基于小波包分析的地震资料联合去噪方法研究

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。     

多尺度地震信号属性分析

地震信号的瞬时属性分析对地震岩性解释和烃类检测很有帮助,通过采用希尔伯特变换的复数道分析方法。利用这种方法,可以比较方便地从地震记录中分离出波的瞬时振幅、瞬时相位等参数。信号的不同频带具有不同的属性特性,而小波变换具有对信号进行多尺度分解的特性,如采用解析小波则分解后的小波系数仍为一解析信号,且其虚部是其实部的希尔伯特变换。因此根据这一特点可以研究地震信号在不同分辨率下的属性特征。     

基于小波和CEEMDAN的地震信号噪声压制

通过小波变换与CEEMDAN相结合的方式对地震信号进行降噪处理,对小波分解的高频信号进行CEEMDAN分解,再根据自相关函数剔除高频IMF分量进行重构达到提取有效反射波,压制噪声干扰的目的,最后对信号进行小波重构并进行信噪比和均方差计算。结果表明,通过小波变换和CEEMDAN降噪后,有效地减少了噪声对于地震信号的影响,对于信噪比和分辨率都有提高。     

同步压缩小波变换在油气检测中的应用

地震波在穿过地下含油气区域时会表现为低频能量相对增强,高频能量相对衰减的特征,利用时频分析方法可以准确提取地震资料的低频能量和高频能量,进而据此确定油气分布范围。以东海某工区实际资料为例,进行目的层地震数据的小波变换和同步压缩小波变换,对比分析两种变换方法的频谱图。对比结果表明,同步压缩小波变换具有高时频分辨率的特征。利用同步压缩小波变换提取了该工区地震资料的低、高频能量并进行含气性检测,获得的结果与钻井数据高度吻合。     

小波去噪在地震信号处理中的应用

在地震信号处理的若干环节中,将有效信息从含有噪声的干扰背景中提取出来,进而提高地震数据信号的信噪比和分辨率成为地震信号处理的关键一步。利用小波变换方法可对地震信号进行去噪,更准确地将有效信号和噪声区分开来,并可在最大限度去除噪声的同时,尽可能多地保留有效信号。本文结合小波变换的阈值去噪方法,探讨小波变换技术在地震信号去噪中的应用。     

基于混合类小波变换的随机噪声消减方法研究

介绍一种基于Seislet变换的混合类小波变换方法。小波变换可以对地震数据在时间方向上作进一步分解,利用小波去噪原理联合Seislet反变换共同对随机噪声进行消减。同时,基于信号噪声正交化模型,利用局部正交权重(LOW)对上一步的去噪结果进行信号能量补偿,从噪声中提取同相轴相干有效信息。理论模型和实际数据处理结果验证本文提出的方法可使地震资料中的随机噪声得到较好的消减。     

小波变换压噪

介绍了小波变换及其Ｍａｌｌａｔ算法，阐述了小波变换压噪原理，并用其方法对合成地震信号与实际地震记录进行了处理。     

基于地震资料的多尺度小波变换识别沉积旋回技术

为探究基于地震资料的不同尺度小波变换方法下的沉积旋回识别特点,秉承前人运用测井数据连续小波变换进行地层旋回划分的依据和思路,以合成记录标定为桥梁,成功利用地震资料对歧口坳陷古近系沙三段31砂组进行旋回划分。通过建立理想声波曲线模型,总结了旋回界面和旋回内转换界面与能谱图和不同尺度小波系数曲线对应特征,并对实际测井资料进行连续小波变换完成旋回划分。同时提取井旁地震道,获得旋回与地震道不同尺度小波系数曲线关系图,总结利用地震资料不同尺度小波变换系数曲线划分旋回最优方法。实际应用效果表明,利用地震资料大尺度(a100)小波系数控制旋回界面范围条件下,运用小尺度(a5)小波系数曲线可进行精细旋回划分,该方法充分发挥了地震资料横向分辨率较好的特点,同时提高了地震资料纵向分辨率,使得利用地震资料对沉积旋回进行识别更加精细。     

