基于小波神经网络的ODP1148A井岩性预测

为对大洋钻探计划(ODP)1148A井岩性收获率低的层位和涂片分析之外的井段进行岩性预测,得到更全面的岩性信息,设计出了一个以"morlet"小波为隐含层传递函数的三层小波神经网络.将总样本中的一部分作为学习样本,用于小波神经网络的训练,另一部分作为测试样本,用于检验小波神经网络预测岩性正确与否以及预测结果的误差评价.经过对该小波神经网络反复测试和调整,最终得到了一个误差最小的神经网络,其测试结果显示岩性预测符合率60%以上的占总体的60%以上.在没有岩心资料或取芯收获率低的层段,可将其用于粗略的岩性参考.将经测试后较满意的小波神经网络应用于整口井的岩性预测,得到该井的详细岩性信息.该岩性预测结果弥补了岩心涂片分析数椐较少,以及该井岩心收获率低的层位的岩性空白.本文将小波神经网络应用于测井岩性预测方法的探讨可为人工智能与地球物理测井相结合提供新的思路.     

小波时频变换应用于层序划分——以XB地区为例

从时频分析原理出发,并用小波母函数进行伸缩平移变换确定的小波函数,进行连续小波变换,实现了小波时频分析并将其引入层序划分领域.以XB地区G油层组为例,重点阐述了基于小波时频变换的不同尺度变换与各级层序的对应关系及其地质意义,详细介绍了定量化尺度因子是层序界面识别的关键因素,较传统层序划分更适用于定量化层序界面的分析,即宏观上地层沉积旋回响应与曲线大尺度周期响应相一致,其层序边界常常表现为一大的不整合界面,微观上每一个时期地层的沉积规律表现为复杂的曲线叠加方式(小尺度),对应多个岩性韵律的叠加,其层序的边界特征相对不明显.并总结了在实际选取小波尺度因子时应注意的问题,在此基础上,完成了XB地区长期至短期基准面旋回的划分.最后着重用地震层序和地震反演验证小波时频变换应用于层序划分的优越性,结果表明不同伸缩尺度下表现出的周期性震荡特征与岩性关系密切,能更好地揭示了小波时频变换与层序边界的关系,这对为今后小波时频变换指导层序划分进一步提供有力依据.     

小波变换在高分辨率层序地层分析中的应用

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.     

测井曲线的奇异性特征在高分辨率层序地层学研究中的应用

本文改进了单尺度分数高斯小波变换奇异性分析算法,在原有奇异点位置及奇异性指数探测算法的基础上,实现了对奇异性极性的探测.分析认为测井曲线的奇异性信息具有明确的地质意义：测井曲线中奇异点的位置指示层序界面,奇异性指数的大小与沉积环境间存在一定的对应关系,而奇异性极性信息可用于判断基准面的升降方向.提出了利用不同尺度下测井曲线的奇异性特征来识别和研究不同级次沉积旋回的方法,该方法弥补了常规方法的缺陷,为高分辨率层序地层划分提供了定量分析工具,实际资料的成功应用验证了本方法的有效性.     

测井多尺度分析方法用于准层序自动划分研究

多尺度分析方法实现了信号分析的时频局部化,是测井数据时频分析与地质解释恰当的数学工具.测井资料作为地层岩性、物性的反映,其中必然蕴含了大量与沉积地层旋回变化有关的信息.以胜坨油田某井为例,采用db4最佳小波基分别对自然伽马、自然电位和声波等测井曲线进行了多尺度分析,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,提取小波变换系数的时频色谱信息和能量信息,从而确定出测井曲线识别准层序界面的最佳尺度.依据最佳尺度下的小波系数幅度振荡特征和时频色谱信息实现了对准层序界面的自动划分,与传统方法所划分的界面基本一致.这些探索为层序地层的定量划分提供了一种新的思路.     

基于小波变换与小波包变换的降噪方法比较

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。     

基于整数小波变换的地震数据压缩

由于地震数据的特殊性 ,在某些情况下需要进行无损压缩 .本文通过应用提升方法构造的整数小波变换无损压缩地震数据 ,与传统的无损压缩算法相比 ,可以较好地提高压缩率 .CDF(2 ,n)系列双正交小波可以较好地消除数据间冗余 ,集中数据特征 ,比其它CDF系列、SWE和CRF双正交小波有更好的压缩效果 .CDF(2 ,n)系列双正交小波更适合作为整数小波变换无损压缩地震数据的小波函数 .     

基于形态学滤波与小波变换的测井曲线自动分层方法

测井曲线是了解井下地质情况(如岩性、油气层位置等)必不可少的测井资料.利用测井曲线划分地层是测井分析的首要步骤,其自动划分地层方法的研究具有重大意义.如何在分层结果中合理地剔除假地层是现今许多自动分层方法均要面对的问题.单纯的阈值设置并不能妥善处理.就此问题,本文在小波变换分层法中,提出了用形态学滤波弱化阻碍分层的因素,削弱出现假地层的可能,使得分层结果更加分明.首先将测井曲线进行形态学滤波,抹除影响分层的小直径波峰波谷,再通过小波变换模极大值法找出拟地层界面,最后综合不同的测井曲线分层结果确定最终分层结果.实验结果表明,该方法能有效减少假地层划分,使得最后的分层结果更接近真实的地层界面.     

