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本文分析了可控震源滑动扫描中各种谐波产生的原因,指出高次谐波是其中最严重的谐波干扰类型;通过原理分析及数值试验探讨了滑动扫描方法,并基于高次谐波与原始激发信号在各频段的能量呈线性关系这个假设建立了谐波滤除的数学模型;利用参考信号倍增法生成各次谐波,并用各次谐波相关对比法估算各次谐波的能量比。将本文滤除谐波算法应用于实际数据处理,所得结果表明该方法不仅滤除谐波效果好,而且运算速度快。 相似文献
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可控震源产生信号的可控性以及其安全环保、成本低的优点使其被广泛应用于地震勘探中。微型可控震源以其轻便,更易于适应复杂地形的优点而得到越来越多的重视。震源与大地之间的耦合通常会导致震源的输出力信号出现谐波失真。本文采用有限单元法,对一个微型可控震源设计模型进行了模态分析与瞬态响应分析,得到了其在100~200Hz范围内正弦载荷激励下的系统响应,并进行了谐波失真分析。 相似文献
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可控震源滑动扫描是高密度地震勘探中的一种高效采集技术,但它在大幅度提高野外地震数据采集作业效率的同时,其固有的谐波干扰也严重地影响了地震资料品质。目前常用的滑动扫描谐波干扰压制方法是模型法,即基于震源力信号设计谐波预测算子,求取相关后记录中的谐波干扰,将求得的谐波干扰从被干扰区域中剔除。然而在实际地震数据采集中由于设备等原因往往缺失震源力信号,因此无法应用模型法压制谐波。本文基于准噶尔西北缘玛西1井三维震源力信号的实际数据,尝试应用独立同步扫描邻炮干扰压制方法滤除滑动扫描资料上的谐波干扰,取得了令人满意的处理效果。 相似文献
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如何做好可控震源的质量监控 总被引:2,自引:0,他引:2
在可控震源施工中,必须对每一振次进行实时监控,对震源技术指标进行全程监控,才能获得良好的地震采集资料.本文简要介绍了可控震源在也门特殊的地形区域作业,做好可控震源一致性及生产过程中状态监控的经验. 相似文献
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利用可控震源的力信号压制谐波干扰 总被引:1,自引:0,他引:1
谐波是可控震源采集中的一种特殊干扰,压制谐波一直是可控震源资料处理中的任务之一。迄今为止,大部分压制谐波的方法都是基于理论扫描信号与实际震动记录相关的技术特点提出的,易受表层介质特点的影响,很难取得明显的效果。事实上,可控震源的力信号才是真正的下传信号,其包含扫描基波和谐波分量,因此震源记录可近似看成力信号与反射系数系列的褶积体。提出了用力信号代替理论扫描信号,用反褶积算法代替传统的相关算法实现震动记录的反褶积处理。该方法的直接输出资料是褶积记录,与可控震源的相关记录相比,谐波成分得到消除,信噪比明显提高。 相似文献
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在应用可控震源进行地震资料采集时会产生谐波干扰,谐波畸变包括振幅畸变和相位畸变,这些畸变会降低相关信号的质量。本文从可控震源机械本身、地表耦合以及震源参数三个方面对谐波干扰产生的原因以及分布特征进行了分析。以可控震源振动与大地耦合响应、谐波能量与施工参数关系理论分析为基础,对不同地表耦合程度和不同激发参数产生谐波的大小及对资料的影响程度进行了科学分析和定量计算。在地表耦合上,首次提出了基于"半刚度"地表耦合谐波压制技术,指出增加一次空振扫描可改善可控震源与疏松地表耦合效果。在震源参数上,分析了震源台数、扫描长度、振动次数、扫描宽度等参数对谐波出现时间和振幅能量的影响,建议采用"少台、少次、低驱动、长扫描"激发方式。 相似文献
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由于可控震源机械系统的非线性等因素造成子波中包含谐波畸变,在相关后成为噪声进而降低地震资料质量,所以可控震源谐波通常被当作噪声进行去除。实际上谐波包含基波所不具有的频率成分,将其用于展宽地震记录的频带,既能提高采集资料的分辨率,又能改善信噪比。为此本文首先分析谐波信号的理论表达,并提出谐波应该被看作有效信号的观点,然后扩展了纯相位滤波器(PPSF)方法并用于谐波信号的分离,最后对分离后的谐波记录分别进行相关并叠加得到最终记录。理论和实际资料的测试结果说明了该方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种基于最小二乘思想的自适应匹配预测滤波的谐波压制方法,采用相移法分离地面力信号的基波和谐波分量。通过构建自适应匹配滤波算子,用最小二乘的思想不断迭代,以达到匹配预测谐波干扰与真实谐波干扰的目的。模拟记录与实际记录的试算结果表明:本文方法能有效地压制谐波干扰,同时不损伤有效信号,验证了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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可控震源的DPG信号和DSD信号反映了震源的施工状况,使用eSGA软件对震源信号进行实时分析和监控,就可以保证野外采集资料的质量。 相似文献
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可控震源车的噪声与振动对人体有一定的危害,这一问题一直让制造厂家感到十分棘手,也困扰着震源车司机。当今世界强化环境保护,为了子孙后代,为了保护生态,噪声与振动的研究正日益为人们所重视。本文深入分析了震源车的振动、噪声产生的根源及其危害性,初步探讨了一些降低噪声及振动的措施。 相似文献
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《石油物探》2020,(5)
可控震源高效采集地震资料中谐波噪声压制是一难点,虽然一些传统的基于稀疏优化的方法能够压制数据中的谐波噪声,但是由于使用固定字典,无法自适应地匹配有效信号的波形,存在有效信号损伤较大的问题。为此,提出了一种基于形态成分分析自适应学习字典的谐波噪声压制方法,用于分离原始相关后地震资料中谐波噪声干扰。首先对原始数据进行单道截取及分块处理组成样本集,然后利用K-奇异值分解(K-SVD)学习得到超完备字典,进而应用字典原子的振幅谱比将字典分类为有效信号子字典与谐波噪声子字典,最后应用形态成分分析(MCA)理论将所得的子字典分别用于重建谐波噪声和有效信号,实现压制谐波噪声的目的。合成数据与实际数据的应用结果表明,基于自适应字典学习的可控震源数据谐波噪声压制方法在保护地震有效信号的同时能够有效压制谐波噪声。此外,对比近炮点数据和远炮点数据的谐波噪声压制结果可以看到,该方法对有效信号的损伤小于固定字典谐波噪声压制方法,具有良好的保真性与鲁棒性。 相似文献