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从瞬变电磁响应中提取IP信息的研究(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
在对浙江省某铜矿进行瞬变电磁勘查时,由于感应激发极化效应的影响,造成瞬变电磁晚期测道的数据发生倒转。采用常规的瞬变电磁数据处理方法难以处理,造成晚期测道数据不可用,影响TEM的探测深度及精度。针对这个情况,采用Cole.Cole模型分析了均匀半空问模型中直流电阻率、充电率、时间常数以及频率相关系数对磁性源瞬变电磁响应的影响规律。利用奇异值分解法(The Singular Value Decomposition,简称SVD)对实测TEM数据进行分析及反演,并且从瞬变电磁响应数据中分离出勘探区瞬变电磁测量数据Cole—Cole模型的各参数,将分离出来的参数用于探测结果的辅助解释。经过分析得出充电率和频率相关系数对瞬变电磁响应的影响较大,而直流电阻率和时间常数对其影响较小的结论。通过常规方法和奇异值分解法对实测数据分别进行处理,发现后者视电阻率断面图的异常更加突出,从而较准确的圈定了铜矿体地范围,此结论得到_『钻孔的验证,与实际地质情况吻合较好。 相似文献
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为研究瞬变电磁勘探在华北煤田的勘探深度,利用瞬变电磁感应电压晚期段表达式,通过指定仪器最小可分辨电压,推导出瞬变电磁勘探最晚可检测出有效信号时间及最大探测深度表达式,计算了特定情况下的极限探测深度和最晚有效信号检出时间:在发射磁矩为10002×20 A.m2,地层电阻率分别为10和100Ω.m时,瞬变电磁勘探最晚有效信号检出时间为209.6 ms和52.6 ms,最大探测深度为1823 m和2889 m;以实测典型华北煤系地层瞬变电磁曲线为例,其计算机反演深度达1400 m;结果表明:采用合适的仪器和正确的工作装置,瞬变电磁勘探可以满足华北煤田目前开采深度的勘探需要. 相似文献
3.
通过时间-频率转换关系,TEM数据可以转换成平面波场测深数据,从而可以对TEM资料进行拟平面波场处理解释.在对瞬变电磁视电阻率数据向平面波场测深视电阻率数据转换时,发现由于瞬变电磁使用晚期计算公式及装置问题,使测深曲线早期数据发生畸变.文中建立了视电阻率曲线进入晚期所满足的关系式,从理论上给出不同情况下瞬变电磁测深视电阻率曲线进入晚期的临界点.以瞬变电磁、大地电磁、CSAMT为例,对大量的模型进行正演计算,对计算结果进行对比分析,建立不同地表电性结构、不同时间延迟情况下,瞬变电磁早期数据误差的校正量板. 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(4)
瞬变电磁(TEM)视电阻率早、晚期计算公式在求取时进行了简化近似,造成部分地电信息的失真.瞬变电磁响应信号衰减过程与介质的电性特征有关,由此引入瞬变电磁响应微分衰减速度和二阶微分衰减速度两个解释参数,力图避开视电阻率计算,以衰减速度表示瞬变电磁探测结果的电性特征.首先研究了不同导电均匀半空间与低阻目标体地电模型瞬变电磁响应微分衰减速度在时间上的变化特征,在此基础上对瞬变电磁响应二阶微分衰减速度进行了分析,通过绘制TEM二阶微分衰减拟断面图实现了低阻目标体地电模型的电性层划分.研究结果表明:电性分界面与二阶微分衰减的"0"等值线相对应,可以用"0"值等值线作为电性分界面的划分依据,即瞬变电磁微分解释方法能够区分不同地电断面,可以用于瞬变电磁探测成果解释. 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(4)
瞬变电磁测井是一种利用套管井内的瞬变响应获取套管外地层电导率的有效方法,但是该方法受套管参数(电导率、磁导率、厚度)的影响很大.本文用频谱法分别在一维和三维三层介质套管井模型中求得了套管井内瞬变电磁响应的精确解,研究了套管对瞬变电磁响应的影响.在一维模型中,套管内表面的反射系数随套管电导率和厚度增加而增大,随磁导率的增加而减小;套管外表面的透射系数随套管电导率和厚度的增加而快速减小,然而其受磁导率的影响较小.在三维模型中,套管内表面的反射系数随套管电导率的增加而减小,随磁导率和套管厚度的增加而增大;套管外表面的透射系数则随套管电导率、磁导率和厚度的增加而减小.依据Doll电磁感应原理,用两个相邻井内深度点测量的瞬变电磁响应相减可以有效消除与地层电导率无关的无用信号.响应相减后的幅度与不同地层电导率的差在400 Hz以下的频率范围内呈线性关系.而0～100 Hz频率范围是瞬变电磁信号各频率分量的主要分布范围,因此用井内瞬变电磁方法对地层电导率进行测量具有可行性. 相似文献
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瞬变电磁法(TEM)是电法勘探的一个重要分支,具有受地形影响小、工作效率高、对低阻体分辨率高纯异常测量等优点.在野外数据采集过程中,瞬变电磁数据容易受到周边环境噪声的干扰.由于瞬变电磁的晚期信号能量弱,极易被噪声淹没,使得数据处理过程中出现假异常.为了更好地减弱噪声的影响,剔除假异常,得到真实的地下介质信息.本文把Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)方法应用到瞬变电磁数据处理中,通过对含有噪声的瞬变电磁仿真数据进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解、重构,得到了真实的电磁信号,证明HHT方法在瞬变电磁去噪中可行.最后对TEM实测数据进行EMD分解、重构,结果表明该方法能够有效的压制噪声的干扰,突出TEM真实信号,较好的识别异常体的位置,提高TEM解译结果的准确性. 相似文献
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文中讨论了提高长偏移距瞬变电磁测深甚晚期响应计算精度及相应的全区视电阻率的计算方法。在频率域 ,利用直接数值积分结合连分式展开提高低频段响应的计算精度 ,从而提高时间域甚晚期响应的计算精度。同时 ,利用连分式渐进展开 ,将均匀半空间电阻率表示为该模型长偏移距瞬变电磁测深响应的反函数 ,利用迭代方法求出适合全时间段的全区视电阻率。数值结果表明 ,文中的方法可有效地提高长偏移距瞬变电磁测深 (甚 )晚期数据的模拟与解释精度 相似文献
