基于Curvelet变换的地震资料弱信号识别及去噪方法

针对地震资料中背景噪声较强,有效弱信号淹没其中难以识别,且在时间域地震有效信号和随机噪声又较难分离的问题,尝试将其通过Curvelet变换进行信噪分离。在Curvelet的不同尺度域采用自适应阈值函数对噪声进行压制,保留有效信号系数;同时,阈值函数中引入不同尺度域地震剖面信噪比,通过与信噪比相关的权值系数降低具有高信噪比的尺度域阈值,从而保留被随机噪声淹没的弱信号;最后对残留噪声系数再应用中值滤波,进一步压制噪声,突出弱信号。与常用于弱信号识别处理的小波变换,以及Curvelet变换的固定阈值处理方法相比,具有多尺度多方向性的Curvelet变换能够更加有效的刻画地震信号,结合自适应的阈值处理时,在弱信号识别及去噪方面具有明显优势。     

f-k滤波在压制面波噪声中的应用

面波是地震资料处理中最常见的干扰波之一。由于单炮记录上面波能量通常较强且频带较宽,常规的一维频率域滤波无法很好地压制面波能量,从而导致最终的叠加剖面信噪变差,分辨率降低。f-k域二维滤波利用有效波与干扰波视速度差异,在频率—波数域中将有效波与干扰波分离,进而压制干扰波,突出有效波能量。介绍了采用f-k域二维滤波的方法在共炮点道集及共检波点道集上压制面波能量,应用效果较好。     

矿井多波多分量地震方法与试验

多波多分量地震勘探近些年发展迅速,但其在矿井地震中的研究与应用仍不足。矿井全空间效应下波场复杂,在可激发出的体波、煤层槽波、巷道面波与声波等中的有效波与干扰波成分随成像波型选择而改变;同时来自空间多方向的地震波混叠,无方向性的成像难免会出现假象,影响矿井地震勘探的精度。为有效利用不同类型波进行成像,提出基于地震波偏振特性的矿井多波多分量地震方法。此方法利用三分量地震记录,通过时窗自适应的极化分析方法获取准确极化特征参数,避免了因时窗选取不准确而造成极化参数错误的问题;其在散射原理基础上构建的极化滤波函数包含偏振因子和方向因子,可随成像点空间位置及成像的波型的变化而实时更新;偏振因子利用信号的偏振系数可压制非线性干扰波,达到提取纵横波及勒夫型槽波等线性极化波的作用,提高矿井地震信号的信噪比;方向因子根据成像点空间位置与特定波型的振动方向的空间关系,不仅可分离振动方向不同的波(如纵波与横波),还能获取空间任一点的地震波信号,从而实现针对空间任一位置的多波偏移成像。现场试验表明:在岩巷中可分别进行纵波和横波的成像,两者相互验证,提高了探测准确度,同时其探测区域空间位置不受地震测线的约束,可实现测线范围外的地震探测,解决矿井地震勘探施工空间受限的问题;在煤巷中可分别进行槽波与体波的成像,解决槽波反射探测距离受限的难题,故在槽波勘探中建议采用三分量接收,理想情况下,采用煤层三分量和顶板三分量同时接收,形成槽波、体波六分量记录,作为槽波、体波联合勘探的基础数据。     

矿井槽波地震数据极化特征分析

矿井槽波地震采集数据中,包含有多种类型地震波,这些波常常叠合在一起,使得槽波信号提取困难。根据槽波质点振动极化特征差异,提出基于S变换的自适应协方差矩阵槽波极化分析方法,构建时频域自适应协方差矩阵,依据矩阵特征值和特征向量计算椭圆率和方位角极化参数,通过极化参数分析信号振动轨迹特征,设置极化滤波器,对槽波水平双分量信号进行波场分离。通过理论合成信号测试,利用信号在时频域振动极化特征可以分离在时间域和频率域叠合的信号;实际槽波数据极化分析发现,线性极化的勒夫型槽波和椭圆极化的瑞利型槽波基本复合在一起,通过时频域极化滤波可以有效分离。     

