快速匹配追踪三参数时频特征滤波

传统的匹配追踪方法通常采用完备的时频原子库和贪婪算法进行子波分解,计算量巨大。为此本文引入互相关阈值约束技术,实现两次迭代和完备库之间的反馈,剔除那些互相关值很小的时频原子,动态地减小完备库的冗余度;通过多原子同步提取,实现快速匹配追踪地震道分解。分解后的地震信号是按子波的能量排序的,每个子波都由振幅、频率和中心时间三参数表示,代表原始地震信号在某-中心时间的局部主振幅特征和主频率特征,因此在信号重构时,可根据有效信号与噪声信号的主振幅、主频率和中心时间的差异,构建三参数时频特征滤波器,筛选出代表有效信号的子波对信号进行重构,达到无损去噪的目的。合成地震记录和实际资料处理结果表明了该方法的有效性。     

利用字典学习快速匹配追踪压制煤层强反射

煤层强反射信号上、下和内部通常隐藏着弱有效信号，如何有效分离煤层强反射信号周围的弱有效信号，受到了越来越多的关注。匹配追踪算法是解决该难题的有效算法之一。然而，匹配子波母函数早期用Gabor子波，现在常用Morlet小波和Ricker子波等，而这些子波都是理论子波，和实际地震资料波形特征存在较大差异，因此在匹配过程中会产生残余分量。针对该问题，通过引入了字典学习算法，从地震数据中学习获得字典的有限匹配子波而不是预先定义字典，极大提高了信号分解的匹配度。针对目标区煤层反射不稳定的问题，选择按单个同相轴开展字典学习，从而构建了振幅、相位、主频和极性变化的单峰字典库。通过叠后、叠前的衰减煤层强反射处理分析，验证了新方法在强反射压制方面比常规方法更可靠且有效。应用基于匹配子波的Wigner-Ville高分辨率时频分析方法，揭示了煤层强反射消除前、后时频属性特征，为煤层附近储层的精确描述提供了技术支撑。     

遗传算法和正交时频原子相结合的地震记录快速匹配追踪

针对匹配追踪庞大的计算量造成地震数据处理效率低下的问题,提出一种基于遗传算法和正交原子匹配追踪的快速分解方法,通过遗传算法缩小原子库的搜索范围,减少贪婪迭代的次数,由原子的正交化处理消除冗余分量,加速残差收敛进程。为增加分解的灵活性,采用相邻残差比阈值作为迭代终止条件。合成地震记录和实际地震记录稀疏分解结果表明：本文方法不仅能降低分解的稀疏度,而且运行速度大幅提高,验证了方法的有效性和适用性。     

全域正则化快速匹配追踪稀疏地震反演方法

匹配追踪算法(MP)自提出以来便被广泛应用于信号处理领域。文中首先利用时频域褶积算子与初始模型约束构建匹配追踪的冗余字典,在全时频域内筛选出所有可能的匹配原子构成备选原子库;然后利用正则化方法从备选原子库中筛选出能量最大的子集构成最终的匹配原子库,即一次迭代即可筛选出多个匹配原子。据此形成的上述全域正则化快速匹配追踪算法具有计算效率高、鲁棒性强等优点。此外,将初始模型约束与时频域联合反演方法引入反演框架,可有效提高反演结果的精度。对所提方法进行的一维、二维模型及三维实际资料的测试结果表明,全域正则化快速匹配追踪地震反演方法相较于常规匹配追踪的计算效率得到明显提高,反演结果既具有良好的鲁棒性,同时拥有较好的层位边界保真度。     

基于稀疏冗余表示的三维地震数据随机噪声压制

传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法.该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三维稀疏矩阵和三维超完备离散余弦变换(DCT)字典,利用三维超完备DCT字典作为三维地震数据的稀疏冗余表示,使三维地震数据中随机噪声得到压制.三维模拟数据和实际地震数据试算表明:与常规f-x反褶积法和K-L变换法相比,该方法既提高了三维地震数据体的信噪比,又有效地保护了地震反射信号,而且水平切片的连续性和平滑性很好,构造复杂区域的分辨率也得到提高.     

基于基追踪的时变子波提取与地震反射率反演

由于噪声和衰减的影响,地震数据不平稳,即地震信号的频谱从浅到深是逐渐变化的。为了研究地震数据的非平稳性质,基于基追踪谱分解方法进行高分辨率时频分解,通过点谱模拟提取广义地震子波,继而构建时变子波核矩阵和时变子波字典,最终实现非平稳基追踪地震反演。实际资料测试表明,基追踪谱分解广义时变子波提取方法能实现高效井震标定,基于时变子波的非平稳基追踪地震反演结果分辨率更高、地质连续性更强、地质细节展示更详细。     