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从理论上对瞬变电磁系统的接收装置频率特性进行分析，得出了瞬变信号在早期发生畸变的根本原因，揭示出接收装置在发射电流关断期间和电流关断后对一次场和二次场的影响关系，给出基于导电球体模型下接收装置的谐振频率与最小取样时间的关系图，进而讨论了接收装置对浅层目标体探测的影响.当瞬变电磁测量系统在电流关断开始时刻记录全程瞬变响应和发射电流波形时，如果接收装置的位置和谐振频率已知，就可以通过数值计算方法从根本上剔除接收装置对早期瞬变信号的影响，即使接收装置存在过渡过程，也同样可以实现近地表浅层的探测，从而缩短瞬变电磁法的浅层勘探盲区，提高近地表的探测分辨率和精度. 相似文献
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进一步提高瞬变电磁法对地探测的解释精度,提出了回线源瞬变电磁成像原理及数值计算方法. 讨论了频率域中水平层状介质中瞬变电磁响应,得到一个以波阻抗为积分核的双重积分式;然后对水平层介质下电磁场的解进行上、下行波分离,得到含有以反射系数序列为未知的线性方程组,并给出了求取波阻抗和反射系数的数值解法：对实测磁场值进行域的变换,以均匀半空间下的等效波阻抗代替积分核函数,经过线性数字滤波后,在频率域求出等效波阻抗;把频率域中的波阻抗转换到时间域,以此为参数,构建方程组,在时间域用线性规划法求出反射系数序列. 最终以反射系数为参数进行成像. 对理论模型的数值计算结果表明,用本文提出的成像方法可以增强瞬变电磁法识别地下电性分界面的能力. 相似文献
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采用低温SQUID(Superconducting Quantum Interference Device)进行瞬变电磁测量,具有高灵敏度的优势,但易受到地磁场的影响.由于地磁场变化为nT量级,而低温SQUID灵敏度可达■.使用传统的双极性脉冲激励叠加对地磁场的抑制作用有限.当晚期道二次场信号叠加了地磁场信号后,导致晚期道信号发生整体抬升或降低,甚至出现负值,使得晚期道信号无法直接利用,从而直接影响勘探深度.本文研究不同噪声环境下信号叠加对噪声压制的机理,并结合地磁场的特点,对off-time晚期道噪声段进行一次线性拟合,获得近似地磁场变化规律,并通过外推得到整个off-time地磁场干扰,最终去除off-time信号中的地磁场.去除地磁场后晚期道瞬变电磁信号信噪比明显改善,勘探深度得到较大提高. 相似文献
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地面磁共振技术能够对地下水进行直接探测,具有定性定量的优点,是一种新兴的地球物理方法.然而,磁共振信号只有纳伏级,极其微弱,易受环境噪声干扰,尤其是具有拉莫尔频率的噪声,在时频域上均与信号重叠,难以有效去除,导致提取的信号参数准确度低、反演解释误差较大.本文针对同频噪声干扰问题,提出了相关建模检测(CMDT)方法,通过相关方法实现频谱迁移和低通滤波,结合信号和噪声特征建立数学模型,采用模型变换实现同频噪声的抑制,并利用最小二乘指数拟合方法提取高精度SNMR信号.为了对新方法进行定量分析,以验证其效果,对含有不同幅度的同频噪声和磁共振信号进行仿真实验,实验结果表明在信噪比为-31.17 dB的情况下,所有参数的最大提取误差不大于1.22%,验证了新方法能够在压制同频噪声的同时提取出高精度信号参数.为了模拟野外情况,在同频噪声和信号数据中加入随机噪声进行实验,结果表明当信噪比大于-10.12 dB时,CMDT方法仍可以获取有效的信号.因此,本文的研究为处理含有同频噪声干扰的实际SNMR信号数据提供了理论依据,为后期高精度反演提供了技术支撑. 相似文献
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在利用地面磁共振方法进行地下水探测时,要求发射频率与拉莫尔（Larmor）频率相同.由于地磁场的不均匀性和噪声干扰,实际测量时无法获得准确的Larmor频率,导致发生偏共振现象.如果假设磁共振或频率偏量未知时,反演得到的含水量和弛豫时间（T2*）将存在较大误差.为了解决未知Larmor频率情况下的准确探测问题,本文在频率环测量方案的基础上提出了双频磁共振探测方法,即只需知道Larmor频率的范围区间,通过区间外的两个频率进行偏共振激发,利用频率差值的一半作为频率偏量计算核函数,即可消除未知Larmor频率的影响.通过仿真实验,证明了在电阻率大于100 Ωm时,双频磁共振和偏共振的核函数偏差较小.对于双层含水层模型,双频磁共振和偏共振的信号偏差小于3 nV,因此得到双频磁共振信号可以用偏共振核函数进行反演.通过对假设磁共振、假设偏共振和双频磁共振反演结果的对比,可以得到在未知频率偏量和设定频率偏量改变时,双频磁共振均能得到准确的反演结果.但是,当环境噪声增加和电阻率降低时,反演结果的准确度降低.最后,通过长春市烧锅镇采集数据的反演结果与已知钻探资料进行对比,验证了双频磁共振探测方法的有效性和准确性. 相似文献
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针对地震勘探资料湮没在随机噪声中的微弱同相轴问题提出基于混沌理论的混沌振子检测算法. 利用修正的Duffing_Holmes方程建立检测微弱同相轴的混沌振子系统,之后经过对同相轴的扫描处理,构成新子波等时间间隔序列W(t),与此同时对随机噪声也进行相同的截断. 截断的随机噪声在混沌振子系统中可以具有与周期信号相同的表现;经过大量仿真实验确定出满足通常地震勘探子波延续时间的使混沌振子检测子波不呈现周期相态的随机噪声截断时间范围. 选用与松辽盆地T1、T2反射层类似的子波函数并构成待检微弱周期信号,经过MATLAB仿真试验成功地检测出该弱信号,信噪比达到约-103dB. 相似文献
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Ying Hu Hui Chen Hongyan Qian Xinyue Zhou Yuanjun Wang Bin Lyu 《Geophysical Prospecting》2020,68(3):941-954
