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复地震道技术采用Hilbert变换通过求解实地震信号的解析信号,可将反映地震信号局部变化情况的地震波的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率等信息分离开,瞬时相位是一种独立于地震振幅,并且不受其影响的地震属性参数,因此瞬时相位能更好地反映构造几何形态的细节.通过理论模型分析发现,瞬时振幅与极性反转前后地震记录的瞬时相位一阶差分之和进行加权,得到的复合属性可以较为准确、可靠地识别地震反射界面的位置,具有较好的应用效果. 相似文献
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《地学前缘》2015,(5)
针对地球天然脉冲电磁场信号的非平稳、非线性特点,本文采用基于聚类经验模态分解(EEMD)提取信号时频特性的方法,有效获得了芦山MS7.0地震前地球天然脉冲电磁场信号的时频分布特性、瞬时能量谱、能量集中分布的频段、最大振幅对应的时频分布等特性。对比经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)方法,EEMD有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题。文章还将EEMD和傅里叶变换、小波变换进行了对比研究。结果表明,对于非平稳的地球天然脉冲电磁场数据,采用EEMD分解的HHT方法更能反映出原始数据的多种固有特性,便于进一步了解地震前地球天然脉冲电磁场的特点。 相似文献
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小波变换是近年来兴起的新的数学分支,并广泛应用于地震勘探领域。利用小波变换良好的局部化时频特性,可以很方便地将地震记录分解成不同的频道,分解后的各频道存在内在的分形规律。小波变换应用于煤田地震资料,提高其分辨率,具有重要意义 相似文献
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地震谱分解技术能够从地震数据中提取丰富的地质信息,当层位中含有储层时,能量衰减就会出现“高频衰减,低频共振”的异常现象,瞬时Teager主能量这一地震属性能增强这种能量衰减异常现象,更有效地突出油气区域。首先利用测试信号对比分析了短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville变换、平滑伪Wigner-Ville变换的时频聚集性;然后利用短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville变换、平滑伪Wigner-Ville变换获得实际数据的时频表示,再利用时频表示计算地震数据的单频瞬时Teager能量和瞬时Teager主能量,并比较了不同时频分析方法的瞬时Teager主能量在储层预测方面的性能。研究结果表明基于平滑伪Wigner-Ville变换的瞬时Teager主能量储层预测效果最好,可以有效地区分储层和岩石层。 相似文献
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传统希尔伯特变换(Hilbert-Huang transform, HHT)是一种识别精度较差的时频分析方法，存在端点效应和模态混叠等问题。改进的完备经验模态分解(Improve Complete Ensemble Empirical Mode Docomposition, ICEEMD)可以将复杂的地震信号分解为一系列单分量信号，较好地解决模态混叠问题，但结合希尔伯特变换提取的瞬时振幅和瞬时频率，对处理实际地震数据仍然有严重的端点效应。FWEO(Frequency-weighted Energy Operator)是一种非负频率权重算子，其结合TK能量差分算法和Hirbert变换复分析思想，具有比Hilbert变换更高的时间分辨率。但由于算法本身的原因，FWEO能量只能应用于单分量信号，不能直接应用于复杂的地震数据。因此，这里结合改进的完备经验模态分解方法和FWEO能量分离算法的优点，提取南海某工区实际地震记录的瞬时振幅和频率信息，并将预测结果与测井数据对比，预测吻合程度好、识别精度高、证明该方法可以准确地反映储层特征。 相似文献