基于小波分解重构方法提取煤层反射槽波信号

槽波地震勘探具有探测距离大、抗电干扰能力强的特点。但是由于槽波本身的频散特性,以及井下复杂的激发接收条件,多种类型的纵波和横波及噪声叠加在一起,原始槽波信号难以识别。常规的处理方法是根据理论频散曲线设计频率域窄带滤波的方式提取槽波埃里震相。为了提高反射槽波成像的信噪比,通过对原始信号进行小波分解进行多尺度分析,重构提取有效槽波信号的方法进行处理。实际应用结果表明,小波分解重构方法提高了反射槽波成像的信噪比。     

复杂构造和低信噪比页岩层资料处理方法

皖江地区沉积多套页岩地层,是良好的页岩气储气层。页岩与围岩波阻抗较小,且褶曲与断裂构造发育,地形复杂,地震勘探激发、接收条件较差,原始资料信噪比较低,叠前使用多域去噪技术,分类、分频对不同数据集噪声进行精细分析和有效去噪。对低信噪比资料在资料处理各个阶段使用多个模块逐步压制各类干扰和提高信噪比,利用多聚焦成像技术和叠前时间偏移处理方法对复杂地质构造成像,可取得明显效果。     

瞬变电磁资料处理中干扰压制的滤波技术对比分析

瞬变电磁法对电阻率异常地质体反映灵敏,施工效率高,在采空区探测中应用较广。但瞬变电磁信号易受电磁干扰影响,导致信噪比降低。信号滤波是干扰压制最有效的方法之一,论文基于VC++编写了滤波程序,通过对比分析三种信号滤波方法的干扰压制效果和圈定异常位置的钻孔验证,分析出每种滤波手段的特点：抽道平滑滤波有利于层状地层地质解释,但会相对弱化局部异常响应;斜率平滑滤波能够有效压制干扰信号,提高横向分辨率,但一定程度依赖于对参考点的选取;混合小波去噪能够增强异常响应幅度,提高纵横向分辨率,有利于深部地质资料解释,但去噪效果与阈值函数和小波基选择有关。     

基于自适应NLM算法的地震勘探随机噪声压制研究

针对地震信号中有效信号数据存在重复性与冗余信息较多等特点,对比分析了传统的NLM算法与改进后的自适应NLM算法对地震勘探随机噪声压制,研究了不同SNR下的模拟地震信号以及两种方法去噪后的MSE和SNR对比,研究得出:当采用传统的NLM算法时,由于整个地震数据信号只利用一个滤波参数,忽略了信号区域内的不同噪声强度与结构特性,效果不佳;而采用自适应的NLM算法的滤波方法,能够较好的实现滤波的效果,模拟仿真信号与真实地震信号的滤波效果,有效验证了改进算法的自适应NLM算法对地震勘探随机噪声具有较好的压制去噪作用。     

基于IABC-ICA的随掘地震去噪方法

随掘地震是利用掘进机切割岩石产生的振动作为震源来进行探测,具有安全、简便、高效等优点,但随掘地震探测所采集的地震记录中波组成分复杂,有效信号能量弱,且被掘进机工作时产生的强噪声干扰,信噪比极低,去噪难度大,需要对随掘地震记录去噪方法进行研究.通过改进人工蜂群(IABC)算法搜索策略,提高了人工蜂群算法的收敛速度和收敛精...     

二维小波变换在矿井地质雷达信号中的应用

在矿井地质雷达探测中有各种噪声干扰,为使得回波信号能准确清晰地反映目标体,必须对其进行处理,而常规的去噪方法效果不理想.采用小波变换的时频分析方法,能有效地消除噪声干扰,保留有效波信号中的低、中、高频成分.同时考虑到空间上道集的相关性,运用二维小波变换的理论,选择合适的小波基,并采用阀值量化的思想,通过分解和重构,得到去噪后的地质雷达记录.经过模型数据的研究和对矿井雷达数据的应用表明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力,能够提高记录的信噪比和分辨率.     