Improving the seismic time–frequency resolution is a crucial step for identifying thin reservoirs. In this paper, we propose a new high-precision time–frequency analysis algorithm, synchroextracting generalized S-transform, which exhibits superior performance at characterizing reservoirs and detecting hydrocarbons. This method first calculates time–frequency spectra using generalized S-transform; then, it squeezes all but the most smeared time–frequency coefficients into the instantaneous frequency trajectory and finally obtains highly accurate and energy-concentrated time–frequency spectra. We precisely deduce the mathematical formula of the synchroextracting generalized S-transform. Synthetic signal examples testify that this method can correctly decompose a signal and provide a better time–frequency representation. The results of a synthetic seismic signal and real seismic data demonstrate that this method can identify some reservoirs with thincknesses smaller than a quarter wavelength and can be successfully applied for hydrocarbon detection. In addition, examples of synthetic signals with different levels of Gaussian white noise show that this method can achieve better results under noisy conditions. Hence, the synchroextracting generalized S-transform has great application prospects and merits in seismic signal processing and interpretation. 相似文献
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Microseismic monitoring has proven invaluable for optimizing hydraulic fracturing stimulations and monitoring reservoir changes. The signal to noise ratio of the recorded microseismic data varies enormously from one dataset to another, and it can often be very low, especially for surface monitoring scenarios. Moreover, the data are often contaminated by correlated noises such as borehole waves in the downhole monitoring case. These issues pose a significant challenge for microseismic event detection. In addition, for downhole monitoring, the location of microseismic events relies on the accurate polarization analysis of the often weak P‐wave to determine the event azimuth. Therefore, enhancing the microseismic signal, especially the low signal to noise ratio P‐wave data, has become an important task. In this study, a statistical approach based on the binary hypothesis test is developed to detect the weak events embedded in high noise. The method constructs a vector space, known as the signal subspace, from previously detected events to represent similar, yet significantly variable microseismic signals from specific source regions. Empirical procedures are presented for building the signal subspace from clusters of events. The distribution of the detection statistics is analysed to determine the parameters of the subspace detector including the signal subspace dimension and detection threshold. The effect of correlated noise is corrected in the statistical analysis. The subspace design and detection approach is illustrated on a dual‐array hydrofracture monitoring dataset. The comparison between the subspace approach, array correlation method, and array short‐time average/long‐time average detector is performed on the data from the far monitoring well. It