GNMF小波谱分离在地震勘探噪声压制中的应用

地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势.     

瞬变电磁数据交叉型组合域去噪技术研究与应用

高效的瞬变电磁数据处理对后续的精确地质解译具有决定性的作用,而数据信号的去噪是数据处理环节的重中之重.时频分析方法是当前广泛应用于瞬变电磁数据处理去噪领域的主要方法技术,但其基本是单域方法的应用探索,各自单域方法实际应用效果不尽人意.本文基于曲波变换、小波变换及高阶相关统计技术,进行了交叉型组合域瞬变电磁数据去噪技术的研究与探索.通过引入高阶相关统计理论提供自适应的阈值函数、采用小波变换进行残留噪声成分小波系数分解,结合曲波变换正反过程实现交叉型组合域去噪技术.设计了包含随机噪声、相关噪声的数值模拟合成数据去噪算例验证了本文方法的可行性.将本文方法应用于两个实测数据去噪分析,表明本文方法可有效解决不同复杂程度的含噪声瞬变电磁数据去噪领域.研究成果为瞬变电磁高精度数据处理提供了新的技术手段.     

无人飞艇长导线源时域地空电磁勘探系统及其应用

以无人飞艇作为载体的时域地空电磁探测系统,具有高效、低成本、勘探深度大和空间分辨率高等优点.本文基于二维有限差分方法,分析了长导线源地空电磁响应的特征和变化规律、以及飞行高度的影响;在此基础上,采用32位Cortex-M3内核处理器,以全差分模拟前端压制电磁干扰,实现了24位低噪声多通道海量电磁数据的同步采样及存储,研制了一套可搭载于无人飞艇的时域电磁接收系统,并基于Wi-Fi Mesh无线多跳网络实现了地面远程监控.通过分析飞艇发动机的电磁噪声特点,采用独立分量分析法进行实测数据的噪声去除.研制的地空电磁接收系统使用无人飞艇搭载,在江苏省南通市如东县和内蒙古巴彦宝力格地区进行了电磁探测实验,地空电磁勘探结果与地面瞬变电磁和大地电磁方法进行了对比,证明了地空电磁探测方法的有效性.无人飞艇时域地空电磁探测系统的成功飞行实验,为在我国草原沙漠地区、海陆交互地带、沼泽地带、无人山区等特殊景观地区开展矿产资源、水资源、地质灾害等电磁探测提供了新方法和新思路.     

压缩小波变换和非线性阈值技术压制磁共振尖峰噪声方法研究

地面磁共振是一种新的地球物理探测方法,能够通过探测地下水中氢质子丰度获取地下水含量、孔隙度等水文地质信息.然而,磁共振信号甚为微弱,仅达到纳伏级(10~(-9)V),极易受到噪声干扰.其中,尖峰噪声对磁共振信号影响最为严重,亟待研究有效的噪声抑制方法.小波多尺度分解硬阈值是近两年国际磁共振领域专家提出的尖峰噪声有效消除方法,但硬阈值算法设定阈值的固有缺陷会引发信号震荡,出现伪吉布斯效应,导致信号损失.基于此,本文提出压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和非线性國值处理(Nonlinear Thresholding,NT)算法联合消除磁共振信号尖峰噪声干扰.首先选择Morlet小波作为基小波,使得信号与噪声数据具有更高的时频集中性,利于尖峰噪声消除.其次,基于压缩小波系数进行非线性处理,可以弥补利用硬阈值和软阈值进行噪声消除时所引起的信号损失.仿真数据和实际数据结果表明,SWT联合NT方法可以利用单次采集数据有效消除尖峰噪声干扰并还原信号.本文提出的消噪方法将为磁共振数据后续反演解释,如多指数弛豫反演,奠定坚实的基础.     

基于小波自适应阈值去噪的MT信号处理方法

针对常用大地电磁(magnetotelluric,MT)信号小波阈值去噪中阈值函数和阈值选取的不足,选取一种新的阈值函数,并提出了基于小波变换多分辨Stein无偏风险估计,自适应的获得最优阈值的方法;给出了新函数和自适应阈值的确定方法;在与小波硬、软阈值去噪、小波模极大值法去噪结果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可行性;最后用内蒙某地实测的大地电磁数据进行了去噪效果的对比研究.结果表明:本文选取的新函数和自适应阈值的确定方法是正确、有效的,克服了常用小波硬、软阈值去噪的缺点;去噪后大地电磁信号变得平稳,估算的响应参数方差减小,曲线更为圆滑、连续,为后续的地质解释和评价提供了更为准确的信息.     