利用B样条小波变换提高地震信号的分辨率

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。     

分频径向道中值滤波在地震资料处理中的应用

在地震资料处理中去噪处理占有非常重要的地位,地震资料的信噪比高低将直接影响到后续处理的效果。针对地震记录的相干干扰特征,利用小波变换的分频技术,在相干干扰与有效信号共存的频带,利用径向道中值滤波方法提取相干干扰波,并由小波反变换重构整个干扰波场,再从原始记录中减去,实现了高保真度去噪处理,对有效波损失降至最小。实际应用效果表明,该方法能有效改善地震记录品质,提高地震剖面的信噪比。     

小波分析在地震资料去噪中的应用

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。     

基于低信噪比条件下新型Seislet变换的阈值去噪方法

Seislet变换是一种类小波变换方法, 主要根据小波基沿地震同相轴的局部倾角方向来分析数据, 其中, 局部地震倾角的表征是该方法的核心。局部倾角的求取方法有很多种, 但是往往在低信噪比的条件下存在着一些局限。根据共中心点道集中基于时距关系的地震倾角定义, 提出一种适应于低信噪比条件下的倾角求取方法。对比基于时距关系与平面波分解滤波器计算出的局部地震倾角, 结果证明, 该方法能更加准确地表征低信噪比条件下同相轴的倾角信息。将基于时距关系的局部地震倾角用于Seislet框架, 建立表征低信噪比数据的新型Seislet变换方法。在地震数据处理中, 引入语音信号中改进的阈值方法。结合新型Seislet变换, 提出阈值去噪方法, 此方法不但适于地震数据, 而且在提高信噪比方面也优于传统的阈值去噪方法。实际数据处理的结果验证了新型Seislet变换与改进阈值去噪方法的组合能够有效地解决低信噪比条件下的信号提取任务。     

小波包最佳基与地震数据的分解和重建

本文对数据压缩的几种数学方法进行了讨论，分析了小波包最佳基算法在进行地震数据的分解和重建时所占的优势，并进行了实测地震资料的处理，在实际应用中，对小波基与小波包最佳小波基算法进行了比较。     

利用小波变换提高煤层厚度的分辨能力

作者在本文中根据地震子波的特点,将Ｍｏｒｌｅｔ小波予以改造,并用于地震资料的处理,在小波处理后的高尺度地震剖面地分辨煤层顶,底板反射波,对于煤层厚度的解释具有重要的参考价值,因此,修改后的小波和小波变换有较好的应用前景。     

谱模拟方法在高分辨率地震资料处理中的应用

为了克服地震子波的时变影响,避免复杂的时窗大小选取问题,使得谱模拟方法能更好地适应地震信号是平稳信号的假设条件,将改进S变换与谱模拟方法相结合,形成时频域谱模拟方法。在二维时频谱中进行谱模拟处理,该方法能够克服地震子波随地层深度变化的限制。理论模型及实际资料处理效果显示,时频域谱模拟方法能够有效提高地震分辨率,实现地震资料的高分辨处理。     

基于三参数小波变换的地震瞬时属性计算方法及应用

为提高地震瞬时属性的计算精度,针对薄层反射地震信号含有快速变化的振幅和频率分量的特点,研究了新的分析小波即三参数小波,基于三参数小波变换,提出了在相空间计算地震瞬时属性的方法。三参数小波有三个可调参数,对信号做小波分析时有很高的自由度,能够很好地匹配地震子波或给定的有效信号,三参数小波与BMSW小波或其他小波相比,具有更好的时域局部化性质。实际地震资料的应用效果表明,三参数小波变换地震瞬时属性比Hilbert变换瞬时属性有更高的信噪比和分辨率,基于三参数小波变换的地震瞬时属性分析方法是识别薄层砂体的有效手段。     

小波变换去噪方法研究

作者在本文中就如何利用小波变波消除噪音干扰的方法进行了研究。针对地震资料的特点提出了消除相干干扰的具体计算方法，即将地震资料用小波变换分频处理，针对干扰与有效波共存的频段波场，利用自动追踪找出相干干扰的方向，再用中值滤波恢复相干波场，即从共存的波场中分离出来，再对它进行小波反变换即可重构相干干扰，最后从原始记录中消去它，以获得所需要的有效信号。几个地区的试算表明该方法的有效性，文中最后列出了这些试算中的一个例子。