is shown that, at the same expected false alarm rate, the subspace detector gives fewer false alarms than the array short‐time average/long‐time average detector and more event detections than the array correlation detector. The additionally detected events from the subspace detector are further validated using the data from the nearby monitoring well. The comparison demonstrates the potential benefit of using the subspace approach to improve the microseismic viewing distance. Following event detection, a novel method based on subspace projection is proposed to enhance weak microseismic signals. Examples on field data are presented, indicating the effectiveness of this subspace‐projection‐based signal enhancement procedure. 相似文献
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基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法 总被引：16，自引：5，他引：11
在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 . 相似文献
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深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础. 相似文献
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Farnoush Forghani‐Arani Jyoti Behura Seth S. Haines Mike Batzle 《Geophysical Prospecting》2013,61(4):778-787
In studies on heavy oil, shale reservoirs, tight gas and enhanced geothermal systems, the use of surface passive seismic data to monitor induced microseismicity due to the fluid flow in the subsurface is becoming more common. However, in most studies passive seismic records contain days and months of data and manually analysing the data can be expensive and inaccurate. Moreover, in the presence of noise, detecting the arrival of weak microseismic events becomes challenging. Hence, the use of an automated, accurate and computationally fast technique for event detection in passive seismic data is essential. The conventional automatic event identification algorithm computes a running‐window energy ratio of the short‐term average to the long‐term average of the passive seismic data for each trace. We show that for the common case of a low signal‐to‐noise ratio in surface passive records, the conventional method is not sufficiently effective at event identification. Here, we extend the conventional algorithm by introducing a technique that is based on the cross‐correlation of the energy ratios computed by the conventional method. With our technique we can measure the similarities amongst the computed energy ratios at different traces. Our approach is successful at improving the detectability of events with a low signal‐to‐noise ratio that are not detectable with the conventional algorithm. Also, our algorithm has the advantage to identify if an event is common to all stations (a regional event) or to a limited number of stations (a local event). We provide examples of applying our technique to synthetic data and a field surface passive data set recorded at a geothermal site. 相似文献