压缩感知框架下基于K-奇异值分解字典学习的地震数据重建

针对地震勘探中由于采集成本及采集环境等诸多因素导致地震数据不完整或者不规则问题,本文提出了一种压缩感知框架下基于K-奇异值分解（K-SVD）字典学习的地震数据重建算法。基本思路是首先对大量地震样本数据进行K-SVD字典训练得到超完备字典,然后引入缺失地震数据的采样矩阵作为测量矩阵。在重建阶段则采用正则化正交匹配追踪（ROMP）实现缺失地震数据的恢复。与传统的基于Curvelet变换或基于傅里叶变换等地震数据重建算法采用单一基函数不同,本文引入的超完备字典能够自适应地根据训练样本数据进行特征提取,并能根据待处理数据的本身特点自适应选取变换基函数。超完备字典为地震数据自适应稀疏扩展提供了更大灵活性,有利于更好地重建数据。合成地震数据以及实际海洋数据重建实验验证了本文算法的可行性及有效性。     

基于匹配追踪算法的碳酸盐岩储层低频伴影识别方法研究

由于储层介质具有黏滞性,地震波在穿过含油气地层时会产生强烈的吸收衰减,并在储层下方产生低频伴影异常,因此,这种异常可以作为一种直接检测烃类的方法。 深层碳酸盐岩储层内部结构复杂,地震资料分辨率低,用常规时频分析方法难以精确刻画储层内部结构。 针对这些问题提出了一种基于匹配追踪算法的碳酸盐岩储层低频伴影识别方法,该方法利用匹配追踪算法对地震资料进行谱分解。 通过与其他时频分析方法进行对比,表明该方法具有更高的时频分辨率,能够有效检测储层低频伴影异常。 实际资料试算表明,基于匹配追踪算法的低频伴影方法能够有效检测深层碳酸盐岩含气储层。     

利用双向匹配追踪提高地震分辨率

在常规时间域匹配追踪子波分解的基础上,提出了时频谱匹配追踪子波合成的思路,类似于数字信号处理的正、反过程,基于Gabor反褶积的理论框架,利用双向匹配追踪算法,在时频域实现了一种非平稳的提高地震分辨率方法,其流程为：1将地震道数据进行正向匹配追踪子波分解,将每个子波的时频谱进行叠加得到地震道的时频谱;2通过匹配追踪时频谱平滑和数学运算,得到近似反射系数时频谱;3对反射系数时频谱进行反向匹配追踪,得到一系列高分辨率的地震子波,进而合成高分辨率地震道。对实际地震资料的处理结果表明,该法有效拓宽了地震资料的相对频带,提高了地震数据的分辨率。     

基于经验模态分解字典的自适应匹配追踪谱分解方法及其在油气检测中的应用

利用地震信号的瞬时属性确定时频原子动态参数的扫描范围,获得的瞬时频率稳定性较差且存在负值。利用连续相位求取瞬时频率易受噪声影响,并存在频率异常值。为此,首次将经验模态分解（EMD）引入匹配追踪（MP）算法,提出了基于EMD字典的自适应MP谱分解方法。将EMD视为一种基于过完备时频字典的稀疏分解方法,在计算匹配原子主频的过程中,引进基于连续相位的阻尼最小二乘反演求解瞬时频率,并加入整形正则化算子对数据进行平滑处理,利用整形正则化平滑算子的阻尼最小二乘法有效避免了频率异常值,得到的瞬时频率曲线更平滑、真实,且更突显高频成分。将基于EMD字典的快速MP方法应用于储层含油气性预测,对比不同尺度瞬时谱剖面可以清楚地看到明显的低频阴影现象,且提高了分解效率,从而进一步验证了方法可行性。     

匹配追踪煤层强反射分离方法

地下存在煤系地层时地震剖面上会出现强能量反射同相轴,使煤层之上或之下的含气目的层反射信息淹没于强反射之中,加大了储层预测难度。依据稀疏表示理论,提出匹配追踪煤层强反射分离方法。匹配追踪去煤层强反射的关键是稀疏字典的选取,通过地震数据在不同的一维字典中的稀疏性分析,并考虑强反射信息的低频特征,选取由低频原子构成的一维非抽样离散小波变换(UDWT1D)字典来稀疏表示强反射信息。采用Blumensath等给出的迭代算法进行匹配追踪分解,该算法虽是一种贪婪算法,但由于对每个地震道只需进行一次匹配分解,计算效率较高。模型数据测试和实际资料处理结果证明了该方法的有效性。     

地震信号可变分辨率匹配追踪频谱成像方法

基于传统的Morlet时频原子库的匹配追踪时频表征方法存在时频分辨率不可调的缺点,解决实际问题的能力受到限制。通过引入分辨率调节参数,使Morlet小波的时频分辨率灵活可控,在此基础上提出了可变分辨率的匹配追踪时频表征方法,实现时间分辨率和频率分辨率分别可调的目的。在薄层频谱成像中,利用可变分辨率匹配追踪时频表征方法来提高匹配追踪时频分布的时间分辨率,可以有效避免复杂地质背景的干扰,实现薄储层的清晰成像。     

