基于Hilbert Ｈuang变换的大地电磁测深数据处理

 如今大地电磁测深技术(MT)在油气勘查中的应用越来越广泛，但MT数据因具有非线性、非平稳和非最小相位的特征，不符合以傅里叶变换为基础的传统谱分析的基本要求。最新发展起来的Hilbert Ｈuang (HHT)是处理非线性、非平稳信号的有效方法。文中从三个方面讨论了HHT在MT数据处理中的应用：①提出利用Hilbert谱对MT数据进行时段筛选，提高信号品质；②利用经验模态分解和Hilbert谱分析MT数据中的噪声分布特征,进行噪声压制;③利用经HHT处理后的数据从Hilbert谱统计估算阻抗张量,使MT数据非平稳性带来的估算偏差最小化。实测数据处理的结果表明：HHT方法处理MT信号是有效的,在抑制噪声、提取信号中有用信息方面优于传统方法，基于HHT谱的阻抗估计消除了传统功率谱方法中大地电磁响应函数出现个别频点分散、误差棒较大的现象,使地质参数的估计精度和资料的可解释性得到明显提高。     

基于构造系统函数的大地电磁时间序列模拟方法

大地电磁（MT）作为一种有效的地球物理勘探手段，观测数据的去噪和阻抗估算是重要的处理环节，使用模拟电磁场时间序列验证时间域阻抗估计和后续信号处理方法很有必要。本文基于构造的系统函数，由随机序列的离散傅里叶变换（DFT）获得频率域磁场数据，结合正演模型阻抗计算频率域电场数据，最后对频率域电磁场单边谱和阻抗序列做复共轭对称处理，经快速反傅里叶变换（IFFT）获得模拟的电磁场时间序列。研究结果表明，该方法可适用于一维和二维水平非均匀介质电阻率模型的时间序列模拟，对比实测数据表明，由该方法得到的电磁场数据能够较好地体现MT数据的频谱特性。     

Hilbert-Huang 变换在提取声波测井信号储集特性中的应用

阵列声波信号属于典型的非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅里叶变换、小波变换和Winger鄄Ville 变换等。Hilbert鄄Huang 变换是一种分析非平稳信号的新方法,该方法的关键是对信号进行经验模态分解,将复杂的信号分解为有限数量的几个固有模态函数,从而得到信号的Hilbert 能量谱。 将该方法应用于阵列声波测井信号处理上,对声波测井信号进行经验模态分解并得到Hilbert 能量谱,分析能量谱与储层岩性参数的联系。结果表明,Hilbert 能量谱与某些储层特性存在一定的联系。     

基于高精度时频瞬时相位谱的多尺度曲率及其应用

基于地震信号瞬时相位估算的曲率属性具有较高的分辨率,被广泛应用于地震数据的不连续性检测。为进一步提高曲率属性的估算精度,提高地震数据对地质构造的刻画能力,基于时频分析方法具有多尺度分辨能力的特点,提出了基于改进的短时傅里叶变换获得高精度时频瞬时相位谱的多尺度曲率属性估算方法。改进的短时傅里叶变换对待分析实信号的解析信号加上对称时窗函数并进行傅里叶变换,从而获得高精度时频瞬时振幅谱、高精度时频初始相位谱和高精度时频瞬时相位谱。为减少随机噪声对高精度时频瞬时相位谱的影响,利用高精度时频瞬时振幅谱的峰值振幅及其对应的高精度时频瞬时相位谱重构输入信号,并对重构信号进行改进的短时傅里叶变换,获得稳定的高精度时频瞬时相位谱,在此基础上进行高精度多尺度曲率估算。利用合成数据及实际三维地震数据的应用结果验证了方法的有效性。     

系统的构建及其功率谱和高阶谱的比较

根据功率谱等价性或模型多样性原理，具体构建了2个系统：最小相位系统和非最小相位系统。用相同的激励信号作用，结果显示，功率谱密度无法分辨非最小相位信号，丢失了信号中的相位信息，而双谱包含了信号的相位信息。通过对大地电磁(MT)信号分析，表明MT信号一般具有非最小相位性，同样也可确定其他地球物理信号的非最小相位性。这种情况下，如果仍然用功率谱方法处理这种具有非最小相位特征的信号，则会使解释结果出现偏差。为了提高解释结果的精度和可靠性，可以利用高阶统计量(高阶累积量和高阶谱)方法处理地球物理资料。     