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小波分析在地震资料去噪中的应用 总被引：3，自引：1，他引：3
小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。 相似文献
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活断层探测是断层活动性评判的基础,也是天然地震灾害预防的依据,而浅层地震勘探是活断层探测的有效方法之一;而目前利用浅层地震方法评判断层活动性的能力亟待提高.通过构建了不同宽度破碎带的活断层理论模型,采用二维粘弹性波动方程有限差分法进行了波场响应特征模拟,运用希尔伯特变换方法提取了瞬时频率和相位属性.结果表明:地震水平叠加剖面和瞬时属性相结合可有效获取穿过第四系活断层的响应特征和实现断层活动性评判;当相干噪声达到30%时,水平叠加和瞬时频率属性剖面已难以追踪第四系中弱反射信号,而瞬时相位属性剖面仍可有效追踪;在实际活断层判定中,水平叠加、瞬时频率与瞬时相位地震属性剖面均可判断断层的存在,而穿过第四系的断层 (或破碎带) 特征瞬时相位属性最为明显和突出,水平叠加剖面次之,瞬时相位地震属性是判定断层活动性的重要和有效的属性. 相似文献
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小波变换与地震奇异性属性 总被引：1，自引：0，他引：1
地震属性是由地震数据提取的有关地震波的几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征等组成。这里主要讨论了一种新的地震属性(奇异性属性)计算方法。由于地震数据携带着大量的奇异性信息,因此,这一新的地震属性是在偏移地震数据的小波变换和奇异性分析的基础上形成的。小波变换使检测数据中的局部奇异程度成为可能。为能够估计出偏移地震数据每一采样点的局部奇异规律,从小波变换系数的角度来提取地震信号的奇异指数。这种新属性实行单道处理,不需要子波和速度信息,它给出了地下分层情况和断层位置。在地震数据奇异性属性的基础上,用小波变换来划分地层旋回,从而提高了小波变换在地震解释中的应用。 相似文献
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在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。 相似文献
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基于离散小波变换的油气检测技术 总被引：2，自引：2，他引：2
小波变换的时频双重局部化特性，是处理非平稳地震信号的有效方法。尝试利用离散小波变换提取地震道信号的特征参数。并根据提取的小波参数，寻求其变化规律，从而直接进行油气检测。首先，在选择不同的小波母函数的基础上，对给定的地震道数据进行小波特征参数提取；最后对小波参数值进行分析、比较以优选油气识别的小波特征参数；然后进行小波特征参数的综合；再根据已知井位的油气属性，确定归类门槛值。通过研究认为，该方法具有可行性。 相似文献
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地震灾害给人类带来了很大的伤害,为了有效地减轻地震灾害,加强地震监测非常必要的。为了达到理想的地震监测效果,需要对地震波初震和震相进行准确的识别。主要研究小波分析方法在初震和震相识别中的应用,先用小波包变换确定信号的初动位置,再用小波变换分解信号,分离出信号不同频率所对应在信号中的不同位置,从而确定信号的初动时间和相应的震相。通过该方法对模拟信号和实际天然地震信号进行处理,有效的识别了天然地震初震及其震相。 相似文献
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在利用复地震道分析技术提取出地震信号局部变化的三瞬属性(瞬时振幅;瞬时相位和瞬时频率)的基础上,采用D—S改进算法对三瞬属性进行多传感器的证据融合,得到三种属性所占的权重,并根据相应权重,经过数据融合可以得到最终融合结果。这样有效融合了三种地震属性中有利于进行地震薄互层分析的地震信息,与单一的复地震道分析相比,更能有效地反映出地震信号的局部变化。最后通过对实际的地震资料进行了处理,发现D—S信息融合技术体现的地震波属性的变化,比单一属性更能清楚地反映出地质体的地质现象及表达的沉积过程。 相似文献
