广义S变换组合窗研究

通过对S变换和目前比较流行的广义S变换的分析比较,提出了不同窗函数的组合方法。在低频段和高频段均具有较高的频率分辨率来对中间段频率的压制,进而提高某一特定段的时频分辨率。通过对模拟信号和单道地震数据的分析,并对其进行广义S变换组合窗对比研究,证明组合窗效果优于普通广义S变换法,此方法可以很好的提高特定段的时频分辨率,使广义S变换的应用更具灵活性。用实际地震资料进行组合窗广义S变换结果显示,变换组合窗的广义S变换生成的单频剖面对含油气检测和识别具有明显效果。     

基于广义S变换的地震信号时频分析

S变换结合了短时傅里叶变换和连续小波变换的思想,具有良好的时频分析特点,但是基本小波不变,使得其在实际信号分析中有一定的缺陷.广义S变换克服了这些缺陷,可以根据实际信号灵活地选取窗函数,具有更好的时频分辨率.本文首先介绍了广义S变换的基本原理,然后通过仿真试验和地震模拟信号的对比,凸显了广义S变换的时频聚焦性.最后对实际地震信号进行了处理,取得了较好的结果.     

广义S变换在薄储层识别中的研究与应用

薄储层的识别一直以来都是石油科技工作者所困惑的一个技术难题。常规的时频分析技术存在一些缺陷,难以满足精细勘探开发的要求,而广义S变换吸收了常规的时频分析技术的思想,克服了这些缺陷,可以根据实际信号灵活地选取窗函数,具有更好的时频分辨率。本文首先介绍了广义S变换的基本原理,然后通过仿真试验,将常规的时频分析方法和广义S变换的结果进行对比,试验证明广义S变换具有更好的时频分辨能力,并且结合MarmousiⅡ正演模型,验证了该方法的有效性,最后对实际地震资料进行了处理,并对结果进行了分析,结果表明广义S变换可以有效地识别薄储层。     

时频分析在地震剖面数据的分频显示中的应用

时频分析技术是一种十分有效的地震资料处理技术。阐述了短时傅立叶变换的概念及性质。介绍了短时傅立叶变换在地震数据处理中的效果。利用自编的Matlab程序对地震数据进行短时傅立叶变换,生成分频率数据体;然后用Surfer软件数据处理与显示功能来实现地震剖面的分频显示。     

基于广义S变换的薄互层识别技术研究与应用

利用地球物理方法来识别薄互层一直以来都是困扰地球物理工作者的一项技术难题。常规时频分析技术存在一定局限性,本文介绍的广义S变换技术结合了STFT(短时傅里叶变换)和CWT(连续小波变换)二者的优点,可以根据实际信号的特点灵活选择窗函数,具有更好的时频分辨率。文章先对广义S变换的基本原理进行介绍,然后通过MarmousⅡ模型正演,将广义S变换与常规时频分析方法进行对比,验证了该方法的有效性,最后对实际工区的地震资料进行分频处理,并对结果进行分析,结果表明广义S变换对薄互层的识别比较有效。     

利用同步挤压小波变换对地电前兆进行时频分析

同步挤压小波变换是一种改进的小波变换,通过对小波变换的复系数谱在频率方向进行重排,提高了小波变换的分辨率。本文从小波变换的原理出发,简述同步挤压小波变换的理论并利用这种方法对洛阳地震台地电前兆信号进行分析。结果表明,同步挤压小波可以更准确地识别前兆信息的时频特征,从而为分析地电前兆信号的时频特征提供了新的思路。     

基于音波法的输气管道泄漏检测与定位

为研究输气管道音波法泄漏检测技术的基本原理和应用方法,从而为音波法泄漏检测技术在输气管道上的推广使用提供理论和实践基础,首先根据现场实验工况建立仿真模拟模型,对泄漏音波产生机理进行分析与验证;其次根据仿真模拟结果完成现场实验,并对现场实验数据进行了时频联合分析,包括短时傅里叶变换、小波变换、Hilbert-Huang变换和广义S变换,提取可用于远距离传播的音波信号特征;然后应用可远距离传播的信号特征,对长距离输气管道的泄漏进行检测,取得了较好的效果;最后采用提取的音波特征量进行泄漏定位,定位精度高.研究结果表明,通过信号处理得到泄漏音波信号特征可以用于长距离输气管道泄漏检测.     