基于整数小波变换的地震数据压缩

由于地震数据的特殊性，在某些情况下需要进行无损压缩. 本文通过应用提升方法构造的整数小波变换无损压缩地震数据，与传统的无损压缩算法相比可以较好地提高压缩率. CDF(2, n)系列双正交小波可以较好地消除数据间冗余，集中数据特征，比其它CDF系列、SWE和CRF双正交小波有更好的压缩效果. CDF(2,n)系列双正交小波更适合作为整数小波变换无损压缩地震数据的小波函数.      

基于小波变换的动态地震活动周期分析

利用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换对华北、中国大陆和陕西的地震活动进行了动态周期分析。结果表明，地震活动既存在比较稳定的周期，也有一定时变性，如华北近５００ａ来存在比较稳定的３００ａ周期和６０ａ左右周期，陕西近２０ａ来存在比较稳定的２￣３ａ周期，中国大陆５级以上地震在１９１０￣１９８０年普遍存在３０ａ左右周期，但在１９８０年后变为２０ａ左右周期，小波分析揭示的地震活动周期时变性，一方面提示在依据周期规律外推     

基于小波包变换的弱震相识别方法

描述了一种新的用小波包变换识别弱震相的方法．它基于小波变换的多尺度分析思想,是小波变换的完善与发展．该方法能刻画出二进尺度下地震波初至信号瞬态谱异常变化特征的信息,可实现确定震相特别是弱震相的目标．文中给出了模拟数字信号和实际地震震相识别的实例．研究结果表明,小波包变换方法是一种进行弱信号分析的有力工具,与传统的震相识别方法相比,有着无可比拟的优点,具有诱人的应用前景．      

基于小波包变换的滤波方法

基于小波包变换的基本原理,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法．利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的．仿真结果表明,小波包变换具有许多其它分析手段所不具备的优点,是一种有效的滤波方法,可应用于地震信号的预处理     

基于小波变换方法的包头台形变分析

采用小波变换方法相继对包头台洞体应变和水管倾斜进行处理,研究形变数据固体潮、同震响应和周期性特征等。采用db4作为母小波对包头台形变进行5阶小波分解．分解后的细节部分能清晰地显示出包括1／3日波、半日波、日波和半月波等在内的固体潮汐波。对于2008年以来全球发生的M≥8．0级地震．包头台水管倾斜NS分量均有显著的同震响应现象发生．且在小波分解后的不同阶曲线中同震响应后续波形表现各异．另外在部分地震之前能观测到异常变化。采用Moflet小波作为母小波对包头台水管倾斜NS分量进行小波变换分析．获得的小波变换系数分布图能清晰地显示出倾斜数据中存在的包括半日潮和日潮在内的周期特征及其随时间变化情况。     

基于高维连续小波变换的地震资料不连续性检测方法研究

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.     

基于小波包变换的重叠地震波分离

利用dmey小波包变换提取时频特征,采用阈值熵搜索最优小波包基方法,用Matlab语言编程,实现对重叠地震信号的分离.通过对2009年2月20日柯坪M5.2地震波和其后ML4.7余震的研究,发现用该方法能清楚地找到同源地震重叠的位置,为地震定位提供准确、可靠的震相识别依据,从而提高地震定位的精度.     

测井曲线的小波变换特性在自动分层中的应用

研究了信号在特定函数作为小波基时其小波变换过零（极值）点的特征,提出了利用小波变换过零（极值）点特性对测井信号进行地层划分的方法．该方法包括两个主要步骤,一是利用小波变换的多分辨率特性得到测井曲线的形态特性随空间坐标的变化信息;二是利用小波变换过零（极值）点的特征在不同尺度上的反映,提取不同尺度下的奇异点作为分层的待参考点,结合实际情况最终确定分层点．并结合实际应用,验证了利用该方法处理测井信号的有效性。     

基于小波变换的侧扫声纳图像镶嵌研究

传统的基于简单加权的侧扫声纳图像镶嵌方法,很容易造成图像信噪比的降低以及出现拼接痕迹.本文提出了一种基于小波变换的镶嵌方法,通过实测数据处理,表明该方法优于传统的镶嵌方法,不仅能够很好地将源图像细节融合在一起,而且能够很好地显示源图像各自的信息.     

测井曲线的小波变换特性在自动分层中的应用

研究了信号在特定函数作为小波基时其小波变换过零（极值）点的特征,提出了利用小波变换过零（极值）点特性对测井信号进行地层划分的方法．该方法包括两个主要步骤,一是利用小波变换的多分辨率特性得到测井曲线的形态特性随空间坐标的变化信息;二是利用小波变换过零（极值）点的特征在不同尺度上的反映,提取不同尺度下的奇异点作为分层的待参考点,结合实际情况最终确定分层点．并结合实际应用,验证了利用该方法处理测井信号的有效性。     

基于小波变换的低剂量CT投影数据滤波方法研究

本文根据低剂量CT投影数据的噪声特性,提出了一种基于小波变换的低剂量CT投影数据三维块匹配(BM3D)滤波方法.新方法首先对经过Anscombe变换的低剂量CT投影数据进行小波分解,然后分别对分解后尺度系数和小波系数进行BM3D滤波,接着对滤波后的系数进行逆小波变换和Anscombe逆变换,最后对处理后的投影数据采用经...     

基于小波变换尺度相关性的轮廓数据去噪

针对机械零件CT切片轮廓数据存在大量噪声的特点,在总结小波变换方法的基础上,提出了基于曲率小波变换的多尺度分析方法,利用尺度间相关性达到去噪和特征点检测目的,不仅解决了单一尺度无法有效去除切片轮廓存在的冗余数据和噪声,而且由于线特征剧烈波动而导致轮廓特征点检测困难,拟合精度差等的问题也得到有效地解决。