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《矿物岩石》2015,(3)
油气预测一直以来都是地震油气勘探的重要类容,但由于地下地质构造的复杂性,往往使得这项工作困难重重。实验提出了一种基于小波变换的地震属性多源信息融合方法,包括了属性数据的标准化处理、小波分解、数据融合与小波重构,其能够将多种属性的优势特征信息有机的结合起来,从而为油气预测提供可靠与准确的依据。为了验证本方法的有效性,将其应用于准噶尔盆地X区块的油气有利储集预测。首先对多种属性进行标准化处理,在此基础上进行小波分解,获得各属性的多种频带,进而对高低频带采用不同的方法融合,最后进行小波重构获得融合数据属性。实际资料处理效果显示,相对变换优于传统线性函数标准化处理,而基于小波变换融合方法优于传统的PCA变换融合,不仅能够消除干扰与冗余信息,而且增强了各属性的优势特征与细节信息,可以较好的改善多解性问题,提高储层预测和油气检测的成功率。 相似文献
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介绍了小波变换的基本原理；利用二阶Ｂ样条函数为小波基，构造了尺度函数和小波函数。通过实际资料证明，小波变换综合考虑了地震信号的时域和频域特征，可获得不同频带的地震剖面，提高地震资料的分辨率。 相似文献
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基于地震奇异性属性划分砂砾岩扇体沉积界面 总被引：1，自引：0，他引：1
利用地震数据划分沉积旋回主要是解决二个问题：沉积界面和沉积旋回体,而沉积界面是基础。地震剖面携带着大量的奇异性信息,是地下地质体的沉积、旋回性、波阻抗等综合反映。小波变换具有良好的时频局部化性质,通过Lipschitz指数刻画信号中奇点位置和大小,能够检测地震信号局部奇异性。利用小波变换系数的模极大值法提取地震奇异指数,从而揭示沉积旋回性和沉积界面。这里基于偏移地震数据的小波变换,提取地震奇异性属性,来解决断陷湖盆陡坡带砂砾岩扇体沉积界面的检测。通过实际资料处理,地震奇异性属性成功刻画了砂砾岩扇体的外部形态,同时还可以清晰地呈现出扇内沉积界面与沉积的期次,为进一步的精细解释以及扇体内的油气藏预测提供了有力保障。 相似文献
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在分析地震资料时,因吸收和衰减等原因,地震信号往往呈现出非稳态性。时频分解方法能将地震信号分解成多个稳态的子成分,从而为描述和分析地震信号的属性提供了便利,如短时傅里叶变换、小波分析、经验模式分解(EMD)等方法。本文引入了一种新的时频分析方法——局部均值分解(LMD)。该方法将地震信号按其时频属性分解成多个乘积分量信号(PFs),较EMD分解所得的固有模态函数(IMFs)保留了更多的局部信息,同时模态混叠效应更少。对模型数据和实际数据的处理结果验证了LMD方法能够合理地分解地震信号,更准确地描述地震资料中不同时间尺度的构造信息,为进一步的地震数据处理和解释提供参考。 相似文献
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地震信号去噪能有效提高信号的信噪比和分辨率。二代小波变换可以在不同尺度上对含噪信号进行小波分解和多分辨率分析,实现窗口宽度自适应调整的局部化分析。但小波变换阈值法在去噪过程中会在信号的不连续邻域会产生伪吉布斯效应,而平移不变量阈值去噪方法通过平移-去噪-平均的思想可以很好的解决该问题。因此本文在已有的二代小波变换阈值去噪的基础上将平移不变量这一改进方法应用于二代小波变换中,实现了对地震信号更加快速有效的去噪处理,并在模拟数据试算和实际数据试算中取得了良好的去噪效果。 相似文献
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小波变换可以将原始信号分解到不同的尺度上,从而得到信号在不同尺度上的分量值。用小波变换的ＭＡＬＬＡＴ算法通过尺度滤波器和镜像滤波器可方便地完成这种分解。实际上,一个在空间分布的物探数据包含着各种频率成分,由于大地滤波作用,使得低频主要反映深部地质信息,高频主要反映浅部地质信息,因此可以应用小波变换进行异常的分离。对川西北Ｓ工区激发极化（ＩＰ）实测资料的处理结果表明,应用小波变换可以方便地将局部异常和区域异常进行分离,是进行数据分析和资料解释的一种有效方法 相似文献