Cadzow与Eigenimage组合去噪技术在东海火成岩区的应用

东海丽水区地质结构复杂,受浅层火成岩地震信号屏蔽影响,下覆地层反射能量弱,信噪比低。传统噪音衰减技术在该区存在噪音衰减不彻底及高陡倾角信号损伤等问题。为了解决以上问题,结合工区资料特征开发了频率切片域局部窗口两步法组合噪音衰减技术,该方法首先采用Cadzow滤波技术进行低信噪比资料的强能量噪音的去除,然后采用Eigenimage滤波技术进行弱能量噪音的进一步去除,频率切片域局部窗口两步法噪音衰减技术,完成了东海丽水区火成岩下覆低信噪比区的提高信噪比处理,改善了资料品质,落实了目标区烃源厚度。结果表明,该方法在复杂构造区信噪分离能力强,有效信号保持度高,能够提升复杂构造区地震资料的信噪比。     

微地震地面监测技术在城口页岩气勘查区的应用

针对渝东北地区的地震地质特征,在城口页岩气勘查区对城页1井区进行了地面微地震监测试验。环形布设32个监测台站,台站排列直径与页岩气压裂目的层深度相当。采用三分量速度检波器,钻浅孔埋置,其中部分检波器埋深30 m。监测拾取到有效信号74个,储层改造体积1. 93×10~7m~3,取得了较好的改造效果。试验结果表明,在该地区运用地面微地震监测技术是可行的。     

我国煤层气储层压裂现状及其展望

煤层气储层具有多裂缝、低压力和低渗透的特点,在压裂过程中容易造成压裂液的滤失,形成短而宽的压裂缝,使压裂效果不理想.对我国煤层气储层压裂存在的难点进行定性分析,提出相应对策.同时,介绍现有的国内外煤层气储层在压裂过程中使用的压裂液、支撑剂和压裂工艺.     

低信噪比下的高精度复正弦频率估计算法

MAP/ML频率估计算法由于同时利用了幅度和相位信息,在信噪比较高时可得到极高的估计精度,但在低信噪比下估计性能不佳．对此分析了形成原因,并提出了结合FFT确定相干积分长度及无卷绕序列的最大似然(ML)估计方法．利用FFT的粗估计值对信号进行频移,从而将信号的频率和序列的相位变化限制到了一定范围内,据此推导了不同相干积分长度下的克拉美罗界(CRLB),确定了相干积分数据分段的最佳长度,通过相干积分提高信噪比保持高估计精度．依据相移后相位方差选择估计序列的方法,避免了解卷绕过程,从而消除了解卷绕对低信噪比下算法性能的影响．Monte Carl仿真实验结果表明本频率估计可达到非常接近CRLB界的估计性能．     

涪陵页岩气田焦石坝区块井网调整实践

通过储层精细描述、生产动态、产气剖面测试、微地震监测等手段制定了上部储层和下部储层调整井的水平段穿行轨迹、水平段长和间距,并对钻井过程中防碰和压裂工艺进行优化,制定了井网调整方案.调整后井网密度为0.57口/km2,开发区采收率由15.1％ 提高到38.6％,井网加密区采收率由15.6％ 提高到25.9％,井网调整开发...     

光纤微地震检测技术在压裂效果评价中的应用

微地震压裂实时检测是辅助了解压裂效果和优化压裂工艺的一项重要手段。与电子式检波器相比,光纤式检波器信噪比更高,在较高温环境下工作稳定性更好,更有利于分析微震事件出现的空间展布;计算裂缝网络方位、长度、宽度、高度,并结合地震剖面构造和岩性特征,可解释裂缝的连通性;在微地震事件发生较多的井段,产气贡献率与微地震事件存在一定正相关关系,为优化压裂方案提供了数据支撑。     

页岩气井压后体积改造评估分析方法探讨

涪陵页岩气田主要采用微地震监测法和离散裂缝网络模拟法进行压后SRV评估分析。利用微地震监测法的分析结果因原始数据受噪声干扰严重,解释方法还停留在定性阶段,等等原因而应用受限;利用离散裂缝网络模拟法的SRV计算模型所得SRV总体积普遍小于微地震监测结果,压后产量与压裂改造形成的SRV大小以及裂缝复杂度呈典型的正相关关系,且该方法应用简单,结果较为可靠,已成为涪陵页岩气田进行压后SRV评估分析的主要方法之一。     

