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在目前的探地雷达管线探测中,埋藏管线产生的双曲线特征是专业人员用来推断和解释目标的主要依据,但双曲线特征尚不能精准界定管线目标的属性材料.为了进一步对管线反射双曲线区域特征的解释分析,本文首先对经过预处理的GPR数据,运用图像处理手段对感兴趣的管线回波双曲线异常区域进行自动圈定,定位管线位置.然后综合分析管线信号时频谱特征和瞬时相位特征这些具有区分力的多参数特征,判定管线属性材料,完成对管线的提取与识别.最后,将该方法运用于模拟数据与实测数据之中,实现了管线的自动提取与参数特征分类识别,为GPR数据解释提供了指导意义. 相似文献
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在复杂的地表环境,地震勘探采集到的实际地震资料信噪比较低,分辨率较差,接收的噪声能量较强,与有效信号存在频谱的重叠.常规的消噪手段很难在保证有效信号幅值的同时,还兼顾噪声压制的效果.本文采用基于分数阶最优控制(Fractional Optimal Control)理论建立的深度学习神经网络——FOCNet来压制地震数据噪声,并恢复微弱同相轴.不同于传统深度学习网络(DCNN)算法大多为基于经验的网络设计,FOCNet具有坚实的数理基础,它从动态系统的最优控制角度阐述了网络的原理,并采用长期记忆的方式增强了网络的稳定性,提高了系统对噪声的消减能力.针对地震数据有效信号在低频带与噪声重叠严重,且FOCNet对数据中、高频信息保留更好这一情况,本文提出了一种基于理想时频分析与FOCNet相结合的算法(TF-FOCNet)来压制地震噪声,提取有效信号.该算法通过理想时频分析,针对性的提取信噪重叠的低频目标数据成分,并与数据的中、高频成分一起送入网络中进行处理并融合,完成噪声的压制,增强了低频信息的保留能力.模拟及实际的实验结果验证了算法在随机噪声、面波压制及微弱信号恢复上的有效性和优越性. 相似文献
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Hilbert-Huang变换(HHT)是近年出现的一种自适应的非平稳、非线性信号处理方法,该方法迄今已在许多非线性、非平稳信号处理的研究领域得到了很好的应用.本文简要介绍了Hilbert-Huang变换的基本实现原理与算法基础,通过仿真信号验证了该方法的有效性,并以实际数据为例,探讨了它在极低频(ELF)信号处理及噪声压制方面的应用.利用Hilbert-Huang变换对ELF信号进行频率域滤波,可以对噪声进行有效压制,从而提取已知频率的电磁信号,极大地提高信号质量. 相似文献
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突出地震数据振幅空间不连续性的断层增强属性体是断层自动解释的基础,而如何压制噪声、地层残余响应、角度不整合接触等伪断层的影响是断层自动检测的关键问题之一.在指纹图像边缘检测处理中,一致性是对指示局部方向场信息各向异性强度的一个度量,本文将其作为一种新的断层增强属性引入到地震数据处理中.为了更有效地压制噪声,本文通过对一致性进行加权处理,再结合蚁群算法,提出了新的断层自动检测方法——基于加权一致性的蚁群算法.理论地震模型和实际地震数据的处理结果表明,对于相同的断层检测过程,对比常规的基于方差属性的蚁群算法和基于C3相干属性的蚁群算法,本文所提方法不仅更有效地压制了噪声和地层残余响应产生的伪断层信息,而且更完整地展现了断层的延伸长度,同时具有更高的稳定性和计算效率. 相似文献
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主成分分析方法利用低阶主成分重构航空电磁数据,解决了航空电磁探测中噪声与数据在频谱重叠情况下的噪声压制问题,但是参与重构的低阶主成分仍包含高频空间噪声,影响数据成像精度.本文提出的主成分滤波重构去噪方法,根据自适应窗宽平滑算法,设计了主成分低通滤波器组,对参与重构的低阶主成分进行测线滤波,再将滤波后的低阶主成分重构为电磁信号,不仅可以去除低阶主成分中的高频空间噪声,而且去除了高阶主成分包含的不相关噪声.仿真数据的去噪结果表明,主成分滤波重构获得较高的信噪比,较常规测线滤波与主成分重构分别提高了10.96dB和2.52dB;电导率深度成像结果证明了主成分滤波重构方法能够提高地下深部异常体的识别能力.最后通过实测数据的成像结果进一步验证了本文研究的主成分滤波重构去噪方法的有效性. 相似文献
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基于双二次插值的探地雷达有限元数值模拟 总被引：3，自引：0，他引：3
