井下接收信号的改进分层阈值降噪方法

针对旋转导向钻井中井下接收信号的噪声干扰问题,提出一种在分层阈值基础上改进阈值函数的消噪方法。分层阈值地改进保证了小波系数经阈值作用后的平滑过渡,克服了传统阈值函数带来的恒定偏差,同时具有很强的灵活性。选取不同小波进行了多尺度分解与重构实验,得到Sym6小波基降噪结果最好,失真最小。采用全局阈值、分层阈值和改进分层阈值等不同降噪算法对井下接收信号实现了降噪处理,同时特别研究了小波分解层数对降噪效果的影响,对比分析了降噪后的信噪比、均方根误差和相关系数。实验结果表明,采用Sym6小波4层改进的分层阈值法取得了最佳的降噪效果。     

基于Matlab自然伽马测井曲线小波降噪算法研究

通过对小波变换算法的理论分析,建立了小波降噪算法的判定准则和信号降噪模型。通过对信号降噪常用方法分析,采用快速傅里叶变换FFT和小波阈值降噪方法对自然伽马测井曲线进行降噪。在小波阈值降噪方法中,采用3种从原始信号确定阈值(全局阈值、penalty阈值和Birge-Massart阈值)和4种基于样本估计的阈值(rigrsure阈值、sqtwolog阈值、heursure阈值和minimaxi阈值),对降噪效果进行分析,小波阈值降噪方法明显优于快速傅里叶变换FFT降噪方法。通过信噪比、相关系数、降噪信号能量比和降噪信号与原信号均方差4个性能指标对比,采用rigrsure自适应软阈值小波降噪方法对自然伽马测井曲线降噪,能有效去除自然伽马测井曲线中与地层信息无关的统计涨落和毛刺干扰,得到最佳的降噪效果。该方法在自然伽马测井曲线降噪处理中得到很好地应用。     

小波变换在声发射信号去噪中的应用研究

声发射检测是油罐在线监测的重要手段,具有独特的优势。传统的线性滤波方法对于包含各类噪声的声发射信号去噪效果并不理想,采用Donoho改进方法生成去噪阈值,分别采用软阈值法和硬阈值法对声发射信号进行小波阈值去噪处理,然后进行小波系数重构得到去噪声发射信号。实验结果表明,在信噪比、均方根误差和平滑度三个去噪效果指标上,软阈值方法优于硬阈值方法。     

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时，关键问题是对漏磁信号的处理。为此，介绍了去除奇异值的算法，用相邻两点的平均值代替奇异值，可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声，采用小波变换去噪方法，选取二阶样条小波为小波函数，选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法，用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明，漏磁信号被处理后，很好地去除了各种信号噪声，有助于提取出缺陷信号的特征，可实现对天然气管道的无损检测。     

井下金属套管应力磁记忆检测信号的处理

由于地质和工程方面的原因,井下套管受到非均匀载荷的作用易产生塑性变形.用金属磁记忆检测技术可有效判断套管的应力集中区域,为套管损坏进行早期诊断.井下的干扰和噪声对金属磁记忆检测数据影响很大.因此,磁记忆信号的处理与分析技术是磁记忆法检测与评价井下金属套管应力的技术关键与难点.在实际检测中,磁记忆信号属于随机信号、不具有平稳性,宜采用小波技术分析磁记忆信号.该文介绍了在磁记忆信号定量分析中开发的小波消噪信号处理方法,采用Db4小波函数、分解层数4层及其信号数字滤波、信号反演等相关技术,该方法有效地消除了各种噪声的干扰,依据处理后的磁记忆信号可精确分析判断套管的受力位置.     

埋地金属管道泄漏点金属磁记忆定位技术

埋地管道泄漏往往会造成外防腐层及管体的破坏,在管道外防腐层破损等级评定的基础上对防腐层破损严重管段进行磁记忆检测,利用金属磁记忆技术可以有效检测管道泄漏、盗油点造成的应力集中区。对含有噪声的管道金属磁记忆检测数据,利用Daubechies小波进行垂直分量检测数据的降噪处理以提高信噪比,并应用Hilbert变换对分量数据进行数据分析提取泄漏点特征信号。某输油管道泄漏现场检测结果表明,该方法对管道泄漏点定位精度误差小于±1．0m。     

金属磁记忆检测井下套管应力集中的研究

金属磁记忆技术可有效判断应力集中区,对套管的损伤进行早期诊断.利用铁磁材料的磁记忆性,研制井下在役套管检测系统.该检测系统依据采集的磁记忆信号,可准确地判断套管的应力集中区状况.设计了井下磁记忆检测仪的系统硬件结构,给出核心传感器电路的研制方案,保证仪表可靠性和高灵敏度;针对井下复杂的环境,数据处理方面采用中值滤波和自适应小波消噪方法,以提高磁记忆信号的信噪比.提出了新的特征量诊断方法,保证可靠地判断套管应力集中危险区域.通过实验验证该方法的有效性和可行性.     