对低渗透储层的错误认识

低渗透储层研究出现的许多错误认识,是由于实验手段的不正确和缺少理性的科研方法所致.低渗透储层发育一些微裂缝,但裂缝开度小,连续性差,在地下被迫闭合(地下没有张开的缝),因此,渗透率极低.低渗透储层的微裂缝与粒间孔隙相当,因此,为单一介质,而不能称作双重介质.低渗透储层的岩石高压缩性和强应力敏感是由实验的系统误差所致,根本不是岩石自身的性质.滑脱效应和启动压力梯度属于实验假象,其实并不存在.     

基于Shearlet变换和峰度特性的井中微地震初至波拾取

针对井中微地震信号频率高、信噪比低的特点,提出一种基于Shearlet变换和峰度统计特性的初至波拾取方法。首先将微地震数据进行Shearlet变换,得到多尺度多方向Shearlet系数。然后利用信号的时空方向性,通过对相邻尺度上各方向系数相关能量的计算,确定有效信号集中的方向。进一步对这些方向系数进行叠加,使得信号与噪声差异明显,并在此基础上利用峰度特性进行初至波拾取。经过仿真信号与真实微地震资料的验证,表明本文算法能有效地拾取到初至波。     

胜利油田低渗透油藏开发技术研究

低渗透油藏是胜利油田重要的增储阵地之一,胜利油田目前在低渗透储层特征研究、小井眼和水平井钻井技术以及整体高效水力压裂技术等方面有了很大进展,在储层渗流机理、注气混相驱技术等方面形成了新的认识。为有效开发低渗透油气资源,今后开发技术的研究方向应主要关注于深化研究储层渗流机理和规律、加强注气混相驱、非混相驱或近混相驱研究、研究和引进国际先进的压裂技术和材料、研究特低渗透油藏渗流机理及注水技术等方面,以提高储量动用率,有效利用石油资源。提高低渗透油藏开发技术水平,开发好和运用好低渗透油藏,对胜利油田以及我国的石油工业持续稳定发展具有重要的战略意义。     

一种改进的小波阈值消噪方法

在运用小波阈值法去噪时,在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象。为了去除这种现象,考虑在阈值法的基础上对信号进行循环平移,然后再对平移后阈值上的系数进行放大,对信号进行消噪处理。通过仿真实验,可知该方法消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,均方根误差有所降低,从而说明了该方法的有效性。     

基于LMD-SVD的微震信号降噪方法研究

作为一种3维、实时的监测手段,微震监测通过分析岩体破裂产生的微震信号,评估工程岩体的稳定性,为工程建设和人员安全提供预警。然而,工程现场情况复杂,采集微震信号时通常会混入一定程度的噪声,影响后续微震信号的分析工作。针对这一问题,提出一种基于局部均值分解（local mean decomposition,LMD）和奇异值分解（singular value decomposition,SVD）的LMD-SVD联合降噪法以降低噪声干扰。该方法首先使用LMD分解,获得一系列由高频到低频分布的乘积函数（product functions,PF）;通过计算原始信号与各个PF分量之间的相关系数,确定含噪信号与有效信号之间的分界位置,将分界分量之前的分量剔除,实现初步降噪。然后,针对LMD分解结果中的残留噪声,使用SVD法,以加权能量贡献率（percent of contribution to total energy,PCTE）作为奇异值阶数的确定方法,对分界PF分量进行降噪处理,实现二次滤波。通过上述处理,最终实现微震信号降噪。在仿真实验中,对于同一带噪的Ricker子波,分别使用经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）、LMD、LMD-SVD这3种方法进行降噪处理。其降噪前后信号的信噪比、波形图及频谱图对比结果表明LMD-SVD是一种更好的降噪方法。此外,对于白鹤滩水电站左岸地下厂房的微震监测系统所采集的信号,运用LMD-SVD对含噪微震信号进行降噪处理,表明本文方法能够有效地去除微震信号中的高频噪声,为后续微震分析工作提供帮助。     