Variable resolution matching pursuit spectrum imaging of seismic signals

基于传统的Morlet时频原子库的匹配追踪时频表征方法存在时频分辨率不可调的缺点,解决实际问题的能力受到限制。通过引入分辨率调节参数,使Morlet小波的时频分辨率灵活可控,在此基础上提出了可变分辨率的匹配追踪时频表征方法,实现时间分辨率和频率分辨率分别可调的目的。在薄层频谱成像中,利用可变分辨率匹配追踪时频表征方法来提高匹配追踪时频分布的时间分辨率,可以有效避免复杂地质背景的干扰,实现薄储层的清晰成像。     

改进的窗参数优化S变换及其在河道检测中的应用

时频分析法是对非平稳信号的处理方法,是地震信号分析的重要工具.时频分辨率是进行高精度储层预测的关键,常规S变换的时频聚焦性难以满足现阶段高精度储层预测的要求.为此,提出构建一种改进的窗参数优化S变换方法,即基于实际信号的振幅谱,自适应地求取窗函数的尺度参数,然后引入新的优化调节参数对窗参数作进一步改进.经合成信号对比分...     

快速结构字典学习三维地震数据重建方法

目前基于字典学习的三维地震数据重建方法通常采取二维逐切片重建的策略,这种重建方式忽略了切片间的相互联系,未能充分运用地震数据各个方向上的连续性约束。为此,提出了一种三维联合重建方法——快速结构字典学习三维数据重建方法。该方法在压缩感知理论框架下,利用快速结构字典学习算法训练训练集,产生三维自适应字典;然后利用三维自适应字典、观测矩阵以及正则化正交匹配追踪算法对数据进行高精度重建。模型数据和实际数据的重建结果表明,该方法能够恢复地震数据的细节特征,具有重建精度高、保幅性良好的优点。     

应用匹配追踪算法的高分辨率处理方法

常规地震数据处理方法因存在窗口效应、能量聚焦性差、分辨率与信噪比相互制约等弊端,使其处理能力受限。为此,在阐述匹配追踪算法基本原理及相对保幅AVF剖面构建方法的基础上,文中提出一种新的高分辨率处理技术。首先对信号进行分解并构建相对保幅AVF剖面,然后在时频谱上进行能量重新分配,提高原始数据高频成分,每个时频原子在给定频率位置的谱值决定其贡献程度,最后保幅重构地震信号。实际资料处理结果表明,重构后地震信号主频提高,频带拓宽,分辨率相对提高,增强了地震资料识别小地质体的能力,有利于后续储层识别和流体检测。     

多道联合约束的匹配追踪强反射轴压制方法

针对强反射轴中及其附近有效信号难以识别和区分的问题,利用匹配追踪算法的稀疏分解表示能力,提出一种多道联合约束的匹配追踪(TC-MMP)强反射轴压制方法.对于多道匹配追踪算法分解信号过程中迭代终止条件难以确定的问题,引入残差比阈值,与固定迭代次数或固定残差门限相比,在一定程度上提高了信号分解的效率,由此形成了迭代条件约束...     

小波变换回波提取在可控震源地震信号处理中的应用

在传统的可控震源地震信号处理中,通常用相关算法和反褶积算法把各地震道采集的原始数据转换成地震剖面,然而它们的效果受环境噪声的干扰明显。本文采用一种基于小波变换的时频互相关(TFCC)算法,能从可控震源地震数据中检测回波并估计其时间延迟。在该算法中,首先对道数据和扫频源信号进行小波变换,得到其时频表示,然后对其时频表示进行互相关。在时频互相关的计算结果中,回波被转变成时频相关子波,同时原始道数据被转变成地层剖面。用TFCC算法和相关算法来处理相同的实际可控震源地震数据,显示前者能更好地压制噪声,并能清晰地检测到微弱回波信号。     

基于多核模型的地震信号高效稀疏分解

为了提高地震信号分解算法的效率和模型的稀疏度, 本文利用多个核函数作为原子, 自适应地对地震信号进行稀疏分解。通过对地震信号在时频域分别进行全局k均值聚类, 确定字典库中原子备选参数, 然后通过正交最小二乘算法进行信号的稀疏重构。合成资料以及实际地震资料应用结果均表明, 文中所提方法在达到同样的重构精度时, 较大程度地提高了地震信号分解的稀疏度。     

基于匹配追踪谱分解的时频域FAVO流体识别方法

基于Morlet小波的快速动态匹配追踪高分辨率谱分解算法,对比研究了短时傅立叶变换、S变换、连续小波变换及匹配追踪Wigner-Ville分布的时频分辨特征。在此基础上,为充分利用叠前地震资料中蕴含的振幅和频率信息,将快速匹配追踪谱分解方法与体现流体因子的频变AVO(FAVO)反射特征方程相结合,并依靠匹配追踪算法的高时频分辨特性,发展高分辨率时频域FAVO直接反演方法,该方法将常规谱均衡过程构建于目标泛函中,减少了频散属性提取过程的中间环节,避免了在消除"子波叠印"时引入的累计计算误差。模型测试和实际资料处理表明,该频散属性反演方法有助于精细刻画油气藏位置,是一种可靠性较高的储层流体类型检测方法。