基于CEEMD改进阈值函数的地震勘探信号降噪应用研究

为了有效地对地震勘探信号进行降噪处理,采用CEEMD改进阈值函数的研究方法,研究了CEEMD特性,根据CEEMD特性,对CEEMD改进阈值函数算法进行改造。对含噪信号进行CEEMD进行分解,得到不同频率段的滤波IMF分量;根据原始信号与IMF分量的关系,对待滤波的分量进行确认;对剩余信号主导分量和滤波分量进行重构,从而得到降噪的效果。把该算法应用在模拟信号中,结果显示,基于CEEMD改进阈值函数的法处理的信号能够对噪声进行有效的压制,能够较好地实现滤波降噪的效果。     

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。     

高密度全数字地震勘探技术在煤田中的应用及效果分析

单点高密度数字检波器地震勘探技术作为一种全新的地震勘探方法,将其用于煤田地震勘探,针对单点高密度数字资料的特点,进行多域联合去噪,利用矢量中值滤波进行随机噪声衰减,在十字排列域压制面波,并利用Curvelet变换进行弱信号检测。最终得到相比常规模拟检波器资料,频带更宽、高低频更丰富、分辨率更高的叠加剖面。     

基于U-Net深度神经网络的地震数据去噪研究

在能源和矿产资源开采中,大规模采空区塌陷不仅威胁了矿区工人和设备的安全,同时也制约了矿区的经济效益。当前,地震波反射法是探测隐伏采空区的一种常用方法。但在实际探测过程中获取的地震数据往往含有大量随机噪声,这些噪声会为后续数据处理和成像环节带来较大干扰,因此对数据进行随机噪声压制和去除通常是地震数据处理的首要工作。采用改进后的U-Net深度神经网络作为去噪手段,在输入端除了加入一层含有高斯白噪声的地表激发地表接收的多道地震信号外,另一层则添加深度加权信息以充分挖掘深部反射信号。在中间层,通过压缩通道提取数据特征并通过扩展通道还原数据细节信息,构成由含噪数据到去噪数据的非线性映射,最终输出去噪结果。该网络的数据集由随机生成的大量地质模型正演数据组成,在GPU环境下使用Pytorch进行训练,并将最终结果与传统F-X滤波结果进行对比。结果表明:从多人主观打分评价以及基于结构相似性指标和信噪比指标的客观评价结果来看,采用U-Net深度神经网络得到的数据去噪效果明显优于传统F-X滤波结果。     

基于非下采样shearlet变换的微地震随机噪声压制

基于非下采样shearlet变换的微地震资料去噪方法,相比于其他多尺度变换方法具有更好的方向敏感性和最优稀疏表示性能,具有更强的去除随机噪声的能力,信号保真度更好。同时较传统的shearlet变换具有平移不变性,克服了伪吉布斯现象。利用非下采样shearlet变换阈值去噪法与小波和曲波阈值变换方法对微地震仿真和实际资料的随机噪声的压制进行对比分析,结果表明非下采样shearlet变换具有更好的去噪能力。     

基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪

矿山遥感图像在获取、压缩、传输、解码的过程中易混入大量随机噪声,导致图像清晰度较低,难以直接进行分析研究。为此,将小波变换与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering algorithm,NLM)相结合提出了一种基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪算法。该算法首先结合小波硬阈值、软阈值去噪模型以及现有的改进型小波阈值去噪模型的特点,建立一种改进型小波阈值去噪模型并用于去除遥感图像中的随机噪声;然后将原始遥感图像与小波去噪后的图像作差运算,得到原始差值图像,再对原始差值图像进行非局部均值滤波,得到滤波后的差值图像;最后将小波去噪后的图像与滤波后的差值图像进行融合。采用MATLAB语言编写程序,试验数据为白云鄂博矿区的2幅遥感图像,采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时等指标对算法去噪效果进行评价。试验结果表明:所提算法的去噪结果明显优于小波软阈值去噪模型及非局部均值滤波,此外,该算法耗时相对于其余2类算法而言也有一定的优势,对于提高矿山遥感图像的判读精度有一定的参考价值。     

基于DWT与改进中值滤波的矿井视频监控图像去噪

井下光照不均、煤尘浓度大以及视频图像获取设备电路电压不稳定等各类因素的存在,导致矿井视频监控系统获取的图像存在大量噪声,影响了对矿井各类生产信息的准确判读。为此,将离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)与改进中值滤波算法相结合,提出了一种矿井视频监控图像高效去噪算法。首先,对获取的矿井视频图像进行自适应噪声检测,根据检测结果,对图像采用改进中值滤波算法处理;然后对滤波后的图像进行3层离散小波变换,鉴于图像的噪声信息绝大部分集中分布于高频分解系数中,故对低频分解系数不作处理;最后对高频分解系数采用一种改进软阈值去噪函数模型进行去噪,将去噪后的高频分解系数与原始低频分解系数进行重构,得到去噪后清晰度较高的图像。采用实地获取的山西潞安某煤矿井下视频图像进行试验,并与小波软阈值去噪、中值滤波等算法进行去噪效果对比分析,此外,对各算法的试验结果分别采用信噪比(Signal noise ratio,SNR)以及算法运行时间进行评价,结果表明:新算法对于矿井视频监控图像的去噪效果优于其余2类算法,且算法运算时间也具有一定的优势。     

