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在微地震监测中有效微地震信号的识别是关键步骤。常规的微地震有效信号识别方法基于单道长短时窗能量比,受噪音影响较大,对于信噪比较低的事件无法准确识别。利用多道记录数据之间的信号相关性好而信号与噪音相关性差的特点,通过记录道自相关求取总能量和相邻记录互相关求取信号能量,以有效信号能量所占比即含信能量比作为门槛值进行有效信号识别,信号识别过程中利用多道互相关对噪音进行了有效压制,提高了微地震信号识别的压噪能力,通过模型数据和实际资料处理验证了方法的有效性。 相似文献
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非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。 相似文献
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快速准确地从微震监测数据中提取微地震事件是微地震监测技术的关键。采用理论模拟数据分析了STA/LTA方法的可行性,选择了更能反映微地震信号变化的特征函数代替原始信号,结合实际数据对时窗长度、长短时窗比、阈值等重要参数进行了对比分析。研究结果表明,STA/LTA方法能够从海量微地震监测数据中快速准确地自动识别微地震有效信号,去除冗余信息,大幅减少微地震监测数据的传输量,从而为微地震监测数据的无线实时传输提供了可能,同时也减少了数据存储所需要的磁盘空间,取得了较好的应用效果。 相似文献
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地震滤波、图象和噪音消除 Wang和Mendal使用神经网络方法估算了地震子波的位置、振幅和形状。他们应用合成数据和实际数据的方法,证明该处理方法聚焦的非常快,在低信噪比的情况下也能取得较好的效果,同时可处理噪音或有用信号的反向散射。Stork通过优化共反射点道集反射图象的一致性对已作偏移的数据应用反射层析成象技术。他发现在偏移速度分析方法中,对已作偏移域采用成层析成象的优点。 相似文献
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利用偏振约束的能量比微地震自动识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
微地震监测是分析水力压裂注水前缘或对油藏进行动态监测的一种有效方法.由于持续监测数据量大,而且有效微地震事件的出现时间无法判定,人工拾取需要耗费大量人力与时间,需要利用计算机对有效事件进行自动拾取.笔者分析了井中微地震监测背景噪声以及某些相关噪声特点,以长短时窗能量比法为基础,结合偏振分析,设计利用偏振一能量比综合的方法来识别微地震有效事件,经实际资料验证该方法具有一定的可靠性.根据实际有效信号与噪声在多级检波器之间的出现规律利用多级间时差对识别结果进行约束来排除某些特殊噪声的影响.将这种方法应用于整套水力压裂微地震监测资料中,能够快速稳定的识别出大量微地震有效事件,有比较好的应用效果. 相似文献
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在煤层气的开采过程中,压裂改造是煤层气储量得以有效开发利用的重要手段。地面微地震压裂监测技术可以对压裂过程中煤(岩)层破裂产生的微地震波进行监测,进而识别煤岩层中裂缝的走向、空间形态、改造规模等。基于三维网格搜索定位与波形叠加相干能量定位的地面微地震监测数据,通过一系列的滤波、去噪,剔除无效事件、速度分析等,可以获取强干扰条件下更准确的微地震事件定位信息;依据与时间相关的微地震事件定位信息,获得微地震事件四维立体图,进而掌握压裂缝隙方向及高度;并利用水力压裂裂缝建模技术,构建离散裂缝网络模型,估算压裂改造体积。实践中表明,该方法的应用有利于控制压裂改造效果,提供缝控储量准确信息。 相似文献
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微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平稳随机噪声,传统的线性滤波和频谱分析方法对这种混合信号的去噪效果并不理想。针对这一需求,本文提出了一种新的降噪方法。首先对含噪声的微地震信号执行集成经验模态分解(EEMD),获取一系列不同频率成分的本征模态函数(IMF);为了区分这些IMF分量中的信号和噪声,文中通过计算各个IMF分量的样本熵,根据所设置的样本熵阈值来提取符合微地震信号特征的IMF分量,并对这些IMF分量进行信号重构,由此达到抑制随机噪声的目的。将提出的方法应用于模拟数据和实测微地震数据,均表明该方法具有理想的降噪效果。 相似文献
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在微地震地面监测中,由于微地震信号能量微弱,因此很难对微地震事件进行精确拾取。本文提出了一种基于STA/LTA(short term averaging/long term averaging)的判别频率估计模式识别方法,可以避免由于设定阈值出现漏判小能量微地震事件的情况,并在精度上比传统的STA/LTA方法提升10%以上。采用基于震幅叠加的能量聚焦方法对微地震事件进行定位计算,同时通过对能量聚焦结果的分析,进一步剔除"假"的微地震事件,从而能够更加精确地描述地下裂缝的发育情况。最后,通过对河北北部一水平井的压裂监测对该方法进行验证,结果表明,本方法计算效率高、监测结果获得施工单位的认可,能够对下一步压裂施工方案提供理论指导。 相似文献
