基于经验模态分解的测井曲线去噪分析与研究

目前,我国石油和天然气的消耗量远大于产量,进口量和对外依存度持续递增,在一定程度上影响了国民经济发展。测井在油气勘探开发领域具有十分重要的作用,但是由于多种因素的影响,测井曲线中存在一定量的噪音,影响了后续测井资料解释的精度和有效性。基于此,在测井曲线去噪中引入经验模态分解,简要介绍了EMD和EMD去噪的基本原理,并结合实际工区的测井曲线,验证了该方法的有效性。     

基于EMD和改进小波阈值的地震信号去噪方法

地震资料采集获得的地震信号资料中往往夹杂着大量的噪音信息,地震信号的有效去噪对后续的地震资料解释具有重要的意义。本文提出一种基于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)和改进小波阈值的地震信号去噪方法。将含噪地震信号分解为一系列本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF),并根据自相关理论,对从IMFs中筛选的高频分量应用改进的小波高参数阈值算法处理,低频IMF分量应用改进的小波低参数阈值处理,最后对处理后的IMFs进行重构。利用本文提出的地震信号去噪方法对合成地震信号和实际地震信号进行去噪处理,并与EMD去噪效果进行对比,结果均表明本文所提方法的去噪效果优于常规的EMD方法。     

基于小波分析的信号去噪方法

工程角度看,小波分析是一种信号与信息处理的工具,是继Fourier分析之后又一有效的时频分析方法,小波变换作为一种新的多分辨分析方法,可同时进行时域和频域分析,具有时频局部化和多分辨特性,因此特别适合于处理非平稳信号。本位为此首先介绍了基于小波分析的信号去噪特点,接着介绍了三种去噪算法,即小波分解与重构去噪方法、变换域系数相关性去噪法以及非线性小波变换阈值去噪法法,     

基于小波变换的小波域阈值地震信号去噪方法研究

去噪是地震资料处理中不可缺少的重要步骤,随着勘探任务的要求越来越高,对资料的信噪比和分辨率的要求越来越高。小波分析做为一个有效的数学方法,也被广泛的应用到了地震资料处理中。本文比较详细的介绍了小波变换在地震资料处理中去除随机噪声的应用,通过试验对比表明了该方法的适用性。     

基于图像处理和小波去噪的化工信号分析

通过分析一例含噪化工信号,介绍一种经济简便的对连续信号采样的方法.首先使用扫描仪将记录纸上的信号曲线转化为数字图像文件,并进行预处理;然后用列平均法得到曲线上各列的纵坐标值,再按照一定比例转化成实际信号的幅值,这样间接得到了原信号的离散采样数据,并且将其保存为mat文件,最后用Matlab提供的小波函数进行去噪、恢复原信号.这种方法不需要任何额外设备,因此很适用于那些需要进行信号分析却没有数据采集系统的小型装置.     

基于集总极值域均值分解的核磁测井信号去噪方法

针对核磁共振测井中自旋回波串混有大量噪声与传统经验模态分解算法存在端点效应和模态混叠的问题,提出一种基于集总极值域均值分解的信号去噪新方法。该方法将极值域均值模式分解融合嵌入集总经验模分解算法中,有效避免了经验模态分解算法存在的弊端,同时继承了其去噪优势。对实际测井数据的分析表明:该方法有效滤除了回波信号的噪声,提高了信噪比,且利用回波信号反演计算出的T2谱和孔隙度与实验用岩心的测量结果一致。     

基于WPD的光缆中间接头局部光纤通信信号去噪技术研究

光缆运行工作过程中,由于光缆质地较脆,抗机械摩擦强度较差,光缆中间接头部分易产生局部的通信信号噪声干扰。为此,设计基于小波包分解(WPD)的光缆中间接头局部光纤通信信号去噪方法。从白噪声和窄带噪声2个方面,结合损伤区域提取损伤后的局部噪声干扰特性,设置WPD算法的去噪阈值。以分层去噪的方式得出局部光纤通信信号去噪结果。实验结果表明,在不同的损伤干扰强度条件下,所提方法得出光纤通信信号的信噪比较高,去噪效果好。     

基于小波阈值去噪的管道泄漏检测研究

针对所采集油气管道泄漏信息存在很多干扰,使得信号处理难度增大进而影响管道泄漏检测定位的问题,利用小波变换对采集到的含噪声信号的管道泄漏信号去噪。针对常用的小波阈值去噪特点提出新的阈值函数,新函数是软、硬阈值函数的结合,具备二者的优点,同时克服了二者的缺点。通过对比尺度阈值和传统阈值处理泄漏信号信噪比与小波分解尺度寻优的过程,确定最优去噪方式。试验结果表明:用该方法对管道泄漏信号去噪后,位置定位更加准确。     

基于Matlab的不同数字滤波器对语音信号的去噪效果

基于Matlab软件平台研究了不同的数字滤波器对污染的语音信号的去噪效果。对比了加入噪声前后的语音信号的时域与频域图。仿真实验结果表明:4种滤波器中切比雪夫I型滤波器对加入噪声后的语音信号的去噪效果最佳,且成功滤除了高频噪声。     

基于经验模式分解的气液二相流研究

为了更加准确地了解气液二相流动特性,文中用能量熵、奇异熵及Lyapunov指数结合经验模式分解(EMD)的方法对气液二相流进行研究.先对流型信号进行经验模式分解,然后由特征向量计算出经验模式能量熵、奇异熵及最大Lyapunov指数.计算结果表明:经过EMD分解的流型信号的2种熵值及Lyapunov指数能够体现信号的变化...     

