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重力数据是所有地下场源产生的重力场的叠加，探测对象经常被淹没在区域背景场之中，因此剩余异常的分离对于重力资料研究至关重要，而近来被引入位场领域的小波算子作为了滤波器和场源分析工具，在这里我们分析研究基于小波分析与谱分析的二维离散小波变换用于提高重力异常的分辨能力，再现出由简单形状场源描述密度不均匀的几何特征.本文先介绍二维多分辨率分析小波的基本理论及其提升算法，利用对数功率谱估计平均深度方法理论，接着对理论模型数据进行多尺度异常分解，估计地质体的形状、大小和深度，最后又对实测重力数据进行分析，并与传统常规方法进行比较分析，结果表明对于实际数据分析其方法也是具有可行性的. 相似文献
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基于小波变换的信号突变检测滤波和瞬态谱研究 总被引：5，自引：0，他引：5
该文简述了小波理论产生的背景和发展过程,详细介绍了小波变换的概念、基本特性以及基于小波变换的信号突变检测、滤波及基于小波包变换的瞬态谱研究方法和结果。文后对小波变换在地震信号处理中的应用前景进行了讨论。 相似文献
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利用小波网络,对地震资料和小波多尺度分解属性资料,进行了虚井声波时差反演.讨论了利用地震信号的小波分解和网络学习、训练的理论方法.为了提高反演分辨率和精度，研究了信号分段相似小波时—频分析技术方法.在对对这些技术方法综合研究和算法的实现设计以后，对实际资料进行了反演计算，并对反演结果进行验证.取得了很好的效果. 相似文献
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基于保角变换的双谱域相位谱估计方法及其在地震子波估计中的应用(英文) 总被引：2，自引：0，他引：2
地震子波估计是地震资料处理与解释中的重要环节,它的准确与否直接关系到反褶积及反演等结果的好坏。高阶谱(双谱和三谱)地震子波估计方法是一类重要的、新兴的子波估计方法,然而基于高阶谱的地震子波估计往往因为高阶相位谱卷绕的原因,导致子波相位谱求解产生偏差,进而影响了混合相位子波估计的效果。针对这一问题,本文在双谱域提出了一种基于保角变换的相位谱求解方法。通过缩小傅里叶相位谱的取值范围,有效避免了双谱相位发生卷绕的情况,从而消除了原相位谱估计中双谱相位卷绕的影响。该方法与最小二乘法相位谱估计相结合,构成了基于保角变换的最小二乘地震子波相位谱估计方法,并与最小二乘地震子波振幅谱估计方法一起,应用到了地震资料混合相位子波估计中。理论模型和实际资料验证了该方法的有效性。同时本文将双谱域地震子波相位谱估计中保角变换的思想推广到三谱域地震子波相位谱估计中。 相似文献
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南方海相地震资料脊波非线性阈值去噪方法 总被引：2，自引：0，他引：2
小波分析方法在数据处理中已得到成功广泛的应用,这主要得益于它的局部时频分析能力,但是小波分析对方向的表征能力有限。脊波变换具备优越的方向选择性能,能更好地处理含有线状变化特征的信号。本文针对低信噪比地震记录,尝试研究利用脊波变换方法对其进行处理,提高剖面资料信噪比,突出同相轴信息。在对南方某油田的实际地震资料的处理中,可以发现处理后的地震剖面同相轴品质及连续性有了明显改善,信噪比增强,分辨率相应提高,体现出了该方法相对常规小波分析方法的优越性。 相似文献
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近年来，小波变换作为一项理论在三维地震数据的处理中日益受到重视。本文利用小波变换的变焦特性及思想设计了一缩短地震波长、提高地震子滠主瓣与旁瓣幅度比的算法，并将此算法运用于胜利油田弧岛东斜坡Ｂ７０１井三维地震数据处理中。结果表明此算法对提高地层厚度分辨率是卓有成效的。 相似文献
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Isadora A.S. de Macedo Jose Jadsom S. de Figueiredo Matias C. de Sousa Murillo J.S. Nascimento 《Geophysical Prospecting》2020,68(4):1328-1340
Wavelet estimation and well-tie procedures are important tasks in seismic processing and interpretation. Deconvolutional statistical methods to estimate the proper wavelet, in general, are based on the assumptions of the classical convolutional model, which implies a random process reflectivity and a minimum-phase wavelet. The homomorphic deconvolution, however, does not take these premises into account. In this work, we propose an approach to estimate the seismic wavelet using the advantages of the homomorphic deconvolution and the deterministic estimation of the wavelet, which uses both seismic and well log data. The feasibility of this approach is verified on well-to-seismic tie from a real data set from Viking Graben Field, North Sea, Norway. The results show that the wavelet estimated through this methodology produced a higher quality well tie when compared to methods of estimation of the wavelet that consider the classical assumptions of the convolutional model. 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
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基于小波分析的结构损伤检测研究进展 总被引：18，自引：1，他引：17
近10几年来,在土木和机械领域结构损伤识别方法已引起不同领域的相关学者的极大研究兴趣。小波分析是一种新的数学分析和信号处理工具,可以对非稳态信号进行详细的时频分析,是传统傅里叶分析所不能及的,已广泛应用于土木、机械和航空工程领域中,特别是在结构损伤识别和健康监测中的应用尤为突出。本文回顾和总结了小波分析理论及其在结构损伤识别、损伤定位和损伤程度确定中的应用,对今后的研究进行了讨论和展望。 相似文献
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地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势. 相似文献
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