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用

本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。     

小波与曲波变换探地雷达数据去噪对比分析

探地雷达勘探工程目标及观测工程环境越加复杂给其精确的数据处理带来极大挑战,高效的探地雷达数据去噪算法是当前关注的重要研究领域.基于阈值去噪思想,小波变换和曲波变换去噪算法在探地雷达数据去噪应用中受到限制,有必要开展上述两种去噪算法适用性和实用性系统评价及改进.基于传统高阶相关统计阈值和块状复数域阈值函数,本文开展了小波变换及曲波变换去噪算法在合成含噪数据去噪效果对比分析;提出窗口高阶相关统计阈值小波变换去噪算法、探讨了块状复数域阈值函数取值变化对曲波变换去噪效果影响规律.通过对实测数据去噪分析,验证了窗口高阶相关统计阈值小波变换和估计块状复数域阈值函数曲波变换去噪算法的可行性及有效性.     

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.     

半航空瞬变电磁数据小波降噪方法研究

半航空瞬变电磁法野外勘探时,实测信号易受外界电磁噪声影响,导致后续反演效果不佳.常规降噪方法在处理非平稳性和相关性问题有一定局限性,因此,本文研究优化了Birge-Massart中经验系数α,提出一种基于Birge-Massart阈值策略的小波降噪法.通过正演生成理论含噪数据加入不同噪声,经本文方法降噪后信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)分别提升38％和降低75％,与其他阈值降噪方法相比,SNR与RMSE分别提升51％和降低59％.野外数据经本方法降噪后,反演效果准确解释了实地情况.说明此方法能灵活地分离噪声,提升后期反演和解释的精确性,是一种有效实用的半航空瞬变电磁数据降噪方法.     

强人文干扰环境的电磁数据小波去噪方法研究

大地电磁法(MT)以成本低廉,探测深度大、水平方向分辨能力高等优点,在矿产资源勘探方面得到广泛应用.然而,在老矿区或者矿区周围进行二次探矿时,强人文干扰严重影响观测数据的质量,导致反演结果出现偏差,甚至出现错误的解释结果.因此,需要对观测数据进行降噪处理.结合多分辨率分析算法和小波阈值算法的特点,本文提出了综合小波算法:采用db3小波基;基于多分辨率分析算法,去除长周期噪声;基于小波阈值算法,将Bayes估计配合改进型阈值函数去除短周期噪声干扰.对实测数据的处理结果显示,处理后的数据的时间序列以及视电阻率曲线质量都有了明显的改善,近源效应得到有效的抑制.     

多辐射场源地空瞬变电磁法多分量全域视电阻率定义

本文针对多辐射场源地空瞬变电磁法理论,建立了相应的多分量全域视电阻率定义方法.分析了利用磁场强度进行多辐射场源地空系统全域视电阻率定义的优点,针对磁场强度的各个分量,提出了各自的全域视电阻率算法,实现了多分量、全时域、全空域视电阻率计算,并分析了偏移距对全域视电阻率的影响.通过调整源的相对位置及电流方向等参数,多辐射源瞬变电磁地空系统不仅可以加强不同分量信号强度,削弱随机干扰,还可更好地分辨地下异常体的位置.通过对所设计模型的处理,证实了多辐射场源地空系统多分量全域视电阻率算法的有效性,也验证了多辐射场源地空系统的优势.     

多源频率域地空系统三维电磁响应分析

地空电磁法已经成为深部资源勘探的重要地球物理方法,但对频率域地空系统的三维多源电磁响应特征研究较少.本文设计了多种激励源组合方式,采用非结构化有限元数值模拟方法,对三维地电模型的空中垂直磁场的响应特征进行了研究.首先推导了基于电场的双旋度公式及其变分形式,加入罚项以减少伪解的影响.接着把有限元稀疏矩阵方程转换为频率的函数,采用Krylov子空间投影方法,通过模型降阶算法降低稀疏矩阵的阶数,实现多频点的快速计算.建立了三维低阻体模型、高阻体模型以及两个相邻低阻体模型,分别采用单源、双源、三源和四源激励模式,从垂直磁场的总场、二次场响应和全域视电阻率等方面进行分析比较.结果表明:多源地空电磁法不仅可以增加总场的强度,而且可以改变异常体的二次电磁响应分布规律.各电偶源延长线呈正三角形分布的三源和矩形分布的四源激励模式在增强信号强度以及削弱异常体的边界效应方面具有一定的优势,是一种优化的多源激励方式.     

2.5维起伏地表条件下频率域地空电磁正演模拟

频率域地空电磁探测方法是指在地面布设人工场源,在空中测量电磁场的一种高效的地球物理勘探技术.该方法具有大范围、高通过性、快速测量的优势,尤其适合崎岖山地、沙漠、沼泽、海陆交互带等复杂地貌区域的资源勘查.但是这些地区的地形起伏通常较大,因此分析地形对地空电磁响应的影响具有重要意义.本文利用有限元法对频率域地空电磁响应进行了正演计算,分析了起伏地表条件下的频率域地空电磁响应特征.首先利用傅里叶变换将2.5维问题转化成二维问题,利用伽辽金加权余量法推导了相应的离散有限元方程组.采用任意四边形单元对区域进行不均匀网格剖分,源和异常体附近网格加密处理,保证计算精度,远离目标区域网格逐渐稀疏,模拟无穷远边界,降低对计算资源的要求.在单元内进行插值,将有限元方程组变换为线性方程组,采用总场算法,利用具有一定面积的伪δ函数表达源电流分布,源项近似为分布在以电偶极源为中心的25个节点上.通过求解线性方程组得到波数域电磁响应,再对波数域电磁场响应进行反傅里叶变换从而获得空间域2.5维频率域电磁场值.通过对比2.5维正演结果与均匀半空间解析解,验证了本文算法的精度,同时本文还对地空电磁场与地面电磁场的响应特性进行了对比.     