基于PTV法对油气水三相流流场的测定

以35^#润滑油、空气和自来水为实验介质,对垂直上升管内的油气水三相流的流场与流速进行了实验研究。在水流量为3.18 m ³·h ^-1、空气流量为0.25 m³·h ^-1、油流量为0.4 m³·h ^-1的工况下应用高速摄像机对水包油流型进行了拍摄,并跟踪气泡及油滴,对流速与流场进行了测定,同时与DPIV中的互相关法求出的流速进行了对比,实验结果表明,应用跟踪气泡及油滴的方法同DPIV的互相关法求出的流速与流场存在较小的误差,可以应用于油气水三相流中的流速与流场的测定。     

气液两相流差压波动信号的Hilbert-Huang变换特性

将Hilbert-Huang（HHT）变换应用于中小管径水平管气液两相流差压波动信号的分析.利用经验模态分解（EMD）方法把信号分解成多个内模函数(IMF),再对各内模函数进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱,并提取各内模函数的信号能量特征.在此基础上比较了不同管径下信号分析的结果,分析了不同频段的能量分布与流型变迁的关系,并讨论了小波变换和HHT两种信号处理方法各自的特点.实验结果表明,HHT可以用于非线性非平稳信号的分析,提取的能量特征值反映了水平管气液两相流的流动状态和流型的变迁,该方法为水平管气液两相流差压波动信号的研究提供了借鉴.     

基于经验模式分解与主元分析的耐火材料声发射损伤分类

耐火材料微观结构十分复杂,其破坏形式呈现多样化、复杂化,如何对其损伤进行高效准确地判别十分重要。为此,借助声发射技术对镁碳质耐火材料受压过程进行了损伤声发射信号采集,针对海量声发射数据,首先采用了经验模式分解结合主元分析,对声发射信号进行了特征提取与参数化降维:在大量的声发射时域与频域参数中,选取前7个主元来表征损伤,其损伤贡献率可以达到99%;之后将主元作为支持向量机输入进行损伤分类,将损伤分为两个主要类型,基质相与界面相损伤;最后将分析结果与扫描电镜结果进行对比分析,发现两者结论可以较好地吻合,可为运用声发射手段检测耐火材料损伤提供一种高效准确的解决方案。     

基于改进集合经验模态分解和深度信念网络的出水总磷预测

出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要。文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解（modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD）和深度信念网络（deep belief network, DBN）的出水总磷预测方法。首先,设计一种MEEMD算法对城市污水处理过程出水总磷数据信号进行分解,获取多个本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）组合;然后,建立一种基于模拟退火（simulated annealing, SA）算法的深度信念网络预测模型,通过优化的模型结构对分解后得到的每个IMF分量进行有效预测;最后,通过大气CO₂浓度预测和城市污水处理出水总磷预测验证了所提出方法的有效性。     

基于小波包能量特征的气液二相流流型识别方法

论述了小波包分解及其能量谱处理压差信号的原理与方法,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出小波包能量特征的概念及算法,并对水平管内空气-水二相流的压差信号进行特征提取,得到各流型的小波包能量特征,然后与BP神经网络相结合,提出一种新的流型识别方法,并用实验数据验证了该方法的正确性和有效性。     

基于流型的文丘里管二相流量测量方法

为了准确测量气液二相流流量,将James流量公式作为典型公式,通过对其测量结果分析,发现二相流动分为2大类,一类为泡状流、塞状流和弥散泡状流,另一类为弹状流和环状流。在流型识别的基础上,得到针对流型的流量测量修正关系式,修正后测量误差的均方根由修正前的0.174减小为0.042。试验结果表明,针对流型的流量测量可以有效提高测量精度,同时二相流波动系数与流量测量精度有关,随着二相流波动系数的增大,流量测量精度下降。     

油井伞集流油气水三相流流动参数的软测量方法

基于伞集流涡轮流量计与放射性持水率-密度计组合仪在油气水三相流流动环中的动态测量特性,建立了三相流总流量及分相含率的人工神经网络软测量模型.由于集流伞存在流体非线性漏失,集流后测量通道内流型复杂多变,在软测量模型中考虑了油水流型特性的影响.人工神经网络训练与学习采用了Levenbery-Marquardt非线性阻尼最小二乘算法,模型检验结果表明：对泡状流及段塞流流型,利用该模型可以实现较高精度的总流量及分相含率预测,为伞集流油气水三相流测井信息处理提供了一种有效方法.     

基于距离评估的气液二相流流型识别方法

为了克服气液二相流特征融合后不相关特征过多的问题,提出了基于距离评估和支持向量机(SVM)的气液二相流流型识别方法。首先利用经验模式分解和小波包方法对原始的压差波动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域特征参数组成融合特征,然后采用距离评估方法对融合特征进行评估,根据距离评估因子的大小挑选出敏感特征作为SVM的输入,进而实现对流型的自动识别。水平管内空气-水二相流流型识别结果表明:该方法能够准确获取流型的敏感特征,减小运算规模,提高识别准确率。     

槽式孔板气液二相流差压信号的时间序列分析

槽式孔板是一种新型的气液二相流流量传感器,为了研究其二相流测量特性,提出了一种新的信号处理方法。首先应用小波变换模极大值滤波方法对差压测量信号去噪,然后对滤波结果进行经验模式分解得到有限个经验模式函数(IMF),进而对IMF建立自回归(AR)模型,研究了AR模型的参数与气液二相流流型以及分相流量之间的关系。这种信号处理方法能够使具有非平稳特性的差压信号满足时间序列分析的建模条件,AR模型的参数可以有效地区分气液二相流流型,并与气液分相流量的变化密切相关,为气液二相流流型识别和流量计量算法的研究奠定了基础。