应用HHT方法分析实验中的反射波信号

对于研究非平稳信号而言,传统的傅里叶变换已不能满足需求。非平稳信号分析方法已成为信号分析领域中的一个热点问题。以模拟地震波传播过程中遇到反射界面反射实验中得到的非平稳信号为研究对象,采用HHT方法对信号进行分析。对信号进行经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两个步骤。根据EMD分解得到的IMF分量具有从高到低不同频率和不等带宽的特点,对信号进行重构,提高信噪比,大大提高实验中测量P波速度的精度。对信号进行三瞬参数分析,揭示了实际应用中三瞬参数对地质构造识别的优势。HHT方法适用于分析生活中普遍存在的大量非平稳信号,可将复杂的信号直接分离成从高频到低频的若干阶固有模态函数。这一方法体系从根本上摆脱了傅里叶变换理论的束缚,在实际应用中也表现出了一些独特的优势。     

基于希尔伯特-黄变换的地震信号时频谱分析

希尔伯特-黄变换（Hilbert—Huang Transform,HHT）是分析非线性、非稳定信号的一种新方法,能清晰地刻画地震信号的时频能量分布。首先将信号分解为有限数量的固有模态函数IMF,再对这些IMF求解瞬时频率,进而获得信号的时频谱。应用理论模型和实际地震道数据进行了试算,并与S变换谱进行了对比,证明该方法比S变换具有更好的时频域刻画能力。对实际二维地震剖面做HHT变换求得希尔伯特谱,提取分频剖面分析认为,HHT瞬时谱具有一定的油气检测能力。     

基于频率切片小波变换的时频分析与MT信号去噪

大地电磁(MT)勘测方法因存在多种人文噪声使得某些频段受噪声影响显得更为明显,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的时频域MT信号去噪新方法。给出了方法原理和实现步骤,先对MT信号进行频率切片小波变换,得到全频带下的时频分布,在此基础上对时频谱进行时频阈值滤波和逆变换,重构分离出去噪后的MT信号。仿真实验和实测信号分析结果表明,该方法可有效消除大地电磁信号中的强噪声;去噪后计算的响应参数曲线的突变点得到了有效抑制,曲线变得平滑、连续。     

小波变换用于地震测井信号的多分辨率分析

本文讨论了短时窗傅里叶变换时频分辨率的缺点，介绍了小波变换的基本概念及多分辨率分析方法，然后和小波变换的多分辨率特性对地震和测井信号进行了时频分析和处理，实验结果表明，小波变换的多分率分析对于分析处理具有时变谱特性的非平稳信号是一种新的有效方法。     

基于CEEMDAN和ICA的油气勘探大地电磁噪声消除方法

大地电磁(MT)信号中的噪声会严重影响大地电磁勘探的观测数据,导致后续反演、解释工作出现严重偏差,影响油气勘探效果。为此,提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和独立分量分析(ICA)的噪声消除方法。该方法将经验模态分解(EMD)中的CEEMDAN方法与盲源分离(BSS)中的ICA方法进行有效结合。首先,利用改进的端点检测技术识别电磁信号中的有噪声信号分段;其次,利用CEEMDAN方法对其进行分解,提取具有代表性的固有模态分量(IMF)分量并进行ICA处理,达到消除噪声的目的;然后,利用获得的独立分量对有用MT信号进行逆向重构;最后,将未受噪声污染的MT信号与去噪后的有用MT信号进行拼接,获得最终的消噪后的完整MT信号。对合成信号和实测MT数据的实验结果表明,该方法能有效消除MT信号中的噪声。     

EMD在大地电磁信号分析中的问题及解决方法

以经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD )为核心的希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)被越来越多地应用于大地电磁信号处理中,且EMD分解中的曲线拟合、端点效应和筛选停止准则等几个问题处理的好坏直接决定HHT方法应用成败。结合实际大地电磁信号分析的特点,以仿真和实测大地电磁数据为例,采用对比分析的方法,对上述三个主要问题进行了研究,给出了问题的解决方法,结果为大地电磁信号分析中EMD分解方法的选择提供了有价值的参考。     

互功率法在大地电磁阻抗张量估算中的应用

1978年由W. M. Goubau等人提出MT阻抗张量估算的互功率方法,未能在实际中应用。互功率法包括自功率谱和互功率谱两种估算方法。本文把两种估算法结合在一个程序中,用于实际的大地电磁测深资料的处理,获得了一些令人满意的结果。     

基于时频三参数小波变换的频率衰减梯度分析

为了有效提高常规频率衰减梯度分析法中高频振幅谱的计算精度,提出一种基于时频三参数小波变换的频率衰减梯度分析法。该方法首先利用时频三参数小波变换计算目标信号的时间—频率域振幅谱,再采用非线性曲线拟合法计算高频段振幅谱的频率衰减系数。理论信号分析表明采用时频三参数小波变换的时频分析法提高了短时傅里叶变换的时频分辨率,并克服了常规三参数小波变换出现的能量交叠而引起的高频信号能量衰减假象。实际资料的计算结果表明,本文方法比常规方法具有更高的计算精度和测试吻合率。     

