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为了分析测井曲线一维小波变换用于高分辨率层序地层研究的方法效果,从小波系数模极值点、过零点与信号突变点数学模型出发,分析高分辨率层序地层研究对测井曲线分层的要求,探讨测井小波变换最大分级和最佳小波选择,以一取心率高探井为例,用两种小波函数对四种测井曲线进行一维小波变换和高分辨率地层界面解译,进而在某油区用小波分析开展高精度地层对比.研究表明,选择恰当窗宽小波决定测井曲线小波分层精度、测井数据sym6 小波分解的小层界面划分效果要稍好于db4小波、常规测井曲线正则性小波分解可以很好地满足高分辨率层序地层划分要求. 相似文献
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采用在频域内具有极好紧支性和盒形特性的谐小波作为母小波,推导了基于离散谐小波变换的地震波时变谱,并给出了不同尺度下能量随时间变化的包络函数的近似解析表达式．文中以Northridge地震波为例分析了时频分布特征．研究发现,对于自振频率为f的结构,其地震反应与输入地震波的时变谱在f 处的时域最大值（即）以及地震波在f 频率点附近的信号分量在时域内的能量集中程度有很大的关系;与db4波基相比,利用谐小波作为母小波的小波变换,其频域具有较好的分辨率,但时域分辨率却较差．最后提出了两种基于离散谐小波逆变换的人工非平稳地震波仿真方法． 相似文献
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断层在地震数据中显示出奇异性,经过小波变换可以得到断层位置处地震数据的奇异性属性.对包含断层的地震数据进行小波分析处理,能够得到断层的垂直和水平位置.在实际地震资料中将地震信号表示成不同尺度和不同位置的基本单元,然后对变换系数进行极值提取,检测出不同尺度下的地震信号突变特征,从而进行断层检测.对实际地震资料进行地震信号奇异性检测时,首先将地震剖面划分成层,然后在每一层内将尺度参数进行离散化,计算地震记录的小波变换系数,对于某一个尺度求取每一道小波变换系数的最大值,将每一道地震记录小波变换系数的最大值根据原地震道的位置进行排列,得到奇异性曲线.对于某一尺度,断层所在的水平位置对应着奇异性曲线的最值位置,最后绘出整个剖面的极值点检测结果. 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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利用小波变换方法可以把原始信号分解为一系列载有不同信息的子信号,每种子信号载有储层的特定信息,包括流体、岩性和孔隙结构等。我们开发出了基于小波变换的谱分析方法,利用该方法可以从这些子信号中提取出反映地层流体特性的子信号,通过对该子信号的处理识别出地层所含流体的特性。本文利用该流体识别新方法对某油田的实际测井资料进行了处理,处理结果与试油结果符合得很好,进一步证明了本方法的可靠性和实用性。 相似文献
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基于小波变换与小波包变换的降噪方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
在模拟地震记录信号中加入信噪比为17的高斯白噪声,然后分别采用小波降噪和小波包降噪方法,对含噪信号进行降噪处理。在不同降噪阈值下,比较降噪后信号的信噪比。结果表明:在同一降噪阈值下,小波包降噪后信号的信噪比高于小波降噪后信号的信噪比,而且采用wbmpen方法给定的阈值明显可以提高降噪后信号的信噪比。 相似文献
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断层等不连续性结构的检测在地震勘探中具有重要的意义.本文简单介绍了高维连续小波变换的基本理论,包括:高维连续小波变换的定义、高维小波变换系数的切片以及快速实现方法等,利用典型的合成信号说明了高维连续小波变换具有更好的方向选择性(相比于常用的高维张量积小波变换),将高维连续小波变换引入地震资料不连续性检测,并提出了利用小尺度高维连续小波变换系数检测地震资料不连续性的方法,同时给出了方法的实现流程.合成信号以及实际三维地震数据处理效果验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
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为方便台站工作人员快速准确分析定点形变观测数据的时频响应特征,利用MATLAB软件研发了基于小波分析和同步挤压时频变换的交互式数据处理与成图软件包。该软件包遵循模块化设计原则,利用导入模块读取从中国地震前兆台网数据处理系统下载的原始数据,利用预处理模块对缺失数据进行插值补全,利用小波分解与重构模块从原始数据中提取待分析的目标信号分量,利用同步挤压时频分析模块对提取目标进行高精度时频分析,并在各模块关键节点中增加绘图功能,全部处理过程采用绘图-参数输入-绘图交互的方式进行,参数灵活可调,且每步计算结果直观清晰。应用该软件包对2020年1月至2021年6月西昌小庙台DSQ型水管仪和SS-Y型伸缩仪整时值采样数据进行固体潮时频计算,并与理论固体潮时频结果进行对比,结合时频辅助分析方法,从时频谱角度初步评价了2套仪器观测资料的质量情况,为台站日常数据跟踪分析提供了参考。 相似文献
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In the paper, we propose a surface wave suppression method in time-frequency domain based on the wavelet transform, considering the characteristic difference of polarization attributes, amplitude energy and apparent velocity between the effective signals and strong surface waves. First, we use the proposed method to obtain time–frequency spectra of seismic signals by using the wavelet transform and calculate the instantaneous polarizability at each point based on instantaneous polarization analysis. Then, we separate the surface wave area from the signal area based on the surface-wave apparent velocity and the average energy of the signal. Finally, we combine the polarizability, energy, and frequency characteristic to identify and suppress the signal noise. Model and field data are used to test the proposed filtering method. 相似文献
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Weak Seismic Signal Extraction Based on the Curvelet Transform 总被引：1，自引：1，他引：0