基于L1范数正则化的强震动加速度记录基线漂移识别方法

本文提出了一种基于L₁范数正则化的基线校正新方法,即以拟合速度时程误差最小为目标,以基线漂移本身尽可能小为约束条件,经过凸优化多次迭代自动求解出满足条件的基线漂移,避免了人为选取基线漂移分段次数和基线漂移起止时刻的主观干扰;随后利用该方法对多组加入了基线漂移噪声模型的强震动加速度记录进行验证。结果表明:本文方法对于识别和处理单段式、两段式和多段式的基线漂移噪声具有普适性,能敏锐地捕捉到速度时程发生漂移的趋势（斜率变化）,无需预先设定加速度基线漂移模型也可有效地识别出多种基线漂移噪声的起止位置和漂移程度;地震记录事前部分对本文方法处理结果影响较大,当记录事前部分足够长时（如20 s）,识别基线漂移噪声的准确性较高,位移时程可以较好地与原始位移匹配;而对于发生漂移的速度时程,本文方法可以不受地震事前部分长短的干扰,甚至在加速度记录出现明显丢头现象时,也能很好地实现峰值速度和整个速度时程的恢复。      

基于小波熵与相关性相结合的小波模极大值地震信号去噪

小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理, 忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息, 从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息． 针对这些问题, 提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法． 将高频小波系数进行相关处理, 确定有效信号的位置; 将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间, 计算各区间小波熵; 以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差, 根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值; 经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较, 保留相同位置的模极大值, 剔除位置不同由噪声引起的模极大值点; 采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值, 并用交替投影算法进行重构． 该算法实现了阈值的自适应选取, 并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题． 将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中, 经对比分析验证了本算法的有效性．      

时频域相位滤波在远震接收函数噪声压制中的应用

宽频带地震观测数据中有效信号和干扰噪声经常发生混频效应,常规的频率域滤波方法很难将二者分离.地震波信号属于时变非平稳信号,时频分析方法能够同时得到地震波信号随着时间和频率变化的振幅和相位特征,S变换是其中较为高效的时频分析工具之一.本文以S变换为例,提出了基于相位叠加的时频域相位滤波方法.与传统叠加方法相比,相位叠加方法对强振幅不敏感,对波形一致性相当敏感,更加利于有效弱信号信息的检测.时频域相位滤波方法滤除与有效信号不相干的背景噪声,保留了相位一致的有效信号成分,显著提高了信噪比.运用理论合成的远震接收函数数据和实际的宽频带地震观测数据检验结果显示该方法较传统的带通滤波方法相比,即使在信噪较低且混频严重条件下,时频域相位滤波方法的滤波效果依然很明显,有助于识别能量较弱的有效信号.     

An amplitude suppression method based on the decibel criterion

To suppress the strong noise in seismic data with wide range of amplitudes, commonly used methods often yield unsatisfactory denoising results owing to inappropriate thresholds and require parametric testing as well as iterations to achieve the anticipated results. To overcome these problems, a data-driven strong amplitude suppression method based on the decibel criterion in the wavelet domain (ISANA) is proposed. The method determines the denoising threshold based on the decibel criterion and statistically analyzes the amplitude index rather than the abnormally high amplitudes. The method distinguishes the frequency band distributions of the valid signals in the time–frequency domain based on the wavelet transformation and then calculates thresholds in selected time windows, eventually achieving frequency-divided noise attenuation for better denoising. Simulations based on theoretical and real-world data verify the adaptability and low dependence of the method on the size of the time window. The method suppresses noise without energy loss in the signals.     

小波极大值方法及其在电磁异常信号提取中的应用

小波极大值法作为一种数据挖掘技术已经受到关注,并在地震科学研究领域开始进行应用研究。它能在长时间的观测数据中快速提取出不同时间、不同频率的有关异常信息。文中介绍了如何应用小波极大值法提取电磁场异常信息,即利用连续小波变换计算小波系数,计算各尺度小波系数的极大值,结合表征信号奇异性的Lipschitz指数分析异常的真实性,进而研究极大值在时间分布上的特点或规律,捕捉有关的电磁异常现象。利用该方法对2013年4月20日四川芦山7.0级地震后35d的连续观测的电磁场数据进行了分析,发现存在3次电磁场异常,探讨了这些异常可能与地震活动性之间存在的关系。尽管用这种方法尚不能确定发现的电磁场异常现象与地震有某种特定的关系,但是证明了小波极大值方法在连续观测数据中提取电磁异常现象的有效性。