改进粒子群优化小波阈值的矿用钢丝绳损伤信号处理方法研究

为有效提取矿用钢丝绳损伤信号的特征值,采取小波分析对损伤信号去噪。针对损伤信号中存在小奇异点的特性,对小波分析中的阈值获取和阈值函数选取两方面改进。首先利用粒子群算法优化经验值,并基于Birge-Massart策略获取阈值。提出一种改进的小波阈值函数算法。该函数加入了可调变量,改善了已有软、硬阈值函数去噪中的不足点,通过仿真实验的信号结果和信噪比(SNR)对比几种阈值函数去噪算法,最终得出,采用优化经验值并改进小波域值函数的去噪算法相比于其他方法,更能完整保留原始信号,去噪效果好。     

利用经验模态分解及小波变换压制微震信号中的随机噪声

随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声。该法首先使用EMD对微震信号进行自适应分解,得到有限个本征模态函数(IMF)。考虑到随机噪声主要集中在高频IMF分量中,基于噪声能量突变原则找出低频IMF分量与高频IMF分量的分界后,利用小波阈值方法对高频IMF进行降噪处理,最后将降噪后的高频IMF分量与剩余的低频IMF分量重构即可实现微震信号降噪。仿真分析及实验结果表明,该方法能充分保留微震信号的随机非平稳特征,较对比方法具有更好的降噪效果。     

矿区塌陷区遥感影像改进自适应维纳滤波算法

遥感影像为矿区开采沉陷研究提供了大量可靠的数据,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度具有重要作用,但由于遥感影像的获取受到矿区成像环境、成像器件固有的缺陷等因素的影响,易混入不同程度的随机噪声,降低了遥感影像的成像质量,导致难以高精度提取矿区塌陷区域的相关数据。为此,提出了一种针对矿区塌陷区遥感影像的滤波算法。该算法首先对自适应维纳滤波算法添加了噪声图像块检测环节,对其进行了适当改进,将改进后的自适应维纳滤波算法用于对遥感影像进行去噪;然后针对去噪后遥感影像对比度不高的问题,采用动态均值算法进行增强处理,即通过设定某一阈值,将遥感影像像素点灰度值划分为亮度异常和亮度正常2个部分,采用亮度正常的像素点灰度值修正亮度异常的像素点灰度值,实现对遥感影像对比度的动态调整。采用一幅某矿区塌陷区的遥感影像分别对新算法、自适应维纳滤波、中值滤波、非局部均值滤波等算法进行试验,结果表明：新算法对于矿区塌陷区遥感影像的滤波效果相对于其余算法而言有一定的优势,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度有一定的帮助。     

金属矿地震资料处理研究

针对金属矿地震勘探地震资料信号非常弱而噪声却非常强的地震资料的特点,以河南省栾川金属矿地震勘探项目为例,研究了有利于提高金属矿地震资料信噪比和分辨率的地震数据处理技术和流程,利用不同处理系统的优势模块反复试验,确定最终处理参数,优选一套从折射波静校正—室内初至波剩余静校正—反射波剩余静校正的综合静校正技术解决静校正问题,运用多域联合去噪的方法压制噪音,应用球面扩散补偿技术从纵向上对能量进行补偿,联合使用地表一致性振幅补偿技术对炮点、检波点振幅进行补偿使横向能量均衡。运用叠前时间偏移使反射波、绕射波等都能够准确归位。这些处理方法在栾川金属矿地震勘探资料处理中取得了不错的效果。     

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...     

煤系气地震勘探多次波分析及压制策略

鄂尔多斯盆地北部多次波异常发育,严重影响中深部目标层地震资料的信噪比,给地质解释及煤系气赋存特征研究带来很大的困难。通过分析某研究区的原始资料,结合地层特点,总结了多次波成因、类型和特征,采用多道预测反褶积、高精度Radon变换、F-K滤波的优化组合策略取得了满意的多次波压制效果,提高了目标层地震资料的成像质量。     

基于VMD的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号是解释地质构造的重要信息载体,其受长周期和随机噪声影响严重,导致地质构造的反演结果出现严重的偏差。为了解决该问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)提出了一种综合性的大地电磁信号去噪算法。对原始电磁信号进行多分辨VMD处理去除长周期噪声,采用小波包阈值去噪法去除信号的随机噪声,使用信号重构得到去噪处理后的大地电磁信号。使用此方法对工程实测大地电磁信号进行处理,结果表明,此方法能够对大地电磁信号的长周期噪声和随机噪声进行抑制,并且极大限度地保存了信号的有效分量,提高了时域信号的周期性,全频分段的视电阻率曲线得到了明显优化。     

二维地震勘探在新安县城东南部煤预查工作中的应用

二维地震勘探在煤田地质勘查工作中对于了解地质构造特征及推断煤层位置是较为经济有效的手段,选择合理的野外工作方法和数据采集方法是取得二维地震数据的关键,对折射波进行静校正、噪音压制、振幅补偿,采用地表一致性反褶积、子波整形、多道统计脉冲反褶积等方法手段进行数据处理,结合对钻探工程进行的数字测井,在取得准确的地层岩性声速参数后,对二维地震数据进行二次解释,基本能够准确推断煤层埋深及分布情况,为进一步钻探验证工作提供更准确的指导。     

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BP神经网络的自适应噪声消除技术的研究

介绍了自适应滤波的原理,阐明如何利用BP网络实现自适应数字滤波的算法和关键技术,建立了1-4-1结构的神经网络,并详细说明了网络的创建、训练与仿真方法,针对该系统建立了基于Simulink的仿真模型。仿真实验结果表明,基于BP神经网络的自适应滤波器不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强,具有自学习能力,能有效地消除噪声,提高了信噪比。