅标定，使其真实信号和噪声分离。为提高信噪分离的效果，还采用了衰减深层噪声、迭代算法等。在叠前去噪处理中还采取了多个CDP道集记录中等炮检距道相干讯号扫描拾取及记录道随机重排等辅助方法。通过对理论模型剖面的去噪实验和实际资料的叠前、叠后的去噪处理，表明了信噪相干分离技术较真实地恢复了有效信号，这种技术在处理过程中是保幅保频的，它显然优于常规的相干加强法。     

基于EMD与ICA的地震信号去噪技术研究

去除随机噪声是地震资料处理的重要环节,而目前的多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、损害有效信号等问题。为此,利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)能将信号自适应分解为不同尺度振动模态的优点及独立分量分析(Independent Component Analysis,简写为ICA)能提取独立源信号的优势,构造了一种EMD与ICA相结合的新的去噪算法,很好地实现了地震有效信号和随机噪声的分离,在提高去噪效果的同时提高了有效信号的保幅效果。将该算法应用于仿真实验和实际资料去噪,结果都明显优于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简写为EEMD)去噪结果,地震资料的信噪比和分辨率都大大提高。     

基于独立分量分析的地震信号盲源分离及应用

受采集条件及野外环境影响,实际地震资料通常包含严重的噪声,严重影响成像质量.因此,寻找合适的去噪方法来提高资料信噪比至关重要.随盲源信号分离理论发展而来的独立分量分析(ICA)算法以高阶统计理论分析为基础,根据地震有效信号和随机噪声统计独立的特征,可实现信噪分离,但该方法通常要求观测信号数大于源信号数.基于此,提出一种...     

信号方向约束叠后噪声压制

目前叠后随机噪声压制方法众多,但去噪效果往往过于依赖剖面信噪比本身,从而在提高剖面高频段信噪比方面发生困难,难以真正展宽输出剖面高频段有效频带。方向约束叠后噪声压制方法在高频段有效信号的估计中,用易于求取的信噪比相对较高的低频段有效信号方向来约束。这样做的结果,使高频段有效信号的估计更加准确,能更好地改善去噪效果,从而达到拓宽有效频带的目的。     

地震资料高分辨率处理技术

针对高分辨采集的地震资料，采用了高分辨地震资料处理的各种技术，地震资料叠前提高信噪比处理，提高反射信号主频和展宽有效信号频带，分频处理方法，优化迭代叠加方法，信号方向约束预测去噪方法、三维F－XY域预测道内插方法等，并讨论了叠后提高横向辨率问题，在实际资料处理中取得了较好的效果。     

三维地震资料二次处理技术——以克拉玛依油田四2区为例

克拉玛依油田四2区大部分三维地震资料品质较差，浅、中、深层资料信噪比极低，面波、脉冲等干扰严重，在记录上几乎看不到有效反射信息，猝发脉冲噪声现象严重，三维地震资料束线多、变观现象严重。另外，地震资料多次波不发育，给处理带来了较大困难。采用FOCUS及GRISYS两套地震资料处理系统，进行叠前去噪、DMO叠加去噪、叠前F-X域预滤波、反褶积试验、三维RNA技术提高剖面信噪比以及PR分裂一步法偏移等处理方法，取得了很好的效果。     

变倾角扫描提取有效信号技术及应用

在表层地震地质条件差、地下地质结构复杂的地区，得到的原始资料品质往往较差，有效反射信号能量很弱，而各种规则和不规则干扰波极其发育。这种资料经过各种叠前去噪手段处理的初叠剖面信噪比仍很低，反射同相轴能量很弱，造成反射波组对比困难，严重影响构造解释精度。叠后信号加强是一种提高地震剖面信噪比的有效处理手段，但传统的信号加强方法扫描倾角范围是固定的，只对水平或单斜界面等简单构造有效。本文提出的变倾角扫描范围提取相关信号道，实现了有效信号空变拾取，对界面倾角空间多变的复杂构造，是一种行之有效的资料处理手段。     

去噪技术在塔里木盆地孔雀河地区资料处理中的应用

通过分析塔里木盆地孔雀河区块地震资料的噪声特点，针对地震资料存在的浅层多次折射、面波、多次波、工业干扰等噪声，提出使用视速度滤波、内切滤波、相关系数滤波、F—K滤波等处理方法衰减噪声，提高有效波的信噪比。叠前去噪是进行噪声压制的主要处理手段，叠后去噪是对叠前去噪的补充，从而使地震资料信噪比明显提高，改善了剖面的成像效果。     

基于独立成分分析的地震数据去噪

:独立成分分析方法(ICA)是近几年才发展起来的一种新的基于信号高阶统计特性的分析方法。 对于相互统计独立的信号源经线性组合而产生的混合信号,采用ICA能从其中分离出各独立的信号分量。在地震勘探中,地震道信号和随机噪音通常具备非高斯信号的特点，统计性相互独立。在对地震数据和随机噪音信号特点进行分析的基础上，采用基于最小互信息的快速ICA方法实现地震数据去噪。模型分析和实例计算表明，该方法具有一定的可行性。     

