修正S变换与常规时频分析方法的对比

地震信号往往是非线性、非平稳信号,基于平稳信号理论的常规傅里叶变换方法不能刻画任一时刻的频率成分,而时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。修正S变换作为一种较新的时频分析方法,是针对S变换窗函数相对固定、时频分辨率不能调节的问题提出的。通过对修正S变换与常规时频分析方法如短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和S变换的对比,分析了修正S变换在时频分析方法中的作用。根据合成信号以及实测地震记录的时频分析可知:修正S变换较常规的时频分析方法具有更好的时频分辨率和能量聚集性,更有利于对非平稳信号的处理。     

基于同步挤压改进短时傅立叶变换的分频蚂蚁追踪在断裂识别中的应用

在地球物理领域,时频分析方法在资料处理过程中占据着愈发重要的位置;运用分频属性检测断层、裂缝等应用广泛;因此,寻求更高精度的时频分析方法一直是地震信号处理领域所追求的目标。改进短时傅立叶变换方法由于窗函数的限制导致时频分析结果准确度不理想,为了更大限度地提升时频分辨率,对改进短时傅立叶变换后的时频谱进行挤压,发展了同步挤压改进短时傅立叶变换;根据合成信号结果可知,同步挤压改进短时傅立叶变换其时频汇聚程度更加明显,在刻画信号的时频特征上更有优势。理论表明,地震数据高频成分可以对微小的次生裂缝进行精确的雕刻,而蚂蚁追踪技术是检测裂缝、断层信息的有效手段。因此,本文基于高分辨的时频分析方法,并结合蚂蚁追踪技术对三维数据体进行裂缝预测,结果表明:该方法可以更好地勾勒出微小裂缝以及伴生褶皱,识别精度与传统蚂蚁追踪算法相比有了明显的提高,同时也证实了该方法在实际应用中可行且有效。     

局部时频变换域地震波吸收衰减补偿方法

地震信号在地下传播时会受到地层吸收衰减的影响,从而降低了地震资料的分辨率。因此地震波吸收衰减补偿是地震资料处理中的一项重要环节。本文研究的地层吸收衰减补偿方法主要基于局部时频变换(LTFT),该方法能够调节选取谱分解的频率范围和频率采样间隔,解决了短时傅里叶变换固定时窗和小波系数无法提供波形频率的精确估计值问题,适用于非平稳地震信号的时频分析。在求取地层Q值的方法中,频谱比值法具有高效简单的特点,有着广泛的应用范围。本文假设地下介质为层状变Q模型,使用局部时频变换将信号转换为时频域,通过频谱比值法求出各层的Q值,最后根据Kolsky衰减模型来补偿地震信号。理论模型测试和实际资料处理的结果表明,本文提出的方法能够有效恢复衰减信号,提高地震资料的分辨率。     

广义S变换时频域滤波在MT数据处理中的应用

短时傅里叶变换是建立在稳态信号基础之上,它仅能提供信号的频域信息,对信号的时间分辨能力差。这影响了它在大地电磁测深数据处理中的应用效果。S变换是一种优于短时傅立叶变换的时频分析方法,能够提供信号时-频域信息。利用S变换对大地电磁测深数据进行时频分析,有助于实现大地电磁测深数据噪声的时频-域滤波,从而提高大地电、磁分量数据的频谱分析精度。从广义S变换理论出发,分析了各类波形噪声的时-频域特征及其对大地电磁测深数据的影响。针对大地电磁测深数据处理特点,利用广义S变换得到时频谱,采用时频比值和门槛值方法,研究适合压制电磁噪声的时频滤波器和滤波方法。对实际大地电磁测深数据的处理结果表明这个方法提高了阻抗张量的估算质量,验证了该方法的有效性。     

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。     

自适应核时频分析方法的改进及应用

提高地震信号的时频分辨率是时频分析研究的重点,传统的线性时频分析方法(短时傅里叶变换、小波变换、S变换)时频分辨率不高,而双线性时频分析方法(如魏格纳分布)时频分辨率高,但存在严重的交叉项干扰。自适应核时频分析方法,属于双线性时频分布,计算过程中采用随时间变化的最优核函数,在保证高分辨率的前提下,压制信号模糊域的交叉项干扰,提高了时频谱的可读性。对比了四种时频分析方法对于线性调频信号的分析效果,并将聚焦性更好的自适应核方法应用于实际资料,并利用改进的自适应核时频分析方法在瞬时属性提取和谱分解识别断层的应用中进行了初步试验,计算效率明显提高且取得良好的效果。     

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。     

基于窗口理论的时频分析方法研究

通过对比短时Fourier变换、连续小波变换、S变换、广义S变换等时频分析方法发现,从窗的维度看,它们具有统一的内积形式,差别在于窗函数中σ(f)的取值。通过分析相应方法中σ(f)随信号频率的变化规律,以及随之产生的时窗与时频分辨率问题,解释广义S变换的相对优越性。将广义S变换应用于四类薄互层模型,研究薄互层时频特性与地质特性的对应关系,指导地层旋回方向的预测。     

基于广义S变换的地层吸收补偿

广义S变换是一种新的非平稳信号时频分析方法。广义S变换的反变换与傅立叶变换有直接的联系,是无损变换;线性变换保证其不存在交叉项;时频分辨率与信号的频率有关;基本小波不必满足容许性条件;尺度性质使得广义S变换有很好的频率聚集能力。基于广义S变换的特点和优势,进行地层吸收补偿。通过对实际二维叠后地震数据进行地层吸收补偿处理,结果表明,提高了地震反射层的分辨率,改善了地震资料的品质,而且无需知道地层的Q值。      

小波变换方法在地震资料噪声消除中的应用

小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到了广泛的应用,将其应用于地震信号噪声的处理,有着更好的应用前景和研究价值.笔者的研究工作主要围绕小波变换消噪过程中阈值方法的选择及阈值的选取,同时将一维小波方法与F-K滤波方法、二维小波方法与F-K方法以及这3种方法结合起来进行噪声的去除,用于实际数据处理,效果较好.     

