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短时气压干扰是形变观测中常见且显著的影响因素之一。本文选取易县地震台2015年3月1日至12月31日的TJ-Ⅰ型和TJ-Ⅱ型体应变观测分钟数据为研究对象,对受气压干扰的主测项与钻孔气压观测值进行对比分析,利用小波变换方法分别提取出高、低气压环境干扰下两台仪器观测值在不同频段的频谱特征,结果显示:对于短时气压干扰,TJ-Ⅰ型与TJ-Ⅱ型体应变均与气压变化发生同步响应;在高气压干扰下,两套体应变主测项及其辅助气压测项分别在其小波6阶细节上的变化同步且相关系数接近;对于低气压干扰,TJ-Ⅱ型体应变主测项与其钻孔气压测项在高频6阶的节相关系数更大,说明TJ-Ⅱ型体应变更易于在高阶细节部分识别低气压干扰。 相似文献
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为有效提高山西测震台网震相识别精度,在论述小波变换原理基础上,结合台网记录的震相特征,针对干扰大、能量弱的震相,采用小波变换进行分析。常见噪声干扰相对地震信号频率较高,小波变换能够有效压制噪声,提高震相识别精度;对于能量较弱的震相,可以利用小波变换分解信号,按频率逐层进行震相识别。分析认为,小波变换是识别山西地区震相的有效方法。 相似文献
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基于小波变换方法,对2009-2017年黑龙江省牡丹江地震台（MDJ）记录的5次朝鲜核爆信号进行Daubechies小波8层多尺度分解,通过对比分析近似和细节部分信息,发现核爆信号进行小波分解后,在不同层存在相同特征,且有别于地震信号分解后在相应各层的特征。可见,利用该方法可有效识别朝鲜核爆。 相似文献
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针对湟源地震台钻孔应变观测数据的实际情况,并根据本台仪器所处环境,受干扰情况,运用连续小波变换、二进小波变换、离散小波变换,多分辨分析、Symlets分解与重构算法等方法,对湟源地震台钻孔应变数据进行分析研究,结果表明该方法能够有效地将数据变化、突跳和地震同震效应从原数据中突显出来,并且能够根据不同的需要突显出有用的信息,更好地为地震预报服务。 相似文献
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收集海拉尔地震台形变观测数据,对气压、降雨、大风、周边河道蓄放水工程、进洞标定调零等干扰因素进行梳理和分析,总结各类干扰形态特点,以便剔除干扰,有效提取地震异常信息,以期为地震台站形变观测数据干扰识别提供参考依据。 相似文献
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研究了从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出来的能量比特征在天然地震和人工爆破事件的自动识别中的有效性及适用性。对波形记录进行了4层小波变换,然后对变换得到的小波系数提取能量比特征,最后利用支持向量分类机ν-SVC进行识别效果检验。实验证明,由bior2.2小波包分解后提取出来的能量比特征对天然地震和人工爆破事件的识别效果很好,可用于实际的自动识别系统作为识别判据之一。 相似文献
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应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了一种确定单台三分向记录图中Ｐ波和Ｓ波震相的小波变换方法．主要的思路是寻找地震信号在不同尺度下小波变换系数的显著特性．通过对小波变换系数主成分的分析,得到不同尺度下的Ｐ波和Ｓ波识别因子,进而形成确定Ｐ波和Ｓ波初至的定位函数．通过对模拟资料和实际地震资料的分析,认为由小波变换方法形成的定位函数具有一定的抗噪声能力,在精确识别Ｐ波和Ｓ波初至方面是非常有效的．本文首先介绍了小波变换的基本概念和详细方法,然后应用小波变换对实际资料进行处理,并给出了研究结果． 相似文献
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在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件. 相似文献
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用中国钻孔应变台网资料检验大震“前驱波” 总被引：2，自引：0，他引：2
利用中国钻孔应变台网的13个台站观测精度达10-10～10-8量级TJ式钻孔体应变仪观测资料,深入分析2004年12月23日澳大利亚麦阔里岛MS8.0和2004年12月26日印尼苏门答腊MS8.9大震前应变变化,对这两次地震“前驱波”进行了客观地检验。 用高通滤波消除了周期大于128 min的固体潮汐影响,用回归分析方法消除了气压干扰。 用小波变换方法将2～128 min信号分解到6个不同频段进行分析。 结果显示,该方法能提取出信号中微弱变化信息。 根据小波变换提取的类似“前驱波”基本特征,提出“超限率”分析方法检验小波分解的细节部分。 对所有细节部分的超限率时间序列的回归直线斜率进行统计,得出了平均值和标准差,分析了正负比。 这3项统计数据显示,大震前15 d之内不能普遍检测到“前驱波”。 相似文献
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基于小波变换方法的包头台形变分析 总被引：3，自引：0，他引：3
采用小波变换方法相继对包头台洞体应变和水管倾斜进行处理,研究形变数据固体潮、同震响应和周期性特征等。采用db4作为母小波对包头台形变进行5阶小波分解．分解后的细节部分能清晰地显示出包括1／3日波、半日波、日波和半月波等在内的固体潮汐波。对于2008年以来全球发生的M≥8．0级地震．包头台水管倾斜NS分量均有显著的同震响应现象发生．且在小波分解后的不同阶曲线中同震响应后续波形表现各异．另外在部分地震之前能观测到异常变化。采用Moflet小波作为母小波对包头台水管倾斜NS分量进行小波变换分析．获得的小波变换系数分布图能清晰地显示出倾斜数据中存在的包括半日潮和日潮在内的周期特征及其随时间变化情况。 相似文献