从探地雷达(GPR)满足的波动方程出发,详细介绍了二维GPR模型单元剖分、二次插值、数值积分和有限元刚度矩阵总体合成的GPR有限元求解过程.为解决数值模拟时截断边界处的超强反射,采用Clay Bout透射边界条件对雷达波进行衰减,进而压制了来自截断边界处的反射波.在满足时间步长与空间网格差分稳定性前提下,采用中心差分法对GPR有限元方程进行离散,并用不完全LU分解预处理的BICGSTAB算法求解系数方程组,然后编制了基于双二次插值的GPR有限元正演模拟matlab程序.运用该程序分别对矩形和"V"字形两个典型地电模型进行正演计算,得到了正演剖面图,将该正演剖面图与基于线性插值的FEM算法的正演剖面图做了对比分析.结果表明基于双二次插值FEM算法相比基于双线性插值FEM算法异常响应更明显,具有更高的模拟精度,更有利于指导雷达剖面的数据解译. 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(2)
地震数据通常存在数据缺失问题,严重影响地震数据各个处理环节,需采用适当的手段对其重构.本文提出了一种基于深度学习卷积神经网络(CNN)的智能化地震数据插值技术.算法的关键在于构建一个适用于地震资料插值的CNN模型,该技术以缺失地震数据作为输入层,由卷积算法提取地震数据的特征信息,并通过池化层实现数据压缩降维,同时引入修正线性函数(ReLU)提高模型的非线性表达能力,再通过反卷积层恢复数据尺寸,最终搭建卷积自编码器模型(CAE),实现数据-数据的映射关系.该模型通过残差学习获得缺失数据特征并实现重构数据输出,与现有技术相比,该方法采用自监督学习方式,利用大量数据训练卷积自编码器模型,通过所得模型实现缺失地震道的数据重构.分别利用CAE模型及POCS插值技术对模型资料和实际数据进行插值,测试结果表明,CAE能有效实现地震数据插值,且与POCS方法相比具有更高的精度,验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
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2016年6月在南黄海海域实施了海底地震仪(OBS)的二维深地震探测.本文详细分析了在该次地震探测中获得的浅水水域OBS数据的特征,提出了噪声的组合压制方法.研究表明,浅海水域的OBS数据在系统时间、能量及子波等方面存在明显差异,海底多次波干扰严重、有效频段中陷波问题突出,原始台站记录信噪比低、品质差、大炮检距的有效震相难以识别和拾取.本文提出的噪声组合压制处理技术与流程,主要由基于统计子波反褶积的子波整形、基于多项式插值的t-x域线性噪声压制和采用自动搜索的海底多次波压制等三部分组成.净化处理之后,反射/折射震相的波组特征清晰,信噪比得到有效改善与较大提高,可识别震相的范围较常规处理平均扩大60%以上.本文完善了浅水区OBS数据处理的步骤与流程,将为后续地壳结构研究提供可靠的基础数据,可更好的服务于地壳深地震及油气资源的探测. 相似文献
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经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 相似文献
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岩性识别是储层预测中的一个重要环节.一方面,传统的机器学习算法缺少特征自动提取的过程,且不能有效利用地震数据局部特征预测储层;另一方面,采用单一采样点作为输入,缺失相邻数据关联关系反映层位信息.针对此不足,本文以多个相邻采样点的地震数据作为输入和测井岩性数据作为输出,利用受限玻尔兹曼机(RBM)对多采样点地震数据进行特征提取,逐层堆叠受限玻尔兹曼机(RBM)构建深度信念网络(DBN),并采用随机梯度下降算法对误差进行反向传递学习,最终构建岩性识别模型.以多点地震数据为输入,利用该模型实现地层岩性识别.通过多种智能建模方法实验对比,证实了多个采样点作为输入,隐含利用了部分地层信息,有效地提高了岩性识别的精度. 相似文献
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近年来,探地雷达(GPR)凭借其快速、高效、无破损等特点,已经广泛应用于浅地层目标探测中.数值模拟是研究探地雷达电磁波在地下结构中传播规律的有效手段.辛算法是一种保持Hamilton系统总能量不变的时域数值计算方法.本文提出了基于一阶显式辛分块龙格库塔方法的探地雷达数值模拟方法.通过对比本文算法与时域有限差分方法计算结果可知,在同等计算精度下,本文算法可以节省25%的计算时间.并基于本文算法对两个复杂GPR模型进行正演模拟,得到模拟GPR探测wiggle图,这有助于更好的理解和分析实测雷达数据. 相似文献