吸收系数方法技术在川南地区的应用研究

通过利用吸收系数方法技术反演研究川南地区丹凤场目的储层的吸收系数。针对川南地区的丹凤场储层的特点,采用吸收系数反演方法,对其吸收系数进行了提取与分析。并对吸收系数成图。对于原始地震记录分频采用了两种不同的方法,即带通滤波分频和广义S变换分频。并用广义S变换时频相关谱比法分频计算出的复数道得出的吸收剖面。同时验证了吸收系数剖面的异常明显位置位于油气储层的位置。异常为强吸收,连续性好,与油气产层对应一致。验证了该方法所研究地区的有效性。     

广义S变换的叠后地震资料特殊处理研究及应用

地震资料分辨率和信噪比的高低直接影响到构造解释、储层反演等地球物理方法的应用效果。由于S变换的小波函数是以固定的趋势随频率变化,缺乏灵活性,在实际应用中效果也不够理想。而广义S变换对小波基函数进行适当的调整,来达到相应分辨率,以适应地震资料的处理要求。将理论模型取得的认识用于实际资料处理,从增强弱信号能量、去除噪音等方面,展示该方法对实际资料的处理效果。结果表明,该方法实用性强,可以有效改善地震资料品质,能够较好的用于地震资料处理。下面就结合实例,介绍广义S变换在处理叠后地震资料中的作用。     

分数阶Fourier变换在往复式压缩机故障诊断中的应用

由于传统时频分析方法难以有效提取阀片的调频故障信号,因此提出基于分数阶傅立叶变换的往复压缩机阀片故障诊断方法。首先对含噪声的LFM信号进行仿真分析,仿真结果表明,分数阶傅立叶变换不仅可以有效地提取信号的频率特征,而且还具有自降噪功能;然后将分数阶傅立叶变换应用到阀片故障诊断中,由此可以看出,不同阀片故障对应不同的特征参量,从而实现了往复压缩机阀片故障的定量诊断。     

小波包变换和KL变换联合去噪

基于强噪声的地震记录,先利用小波包分析对地震记录进行分解,然后再根据不同的信息的不同特征性进行去噪,然后再重构。用小波包变换去噪后的地震信号再利用K-L变化提取有效信号。经合成地震剖面处理试验证明,该方法能有效地提高地震记录的信噪比和分辨率。     

快速独立变量分析在压制地震信号经验模态分解模态混叠问题中的运用

在地震信号的时频分析中,利用经验模态分解地震信号得到的本征态函数会存在的模态混叠现象,对分解量直接使用希尔伯特黄变换对地震信号进行时频分析不能得到好的效果。引入快速独立变量分析方法,可以有效地压制模态混叠的现象,再对其进行时频分析,提取瞬时频率属性,可以得到更为细致的时频谱,从而刻画更为准确的地质信息。     

小波域提取地震信号瞬时参数

利用复地震道技术可以提取瞬时振幅、频率、带宽等瞬时参数。这些瞬时参数对地震资料解释,油藏描述和岩性解释等都具有重要的意义。由于小波变换具有良好的时间-尺度局部化特性,因此可以在小波分解的时间-尺度域提取地震信号的瞬时参数。本文利用解析小波尝试在小波域提取地震瞬时频率和带宽。实验表明,此方法可以得到高分辨率的瞬时参数频率,有利于对地震剖面进行精细解释。     

基于时频分析的GNSS连续波干扰检测

GNSS(Global Navigation Satellite System)信号在传播的过程中会受到各种连续波的干扰,以至于接收机很难根据GNSS信号进行准确的导航和定位。GNSS接收机接收到的信号是近平稳或者非平稳的,其统计量是时变函数。因此只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的,还需要知道信号频谱随时间变化的情况。为了分析和处理非平稳信号,文章引入了时频分析的方法,利用其可以同时描述信号在时间和频率的能量密度和强度;通过短时傅里叶变换和Wigner-Ville分布分别处理被连续波干扰的GNSS信号,它们都能够捕获GNSS信号中连续波干扰的频率,再通过滤波器滤除连续波的干扰;利用Wigner-Ville分布和短时傅里叶变换,通过Matlab仿真分别检测GNSS信号中连续波干扰的频率,并比较两者性能的差异。     