基于经验模态分解与小波阈值的MT信号去噪方法

针对低信噪比大地电磁数据的去噪问题,本文提出了-种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并给出了方法原理和计算步骤;在与小波变换去噪效果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可靠性,并对安徽和内蒙某地实测数据进行了去噪处理。结果表明,本文提出的去噪方法是有效的,去噪后MT信号变得平稳,估算的响应曲线误差棒平均值减小,可为进-步的资料处理和地质解释提供保障。     

NMF的有监督算法在瞬变电磁信号降噪中的应用

瞬变电磁信号易受各种噪声的干扰,尤其是在信号晚期,噪声甚至会淹没有效信号,严重影响了后期的反演。为此,提出了将瞬变电磁信号分为早中期和晚期两部分进行处理的思路,并首次将非负矩阵分解(NMF)的有监督算法应用于受噪声影响较大的瞬变电磁晚期信号的处理。首先,在训练阶段,将纯净信号进行短时傅里叶变换和非负矩阵分解处理,得到表征信号特征的原子字典。然后,在降噪阶段,利用原子字典和降噪模型处理含噪信号,得到初步估计的瞬变电磁信号。最后,多次重复以上步骤,将初步估计的瞬变电磁信号的晚期数据和含噪信号的原始早中期数据分别累加,求各自的算术平均值,再将两者拼接,估计出最终的完整的瞬变电磁信号。仿真实验和实测数据处理结果表明,该算法可以有效改善信噪比和均方根误差,减少波形的失真,降噪效果明显优于小波变换、Hilbert-Huang变换(HHT)和奇异值分解(SVD)等传统降噪方法,为提高后续反演的准确度奠定了基础。     

高阶统计量对改进大地电磁测深资料处理方法的作用

在信号处理和系统理论等领域使用高阶统计量的主要动机可以归结为:抑制加性有色噪声(其功率谱未知)的影响、重构非最小相位信号、抽取由于高斯性偏离引起的各种信息等。在大地电磁测深法(MT)中,大地电磁响应函数(视电阻率、相位等)经常出现个别频点离散、误差棒较大、形态异常等现象;在资料解释时,许多地质特征难以有效提取出来。其原因主要在于:①天然大地电磁信号通常比较微弱;②传统资料处理方式的不足。针对MT中的电磁信号,本文研究了高阶统计量方法,从应用效果看,高阶统计量方法在抑制有色噪声、提取信号中有用信息等方面优于传统功率谱方法。     

傅里叶变换和小波变换在同位素能谱测井数据处理中的应用

同位素注入剖面能谱测井采集到的同位素能谱存在较大统计涨落,影响测井资料的解释精度.文章介绍了常用的两种信号处理方法——傅里叶变换与小波变换的基本原理,针对同位素注入剖面能谱测井得到的131Ba能谱,分别采用傅里叶变换与小波变换进行了降噪处理,并对两种方法的降噪效果进行了对比.对比结果显示,基于小波变换的降噪方法与传统的傅里叶变换方法相比,降噪效果更好,能谱重建质量更高.现场试验结果证明,同位素能谱经过小波变换处理后,具有比傅里叶变换更好的纵向分辨率.     

Hilbert时频谱在大地电磁数据处理中的应用

文中研究了大地电磁信号的Hilbert时频谱特征,并将其用于大地电磁信号的噪声识别、数据筛选和分段平稳分析中。通过内蒙古毛登区实测大地电磁数据处理,验证了方法的有效性。结果表明Hilbert时频谱可准确地描述大地电磁数据的突变点、持续时段和频带能量分布,为大地电磁信号的噪声识别、数据筛选和分段平稳处理提供了条件;利用Hilbert时频谱可挑选出信噪比高、能量强且分布均匀的信号段,并可做进一步的参数估计,提高了资料处理质量。     

小波变换在大地电磁测深静校正中的应用

针对大地电磁测深（MT）资料处理中存在的静态偏移问题，利用小波变换的Mallat算法对实测MT资料进行静校正处理。实测资料的处理结果表明，利用小波变换可以进行压制MT中的静态偏移，是一种有效的、潜在的静校正方法。     

地震信号分数域局部功率谱估计及应用

将谱估计技术与分数阶傅里叶变换(FrFT)结合,提出了一种新的分数域局部功率谱估计方法。首先运用最大峰度系数原理找到分数阶傅里叶变换的最优阶次,求取该阶次下分数域功率谱的分数域二维分布,利用分数阶傅里叶变换的旋转性质得到分数域功率谱的时频表达式,同时利用自回归模型(AR)谱估计技术给出了分数域功率谱时频分布的算法。提出的两种谱估计算法时频特性均优于二维谱图。理论模型和实际资料的测试验证了本文方法的有效性。