基于模糊多级时频峰值滤波消减地震勘探随机噪声

为解决时频峰值滤波采用单一窗长无法同时压制随机噪声和保留信号特征的问题,需要针对信号和噪声设置不同长度的窗函数,提出一种基于模糊判别的多级窗长时频峰值滤波方法。该方法结合模糊判决准则,根据地震信号局部时变特征模糊判定地震图像中各像素隶属于有效信号和随机噪声的程度。对于模糊分段后的信号和噪声,分别根据信号频率特征和噪声强度设置多级时频峰值滤波窗长时频峰值滤波算法,在噪声区域采用较长的窗长以压制随机噪声,在信号部分采用较短的窗长以保持地震信号的细节。将模糊多级时频峰值滤波应用于合成记录和共炮点地震勘探记录,结果表明,改进的方法增强了时频峰值滤波算法保持信号特征的能力,能够有效提高地震勘探图像的信噪比。     

广义的自适应相干累积算法

根据最小均方误差(LMS)算法、自适应相干累积(ACI)算法及推广的自适应相干累积(GACI)算法在原理上的相关性和推广关系，提出了广义的自适应相干累积(IGACI)算法。它是在GACI的基础上，在算法的权系数迭代公式中引入更多的动量因子，即利用权系数的更多的历史信息，使被检测的单频或调频脉冲信号，在脉冲期间，实现自适应相干累积，从而完成低输入信噪比条件下的信号检测，而无需或很少需要知道信号的先验信息。理论分析和仿真结果证明在低信噪比的情况下，其性能要优于GACI算法。     

利用子波变换检测信号波形

利用子波变换的多分辨性质，基于信号和随机噪声在子波变换域中不同的模极大值系数特征，设计并实现了一种实用的波形检测器，对不同信号的仿真处理结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，又能保持对待检信号的良好分辨，适合于对一类非平稳信号进行时变滤波处理。     

车辆振动信号的特征提取方法比较

针对用于车辆振动信号分析的常用方法:小波分析方法和Hilbert-Huang变换方法,以及作者新近提出的时序多相关-经验模式分解方法,通过仿真对比分析了它们各自的特点以及它们在振动信号特征提取中的适用性。非线性信号的仿真分析表明,在没有噪声或分析对象背景噪声较小的情况下,后两种方法能提取到特征信号,小波分析不适合非线性信号的分析;在强背景噪声下,前两种方法均不能得到满意的特征信息,而时序多相关-经验模式分解方法能提取到所需的目标信息。最后将时序多相关-经验模式分解方法用于某特种车辆特征信号的提取,得到了满意的结果,验证了该方法在车辆振动信号特征提取中的有效性。     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

机动目标ISAR自聚焦新方法

针对机动目标提出一种新的自聚焦方法．该方法在平动相位误差估计过程中考虑对方位调频相位的优化估计;通过对多样本信号的相干积累,有效提高低信噪比下的估计性能;结合迭代处理可进一步提高相位误差估计的精度．仿真和实测数据处理结果表明,提出的方法具有比传统方法更好的自聚焦效果和对噪声的容忍性．     

超声无损检测中基于支持向量机的自适应裂谱分析法

传统裂谱分析（SSP）方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感,优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整.为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（UNDE）中基础数据的信噪比（SNR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）模式识别理论的自适应裂谱分析方法.采用以高斯函数为核函数的SVM所构成的信噪分离器,对信号和噪声进行识别和分离,从而消除噪声,得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没晶粒（或其他散射体）散射中缺陷回波信号的能力.     

基于局部余弦变换的多普勒信号降噪方法研究

提出一种基于自适应局部余弦变换和非负Garrote取阈值的多普勒超声信号降噪方法.首先,对信号进行局部余弦变换,并且搜索描述信号的最优基;然后,利用非负Garrote方法对最优基系数取阈值;最后,由取阈值后的系数进行重构得到真实信号的估计.仿真结果表明,该方法在低信噪比情况下优于基于时移不变小波变换的降噪方法,是一种可行而且有效的降噪方法.