基于谱熵的自适应广义S变换时频滤波器设计

将信息熵引入到广义S变换时频滤波中,提出一种基于谱熵的自适应广义s变换时频滤波器设计方法。计算信号广义s变换的时频谱,将时频谱各时间点的频率区间划分成若干个小区间,计算各区间时频谱熵,以时频谱熵最大区间的时频谱的平均值作为阅值,以此来衡量信号的杂乱程度。若该时间点上的时频谱值大于闻值,则将该点时频谱值清零。采用广义s逆变换进行重构。该方法可自适应地调节时频滤波因子,有效滤除干扰信息。     

时频分析在地震数据处理中的应用

在地震数据处理过程中,时频分析技术可以同时在时域和频域内观察信号的演变,提供信号的局部时频特征,因而广泛应用于各种不同的处理目的,如用于数据压缩、降噪、检测、能量补偿等,本文对不同的时频分析技术作了简要介绍,并对其优缺点、彼此间的相互关系进行了较为详细的论述。同时,对时频分析技术所面临的问题及发展方向谈了一点个人看法。     

利用时频分析识别有效储层

由于岩性、物性和孔隙流体性质的差异,其固有的弹性特征导致了地震频率发生变化。时频分析技术可以同时在时域和频域内观察地震信号的变化,揭示信号的局部时频特征,分析由岩性、物性和孔隙流体性质所导致的的时频特征差异。在文昌H凹陷,在利用阻抗反演预测储层的基础上,探讨了结合时频分析技术定性解释目的层瞬时频率变化特征预测物性较好储层的方法。     

Hilbert—Huang变换和经验模态分解在地震信号处理中的应用

希尔伯特—黄变换(Hilbert—Huang)是针对非线性、非平稳地震信号一种新的研究方法,其核心算法是利用经验模态分解(EMD)将信号分解为固有(或本质)模态函数(IMF)的组合。对IMF作Hilbert变换,应用于地震资料解释,可以得到更加清晰的瞬时频率和瞬时相位等参数。处理后的非线性信号在信噪比和分辨率方面有一定的提高,对地震资料的去噪和油气检测有重要意义。     

改进的经验模态分解方法及在储层预测中的应用

希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)比常规的时频分析方法有着更好的时频分辨率和时频聚焦性,在处理实际地震信号这类非线性非平稳信号时,有更好的优势。但是HHT方法由于自身算法存在的不足,导致采用希尔伯特黄变换分析后的结果会出现模态混叠、端点效应和曲线拟合等问题。为了使HHT方法更准确地分析和预测地震储层信息,将HHT中的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行改进,提出了基于B样条插值和镜像对称延拓的完备总体经验模态分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)。将改进后的方法运用于实际资料处理并进行储层预测,预测结果与实际井数据结果吻合,说明该方法较常规HHT方法更为准确地反映含油气储层特征。     

基于反褶积广义S变换的分频蚂蚁追踪方法的应用

针对低序级断层下的地震资料品质下降、分辨率低、信噪比低等特点,本文展开对分频蚂蚁追踪技术在低序级断层中的应用研究。在常规蚂蚁追踪的原理基础上,借助反褶积广义S变换与小波变换分析技术,提出了基于反褶积广义S的分频蚂蚁追踪断裂系统解释技术。主要内容包括:分频地震数据的分析、处理,单频蚂蚁体的提取、解释,分频蚂蚁追踪数据的融合与解释。利用此技术对X25地区低序级裂缝进行了检测。对比分析表明,基于反褶积广义S变换的分频融合蚂蚁数据体比起常规蚂蚁属性体,能够有效地降低噪音与假裂缝信息的影响,提高了裂缝检测的清晰度和精确性。