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为了提取天然地震和爆破或塌方记录波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息,本对山东数字化台网记录的天然地震和爆破或塌方波形进行了小波多分辨率的能量线性度特征分析,提出了用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方事件．结果表明：在精细结构小波分解信号“能量”线性度方面,天然地震主要集中在-2．0～1．0之间,爆破或塌方主要集中在2．0～3．4之间;在精细结构小波分解信号“能量”最大值对应的小波分解尺度方面,爆破或塌方主要集中在4～5,频段集中在0．7～3．1Hz之间,而天然地震主要集中在1～2,频段集中在6．25～25Hz之间． 相似文献
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本文基于电磁波频谱理论研究方法,对2008年四川汶川MS8.0地震前后金河、剑阁及郑州二砂三个电磁波台站的观测资料进行FFT和小波变换分析,研究了电磁辐射数据快速傅里叶频谱变化特征和在不同尺度下小波变化的分解,发现在汶川地震前确实有异常信息存在.结果表明:(1) FFT动态谱图像说明,地震前电磁波频谱变化特征较明显,在时间、频段上均显示了阶段性进程特征,且随着震中距的增大,辐射能量越小,异常出现的时间越晚;(2) 小波分解显示了地震前电磁波异常信号低频部分出现的时间较早;距震中较近的台站,异常信息在高频部分相对明显;距震中稍远的台站,异常信息在低频部分相对明显. 相似文献
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Wavelet‐based cepstrum decomposition of seismic data and its application in hydrocarbon detection 
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下载免费PDF全文 Ya‐juan Xue Jun‐xing Cao Ren‐fei Tian Hao‐kun Du Yao Yao 《Geophysical Prospecting》2016,64(6):1441-1453
How to use cepstrum analysis for reservoir characterization and hydrocarbon detection is an initial question of great interest to exploration seismologists. In this paper, wavelet‐based cepstrum decomposition is proposed as a valid technology for enhancing geophysical responses in specific frequency bands, in the same way as traditional spectrum decomposition methods do. The calculation of wavelet‐based cepstrum decomposition, which decomposes the original seismic volume into a series of common quefrency volumes, employs a sliding window to move over each seismic trace sample by sample. The key factor in wavelet‐based cepstrum decomposition is the selection of the sliding‐window length as it limits the frequency ranges of the common quefrency section. Comparison of the wavelet‐based cepstrum decomposition with traditional spectrum decomposition methods, such as short‐time Fourier transform and wavelet transform, is conducted to demonstrate the effectiveness of the wavelet‐based cepstrum decomposition and the relation between these two technologies. In hydrocarbon detection, seismic amplitude anomalies are detected using wavelet‐based cepstrum decomposition by utilizing the first and second common quefrency sections. This reduces the burden of needing dozens of seismic volumes to represent the response to different mono‐frequency sections in the interpretation of spectrum decomposition in conventional spectrum decomposition methods. The model test and the application of real data acquired from the Sulige gas field in the Ordos Basin, China, confirm the effectiveness of the seismic amplitude anomaly section using wavelet‐based cepstrum decomposition for discerning the strong amplitude anomalies at a particular quefrency buried in the broadband seismic response. Wavelet‐based cepstrum decomposition provides a new method for measuring the instantaneous cepstrum properties of a reservoir and offers a new field of processing and interpretation of seismic reflection data. 相似文献