Seismic signal denoising is a key step in seismic data processing. Airgun signals are easy to be interfered with by noise when it travels a long distance due to the weak energy of active source signal of the airgun. Aiming to solve this problem, and considering that the conventional Curvelet transform threshold processing method does not use the seismic spectrum information, we independently process the Curvelet scale layer corresponding to valid data based on the characteristics of the Curvelet transform of multi-scale, multi-direction and capable of expressing the sparse seismic signals in order to fully excavate the information features. Combined with the Curvelet adaptive threshold denoising the algorithm, we apply the Curvelet transform to denoising seismic signals while retaining the weak information in the signal as much as possible. The simulation experiments show that the improved threshold denoising method based on Curvelet transform is superior to the frequency domain filtering, wavelet denoising and traditional Curvelet denoising method in detailed information extraction and signal denoising of low SNR signals. The calculation accuracy of the relative wave velocity variation of underground medium is improved. 相似文献
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In this paper, we present a new method for seismic stratigraphic absorption compensation based on the adaptive molecular decomposition.
Using this method, we can remove most of the effects resulting from wavelets truncation and interference which usually exist
in the common time-frequency absorption compensation method. Based on the assumption that the amplitude spectrum of the source
wavelet is smooth, we first construct a set of adaptive Gabor frames based on the time-variant properties of the seismic signal
to transform the signal into the time-frequency domain and then extract the slowly varying component (the wavelet’s time-varying
amplitude spectrum) in each window in the time-frequency domain. Then we invert the absorption compensation filter parameters
with an objective function defined using the correlation coefficients in each window to get the corresponding compensation
filters. Finally, we use these filters to compensate the time-frequency spectrum in each window and then transform the time-frequency
spectrum to the time domain to obtain the absorption-compensated signal. By using adaptive molecular decomposition, this method
can adapt to isolated and overlapped seismic signals from the complex layers in the inhomogeneous viscoelastic medium. The
viability of the method is verified by synthetic and real data sets. 相似文献
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为研究夹卷层的湍流特性,用对流槽模拟大气对流边界层并做湍流温度测量.能谱分析表明,混合层湍流谱幂律接近“-5/3”次律;而夹卷层湍流谱幂律有明显的分段特征.利用离散正交小波对其湍流脉动信号进行去噪和尺度分解,将原始信号分成均匀各向同性小尺度涡旋成分和大尺度涡旋成分,并对分解后的信号做能谱分析.结果表明,不论是在混合层还是在夹卷层,小涡都能很好地满足Kolmogorov的“-5/3”次律;而大尺度涡旋则在混合层和夹卷层中表现出不同的特征. 相似文献
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A method to identify the P-arrival of microseismic signals is proposed in this work, based on the algorithm of intrinsic timescale decomposition (ITD). Using the results of ITD decomposition of observed data, information of instantaneous amplitude and frequency can be determined. The improved ratio function of short-time average over long-time average and the information of instantaneous frequency are applied to the time-frequency-energy denoised signal for picking the P-arrival of the microseismic signal. We compared the proposed method with the wavelet transform method based on the denoised signal resulting from the best basis wavelet packet transform and the single-scale reconstruction of the wavelet transform. The comparison results showed that the new method is more effective and reliable for identifying P-arrivals of microseismic signals. 相似文献
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分数阶S变换:第一部分,理论(英文) 总被引：2，自引：2，他引：0
S变换(ST)结合了小波变换和短时傅里叶变换的特性,对信号处理具有良好的局部时频聚集性.分数阶傅里叶变换是一种对非平稳信号分析的工具.本文基于分数阶傅里叶变换和S变换的思想,提出了分数阶S变换(FRST),将S变换从时间-频率域推广到时间-分数阶频率域,推导了它的逆变换公式并研究了其数学性质。分数阶S变换(FRST)具有分数阶傅里叶变换和S变换的优点,增强了S变换对信号处理的灵活性。相比于S变换,分数阶S变换能提高信号时频分辨能力。仿真实验证实了该方法的有效性。 相似文献