小波降噪在测井信号处理中的应用

针对测井仪器研制过程中存在的微弱信号检测问题,在分析微弱信号检测原理的基础上,提出了将小波降噪方法引入测井信号处理。应用小波降噪方法的关键是分解层数的确定和阈值门限的选取。采用了一种基于白化检验的小波分解层数确定方法,并对现有的多种阈值选取方法进行了分析与比较。认为小波降噪方法在测井仪器的微弱信号检验中有着非常好的适用性,尤其在信号噪声比非常低时比传统的傅里叶方法有着更好的降噪性能。     

基于Shearlet变换的自适应地震资料随机噪声压制

传统的阈值选取方法是对所有变换域系数使用统一阈值,但对Shearlet变换而言,各尺度、各方向的有效信号和噪声均存在差异,因此全局硬阈值存在一定局限性;局部阈值可根据一定范围内的系数分布情况确定。针对地震数据去噪过程中传统阈值选取方法的局限性,通过改进自适应阈值函数压制随机噪声,在局部阈值的基础上改进贝叶斯阈值,形成一种适用于Shearlet变换的自适应阈值函数。具体做法为：将信噪比与阈值函数有机关联,并将信噪比作为阈值设定的因素,即不同的信噪比的权值系数不同,可以自适应求取不同尺度阈值,从而最大限度地改善去噪效果,避免有效信号损失,实现自适应去噪。模型试算与实际资料去噪效果表明,在保证有效信号不受损失的情况下,所提方法可恢复被噪声掩盖的弱信号,有效改善去噪效果。     

基于小波重构的输油管线压力信号降噪分析

在输油管线泄漏诊断中,压力信号常常夹杂大量的噪声信号,进行工况识别时需对原始信号进行降噪处理。应用小波Mallat算法,对压力信号分解和重构。在各个子带上分析信号的时域和频域特征,结合压力信号和噪声的时频分布规律,提出了对压力信号低频近似部分和分解到一定尺度的高频细节信号重构的降噪方法。对比小波阈值降噪结果,验证了小波重构具有良好的降噪效果,并简化降噪步骤、降低计算量,适合工程计算。     

改进的小波阈值法瞬时信息提取

：利用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换提取瞬时信息是储层预测的一种常用方法，但抑制噪声的能力弱。在分析小波软、硬阈 值去噪方法优缺点的基础上，引进了一种改进的阈值去噪方法。该方法可以很好地压制地震信号中高频随机噪 声，且保持原信号的细节信息。在实际地震资料处理中，首先利用改进的方法去噪，然后再采用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换提 取瞬时信息，取得了较好的地质效果。     

联合去噪算法在输气管道泄漏声信号中的应用

针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD-MPE-WT联合去噪算法.利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,...     

小波线性软阈值法在航磁资料去噪中的应用

对于高幅度和宽尺度的噪声要素，特别是当有用信息的幅度和噪声尺度相差不大时，使用传统傅里叶滤波方法和一般的小波软阈值方法滤波的效果都不是很好。探讨了George E.Leblanc和 William A.Morris提出的一种基于线性软阈值的航磁去噪方法，对该方法和一般阈值方法的原理和实际效果作了较深入的剖析。通过模型数据和实测航磁数据处理结果的比较，可以看出这种方法能有效消除高频随机噪声和特定尺度的噪声，尤其是在处理类似于尖脉冲的噪声信号时有好的效果，同时又能较好保持原有地质信息。     

基于小波变换的地震资料去噪处理研究

常规小波阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪,为此在多层小波变换中引入了双变量概率分布模型。基于贝叶斯估计理论,得到了相应的双变量收缩函数;基于层内局域方差估计,得到了一种局域自适应去噪算法。在实验中,将该算法分别应用于实值离散小波变换域和复数小波变换域,并和隐马尔科夫模型的去噪方法进行了比较。图像处理和地震模型测试结果表明,复数小波变换的局域自适应收缩算法去噪效果最好。     

基于小波变换的地震资料局域自适应去噪研究

:常规小波阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，为此在多层小波变换中引入了双变量概率分布模型。基于贝叶斯估计理论，得到了相应的双变量收缩函数；基于层内局域方差估计，得到了一种局域自适应去噪算法。在实验中，将该算法分别应用于实值离散小波变换域和复数小波变换域，并和隐马尔科夫模型的去噪方法进行了比较。数值模拟实验和实际地震资料处理结果表明:复数小波变换的局域自适应收缩算法去噪效果最好。