改进离散S变换算法及其在槽波信号提取中的应用研究

采用调整离散频率域高斯窗函数离散变量取值的方法对传统离散S变换算法进行改进。通过对比分析传统和改进两种离散S变换算法的槽波地震数据时频谱,验证了改进离散S变换算法保持了离散频率域高斯窗函数的对称性,实现了负频率时频谱不再失真并与正频率时频谱对称的效果。对比分析数值模拟槽波地震数据和实测槽波地震数据的两种离散S变换槽波信号提取的应用效果,表明相对于传统离散S变换,改进离散S变换时频谱中槽波信号在时频域的分布与原槽波信号在时频域的实际分布较为一致,对改进离散S变换时频谱进行槽波信号时频域滤波和反S变换可以实现对槽波信号的保幅提取。     

基于局部放电法的矿用高压电缆信号去噪算法研究

干扰噪声直接影响局部放电法有效检测矿用高压电缆故障。基于局部放电法,综合采用理论计算、仿真实验、现场试验的方法,对比分析了短时傅里叶变换和傅里叶分析去噪法的原理和优缺点,提出了一种矿用高压电缆的局部放电去噪算法——小波阈值去噪法,同时,选择了合理的阈值函数和去噪流程。基于此,采用白噪声和连续周期信号作为高压电缆的干扰噪声,进行了模拟仿真实验。结果表明,小波阈值去噪法可有效抑制白噪声,其中,Db2小波性能和去噪效果最好;同时,现场试验结果显示,去噪后信噪比得到了显著增加,验证了小波阈值去噪法的合理性和可靠性。     

反射槽波探测采空巷道的实验与方法研究

对利用反射槽波探测工作面内异常构造展开实验研究，针对实际井下地震数据中反射槽波受直达槽波与其他波场干扰严重的问题，提出了基于最小平方反褶积的反射槽波增强算法和基于径向道变换的方法压制直达槽波与巷道声波，并用绕射偏移的方法获得工作面内巷道的成像结果。实验结果表明：槽波传播过程中遇采空巷道能够产生较强的反射槽波，通过处理可获得采空巷道的成像结果；反射槽波的传播距离可达360 m以上，探测距离可达200 m以上。     

煤矿区矿井水水质形成与演化的多场作用机制及研究进展

煤矿开采必然产生大量矿井水,并可能引发水环境污染问题,研究并揭示矿井水的水质形成与演化机理,是煤矿区水污染防控的理论基础.矿井水的水质形成及演化过程非常复杂,受水动力场、水化学场、微生物场和温度场多场作用控制.通过矿井水水质形成的多场作用研究和文献调研,界定了煤矿区矿井水污染场地的研究范围,提出了我国矿井水水质形成的"...     

基于时空域的探地雷达杂波的去除

直耦波和随机噪声是影响雷达信号的杂波,根据各种杂波在各频率段分布不同,在各道间相关性也不同的特性,采用时空域相结合的去噪方法,在时间域上采用小波变换将其分解到各频域上,在空间上采用KL变换提取出有效信号。去噪后的雷达图像更加清晰地反映地下介质情况,且在信噪比较低的情况下,仍能突出目标回波。该方法去除杂波速度快、效果好,特别适用于公路、铁路路基检测等海量数据处理领域。     

基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法

噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合)。针对该问题,提出一种基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与原信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象过渡IMF,再以过渡IMF后续分量的频域为约束条件,对过渡IMF进行独立成分分析,去除过渡分量中的噪声;最后将去噪后的过渡分量与其后续分量进行重构,得到去噪后的信号。分别以含噪Ricker子波和现场电磁信号为例,利用信噪比定量验证了上述方法对处理现场电磁信号模态混叠问题的有效性,同时频域约束条件下的独立成分分析去噪收敛快、效率高,适合海量实时监测信号快速去噪使用。