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。     

基于改进广义S变换二次时频谱反褶积在南海工区的应用

传统的时频域反褶积模型虽然吻合地震子波在粘弹性介质传播过程中的衰减特征,但受拟合函数和时频分析窗函数的影响,使得其算法缺乏稳定性和准确性。为了避免这一问题,推导出一种基于改进广义S变换二次时频谱反褶积方法。利用改进广义S变换的灵活性来获取非平稳地震记录时频谱,再对其傅里叶变换得到二次时频谱,从而以一种低通滤波的方式提取子波时频谱,实现二次时频谱反褶积。经理论模型论证和实际数据处理结果表明,利用二次时频谱提取子波具有较高的准确性,同时能够有效地分辨薄层,在不用考虑Q值的条件下直接恢复地震波被地层吸收所引起的衰减。     

广义S变换在地震勘探中的研究进展

广义S变换是目前比较新的一种非平稳信号分析的时频分析方法,其特点和优势为广义S变换的反变换与傅立叶变换有直接的联系,保证其是无损变换;线性变换保证其不存在交叉项;时频分辨率与信号的频率有关;基本小波不必满足容许性条件;尺度性质使得广义S变换有很好的频率聚集能力。基于这些特点和优势,在地震勘探中已经有了广泛的应用,如利用广义S变换进行瑞利面波频散分析、时频域波场分离与去噪、沉积相旋回以及地震波初至识别等。笔者总结了应用中比较有代表性的广义S变换类型,并结合实例,阐述了该方法在地震勘探中的研究进展。     

三参数小波分频处理在走滑断层识别中的应用

压扭应力场环境下形成的走滑断层一般具有断面陡立,在剖面上呈花状等特点,其构造特征复杂,剖面解释和空间组合难度较大。同一地震剖面的浅、中、深层的资料品质有差异,断点、断面的清晰度也不同。以地质背景为基础,针对不同层段采用不同主频的地震资料进行断层解释,能够增强其可靠性。三参数小波变换具有比傅里叶变换、Morlet小波变换更好的时频聚焦性,可以使断层在不同主频的地震剖面上取得最佳的成像效果,有利于人工解释并提高其可信度。南堡凹陷走滑断层发育,这里采用三参数小波分频处理技术,针对该区块的地震资料进行处理并用于断层解释,取得了较好的效果。     

基于匹配追踪的RGB融合技术及在河道刻画中的应用

准确、高效地获取地震资料的频率信息是时频技术的关键。目前最热门的匹配追踪算法相比常用的小波变换和广义S变换来说,具有更高的时频分辨率和局部自适应性,能同时在时间域和频率域获得较准确的定位,提取较准确的频率域信息,为地震属性研究、油气检测等研究工作服务。RGB色彩融合技术是一种显示技术,它可以将多个频率体分为低、中、高三个频带进行融合显示,全面地反映各频带信息,弥补单一属性包含信息较少的缺点。将采用匹配追踪的RGB色彩融合技术应用于实际地震资料,清楚地刻画了河道的边界,并对河道内部的非均质性有一定程度的反映,较常规属性具有更深刻的意义。     

小波包变换在面波分离中的应用

作为一种时频分解方法，小波包变换有着广泛的用途，它不仅优于小波变换，而且与传统Fourier变换相比，它能刻画出具有相同频率的有效波与面波在时间一空间域的分布，然后可以从中分离面波，再进行重构，即可得到分离面波后的结果，该方法在成功分离面波的同时，可使有效波的能量（尤其是其低频能量）损失减小，有效地保持信号的频宽不变，提高记录的信噪比。实际资料的处理结果表明，此方法在分离面波方面具有良好的效果。     

小波变换在饶阳凹陷层序地层格架建立中的应用

小波变换提供了一种研究层序地层格架的新方法,它将测井信号从一维深度域转换到二维深度—尺度域,从多尺度识别不同级次的地层旋回界面。根据小波变换的原理,确定了测井数据小波变换在层序地层划分中的地质意义,建立了四种小波变换中的地层旋回模型。在饶阳凹陷的实际应用中,选取自然伽马曲线进行小波变换,应用时频色谱图分析和快速傅里叶变换多种方法选取尺度因子。通过对时频色谱图和不同尺度下小波系数曲线的综合分析,对饶阳凹陷古近系G104井层序地层进行了划分,并以2 198.625m位置为突变界面,划分出两个较大尺度旋回,以2142.375m、2 163.875m、2 198.625m、2 238.625m位置为界面,划分出5个较小尺度旋回。实际结果应用表明,小波多尺度变换划分层序地层的结果和传统方法划分基本一致。     

基于局部均值分解的地震信号时频分解方法

在分析地震资料时,因吸收和衰减等原因,地震信号往往呈现出非稳态性。时频分解方法能将地震信号分解成多个稳态的子成分,从而为描述和分析地震信号的属性提供了便利,如短时傅里叶变换、小波分析、经验模式分解(EMD)等方法。本文引入了一种新的时频分析方法——局部均值分解(LMD)。该方法将地震信号按其时频属性分解成多个乘积分量信号(PFs),较EMD分解所得的固有模态函数(IMFs)保留了更多的局部信息,同时模态混叠效应更少。对模型数据和实际数据的处理结果验证了LMD方法能够合理地分解地震信号,更准确地描述地震资料中不同时间尺度的构造信息,为进一步的地震数据处理和解释提供参考。