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探地雷达(GPR)衰减补偿逆时偏移方法采用互相关成像条件对实际地下结构成像时，由介质小尺度不均匀所产生的散射波和噪声能量在电磁波衰减补偿逆时外推中会急剧增大，严重影响成像分辨率.为此，本文提出一种基于干涉成像条件的GPR衰减补偿逆时偏移方法.该方法通过在逆时外推过程中，人为改变电磁波动方程中衰减项前的正负号，以保持逆时外推的时间对称性，补偿衰减的电磁波能量；干涉成像条件利用Wigner分布函数(WDF)对所有时刻的逆时外推电磁波场进行滤波，以有效压制逆时偏移剖面中的低频噪声及成像伪影.数值试验结果表明：相比于互相关成像条件，干涉成像条件可有效压制衰减补偿逆时偏移过程中由于背景小尺度不均匀性所产生的散射波和低频噪声，且几乎不影响目标体的成像能量；在计算效率相当的同时，成像分辨率更高. 相似文献
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有效压制多次波一直是地震勘探中的难点问题.尽管已发展了多种多次波压制方法,但仍存在多次波压制不全、计算耗时长等缺陷,使得应对复杂地质地震数据多次波压制具有挑战性.为了突破现有多次波压制方法的局限性,本文提出了一种基于深层神经网络的多次波压制方法,采用的深层神经网络是一种改进的具有卷积编码器和卷积解码器的U-net网络.不同于常规方法依赖于滤波或波动理论,该方法仅依赖于大量训练数据.训练数据以含多次波的原始地震数据作为输入,不含多次波的地震数据作为输出,通过最小化损失函数来优化神经网络参数.训练成功的网络模型具备较好地分离多次波和一次波的能力,可直接用来快速压制地震数据中的多次波,避免了常规方法涉及的大规模计算.工业界模型数据测试结果表明,本文提出的深层神经网络方法能有效压制复杂地质地震数据中的多次波,同时还具有较高的泛化能力和多次波压制效率. 相似文献
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《应用地球物理》2017,(1)
野外地震数据包含各种随机噪声干扰且在空间方向常进行不规则欠采样,影响后续资料处理,存在数据重建和噪声压制问题,而大多数据重建方法只能独立进行,对于噪声压制则无能为力,对于含噪地震数据的重建效果不理想,起不到压制噪声的效果。为此本文选用多尺度多方向的二维曲波变换进行三维地震数据同时重建与噪声压制,在此过程中引入凸集投影算法(POCS),采用指数平方根衰减规律的阈值参数及软阈值算子对每个时间切片单独进行重建。在此基础上,引入加权因子策略,使得在的重建过程中减少噪声对重建结果的影响,最终实现了一种能够同时进行三维地震数据重建和噪声压制的方法。通过与先重建后去噪以及傅里叶变换处理方法的比较,表明了该方法效果显著,这对于指导复杂地区数据采集和缺失地震道重建方面具有重要的实用价值。 相似文献
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随着油气勘探观测环境愈发复杂,采集的地震数据常常掺杂各种噪声信号,导致勘探目标引起的有效微弱信号被覆盖,严重影响高精度的地震勘探数据解译,因而有效的压制地震勘探数据噪声显得越发重要。本文采用字典学习策略,将复杂地震数据进行分块,通过分块数据的字典学习获取字典原子,构建高精度的字典学习地震数据稀疏表示,通过两次迭代更新字典原子,进行数据去噪。将本文的字典学习算法应用于含随机噪声的模拟数据和实测地震勘探数据处理,验证该算法的可行性及有效性。结果表明,本文算法有效去除了随机噪声,保留了有效信号同相轴,提高了信噪比,可为复杂含噪地震数据的去噪处理提供新的技术手段。 相似文献
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无单元Galerkin法采用滑动最小二乘法拟合场函数,只需节点无需单元,具有前处理简单、精度高、解高次连续等优点,被用于求解探地雷达(GPR)正问题.本文从Maxwell方程出发,推导了GPR正演需满足的波动方程;详细介绍了滑动最小二乘法形函数的构造方法.针对EFGM不满足插值条件导致强加边界条件的处理变复杂的特性,采用罚因子法对强加边界条件进行了处理;同时为了消除EFGM进行GPR正演模拟时来自截断边界处的超强反射,采用透射边界条件把GPR波在截断边界处的反射波透射出去,进而压制了来自截断边界处的反射波.然后,编制了EFGM的GPR正演模拟Matlab程序,应用该程序对典型GPR地电模型进行了正演模拟,并把该正演剖面图与基于线性插值FEM正演剖面图进行了对比,结果表明了EFGM用于GPR正演计算的正确性及有效性,并且在相同节点数条件下,EFGM比矩形剖分的FEM的精度要高,更有利于指导雷达剖面的数据解译. 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