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In this paper, we present a method for attenuating background random noise and enhancing resolution of seismic data, which takes advantage of semi-automatic training of feed forward back propagation (FFBP) artificial neural network (ANN) in a multiscale domain obtained from wavelet packet analysis (WPA). The images of approximations and details of the input seismic sections are calculated and utilized to train neural network to model coherent events by an automatic algorithm. After the modeling of coherent events, the remainder data are assumed to be related to background random noise. The proposed method is applied on both synthetic and real seismic data. The results are compared with that of the adaptive Wiener filter (AWF) in synthetic shot gather and real common midpoint gather and also with that of band-pass filtering on real common offset gather. The comparison indicates substantially higher efficiency of the proposed method in attenuating random noise and enhancing seismic signals. 相似文献
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随着常规油气藏资源不断枯竭,非常规油气藏的勘探开发已逐渐成为一种必然趋势,从而使得微地震监测技术快速发展。微地震事件的发生持续时间短、声波频率高,使得实际采集到的微地震数据信噪比较低。本文首先简要介绍了微地震监测技术能够在非常规油气藏开发中保证高效的增产,以及微地震噪声压制在微地震监测技术数据处理流程中是关键一步,直接影响着后续微地震研究的准确性和可靠性;并对地面微地震监测数据中的噪声源进行分析,归纳了地面微地震监测中常见噪声：强脉冲干扰、工业交流电干扰、钻井干扰、声波干扰、规则干扰等,分析了其各自的基本特点。然后,概述了地面微地震数据去噪方法已取得的成果,按频率、传播方向、空间分布区域等特性进行分类,分析各种去噪方法在实际应用过程中针对的噪声类型,以及在去噪过程中对有效信号造成的影响等。最后,基于深度学习具有更强的复杂函数表征能力,分析了3种典型深度学习模型的结构及特点;结合在其他相关领域数据去噪问题的成功应用,深度学习可以解决目前微地震数据噪声压制存在的问题,可以作为微地震数据去噪的一种新方法;考虑到目前微地震数据样本数量可能影响深度学习在微地震监测中大规模的应用,本文提出用生成式对抗网络来构建微地震数据样本库以解决该问题,并将其用于后续深度学习过程中的模型训练。 相似文献
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改善地震勘探记录的4项技术 总被引：6，自引：5，他引：1
为改善地震勘探记录、提高信噪比,近年来提出了基于混沌理论的混沌振子滤波技术（CVM）、基于多道最小平方原理和CVM的时空域双曲滤波技术（HTDF）、基于时频分析和Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术（TFPF）以及基于独立分量分析（ICA）的多次波消减技术。用CVM技术可以在强随机噪声背景中确定同相轴的时空位置;HTDF是CVM的后续处理,使湮没在噪声中的同相轴显现出来。大量仿真实验和实际资料处理表明,TFPF技术可应用于消减地震记录中的随机噪声。基于ICA的多次波消减技术可确定输出信号的振幅和次序。上述4项技术若应用于实际资料,尚需要分别解决诸如计算时间、辅助性处理、因子振幅谱补频、变时窗技术、处理流程的系统工程等问题。 相似文献
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基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。 相似文献
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提高地震数据的信噪比是地震资料处理的重要目标之一。传统的地震去噪方法虽然可以有效压制随机噪声,但对非高斯分布的异常值噪声压制效果欠佳。本研究展示了一种基于稳健主成分分析的地震数据异常值噪声压制方法。该方法在频率-空间域通过对地震数据实施稳健低秩近似来求取理想无噪声数据。在目标函数构建方面,采用核范数最小化模型求取理想的低秩近似数据,并使用l1范数最小化模型来估计异常值噪声。此外,运用增广拉格朗日乘子法求解该反演问题。最后,模型数据和实际资料的去噪结果验证了本研究方法的有效性,与传统F-XY域预测滤波法去噪结果进行对比,也显示本研究方法在有效压制异常值噪声的同时能更好地保护有效波能量。 相似文献