基于联合稀疏表示的共偏移距道集随机噪声压制方法

受多解性和单道信号处理方法制约,传统基于稀疏表示的一维随机噪声压制方法面临着单道数据处理方法没有考虑有效信号的空间相关性,去噪的同时会损害有效波,以及稀疏表示算法具有多解性,相邻地震道处理结果差异大,难以适应信号空间变化的问题。叠前共偏移距道集中各波形均为水平同相轴,具有相同的双程旅行时间,各道信号具有相同的支撑。在该道集中利用联合稀疏表示进行随机噪声压制处理,能够兼顾信号的道间相干性和空间变化,降低算法的多解性,参与计算的各道在同一条件下获得最优稀疏表示,因此处理结果具有较好的一致性。数值模拟和实际资料试算结果表明,该方法不仅可以实现随机噪声的压制,而且可以很好地保持有效信号,具有良好的应用效果。     

测斜仪旋转姿态测量信号处理方法

为准确测量旋转钻井时的钻具姿态,提出了一种新的信号处理方法。测斜仪旋转时,垂直于其旋转轴方向加速度计的输出信号中重力加速度信号分量具有周期性特征,以及非周期性离心加速度分量频率低于重力加速度信号分量频率的特征,用高通或带通滤波将非周期性离心加速度分量分离;对于常规滤波方法无法滤除的通频带内振动信号,增加一个对置加速度计,采取不同隔振措施补偿振动信号,滤除通频带内的振动信号。仿真分析表明,测斜仪旋转时离心力作用所导致的测斜仪加速度信息失真可以被高通或带通滤波器有效滤除;与旋转频率耦合的一个振动信号可以分解为2个频率的振动信号;采取不同隔振措施的对置加速度计,可以对振动信号进行补偿,滤除通频带内的振动信号。台架试验也证实,增加一个对置加速度计,并采取隔振措施,可以补偿振动信号,滤除通频带内的振动信号。该处理方法为准确计算井斜角和工具面角等钻具姿态参数提供了技术手段。      

一种基于负熵的Bussgang地震盲反褶积方法

 独立分量分析作为一种新兴的信号处理工具，许多学者对其在地震信号处理领域中的应用进行了初步探讨。本文在Santamaria等提出的自适应高斯混合盲反褶积的基础上，结合独立分量分析中Bussgang类反褶积算法，通过引入约束项，对基于负熵准则的目标函数进行了改进，构造出新的非线性算子；同时采用修正的期望最大化（EM）算法优化反射系数高斯混合模型参数,成功地实现了地震信号的盲反褶积。数值模拟和实际资料处理的结果表明，该方法能较好地适应非最小相位系统，得到原始反射系数的最优估计，而且算法收敛快、精度高，是提高地震资料分辨率的有效手段。     

模拟退火在非稳态驱替实验计算相对渗透率中的应用

岩石的相对渗透率是储层物理性质的一个重要参数,其实验测量目前主要采用非稳定法.非稳定法通过测量恒流或恒压驱替过程中的时间、流量、压差参数,并根据一定的算法计算出被测样品的相对渗透率曲线.在JBN法计算相对渗透率中,经常采用线性函数或可线性化的非线性函数对实验数据进行滤波处理来提高相对渗透率曲线质量.将模拟退火算法应用于实验数据的拟合滤波处理,使得数据拟合光滑处理可以选择任意符合数据分布规律的函数,尤其是不能转化为线性的非线性函数,拓展了JBN改进方法的适用范围.实际数据处理结果表明,模拟退火算法用于非稳态驱替实验计算相对渗透率曲线是有效的.     

利用独立分量分析技术对油气富集区进行地震识别

地下地质体可等效地分成地质体几何形态、地质体骨架属性、流体属性和噪音4个相互独立"基本结构因子".地震观测信号可等效地看成是地下地质体4个"基本结构因子"信号源的线性混叠信号,利用独立分量分析技术(ICA)可从混叠信号中提取出这些相互独立的信号源,从而可提取出隐含在地震观测信号中的含油气性(流体属性)和沉积相(骨架属性)等有用的信息.利用ICA技术从地震属性中分离出相互独立信号源的地质解释,主要依靠对工区现有的地质研究成果来赋予它实际的地质含义,这具有一定的主观随意性,可通过信息熵等其他数学方法减小这种解释的主观性.     

大地电磁的小波变换—独立分量分析去噪

将小波变换与独立分量分析相结合，提出基于小波分析的独立分量分析对大地电磁数据进行去噪处理的方法。模拟信号仿真实验结果表明，本文方法的去噪稳定性优于传统小波阈值去噪方法；实际大地电磁观测资料去噪结果表明，该方法能较有效地去除噪声，特别是在非极低频区域去噪效果尤其明显，保证了后期数据的质量。     

管道泄漏信号和干扰信号的数字化判别方法

为了降低管道泄漏检测过程中调压、调泵和阀门动作等干扰信号引起的泄漏诊断误报率,在理论分析干扰信号互相关判别法存在问题的基础上,提出基于短间距安装双传感器结构的泄漏信号和干扰信号的数字化判别算法。把干扰信号和泄漏信号都归为异常信号,通过小波去噪、异常信号识别及异常信号提取等处理,提取出两路传感器输出信号中的异常信号跳变沿并计算两路信号的累积差分,根据累积差分的符号判断出双传感器信号的时移方向,进而判断出异常信号来源,实现干扰信号与泄漏信号的甄别。该方法大大降低了双传感器结构对安装间距的要求,克服了双传感器结构的硬件电路延时法对传感器灵敏度、响应特性和信号放大倍数的苛刻要求,在较低信号采样率的条件下实现了干扰信号的准确识别。实验室模拟异常信号的处理结果表明,对于液态介质(水),该方法可以实现干扰和泄漏信号的准确判别,双传感器安 装间距可以缩小到1.5 m以内,采样频率可以降低到50 Hz。