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.      

高阶seislet变换及其在随机噪声消除中的应用

Seislet变换是一种小波类数学变换方法,主要根据不同小波级数上地震同相轴的局部倾角的不同来分析数据.一般意义上,测线方向上的离散小波变换（DWT）是一种特殊的零局部地震倾角的seislet变换.早期的工作基于低阶版本的离散小波变换来构建seislet变换,在本文中,通过使用Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7双正交小波变换（常用于JPEG2000压缩标准）作为框架,扩展高阶seislet变换方法.通过分析理论模型和实际数据的处理结果,并对比傅里叶变换、离散小波变换和低阶seislet变换,高阶seislet变换可以为地震数据提供更好的压缩比.因此更加适用于地震数据去噪处理.     

基于提升算法和百分位数软阈值的小波去噪技术

在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性.     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法     

S变换的时频分析特性及其改进

地震信号具有非线性、非平稳的特性,用时频分析的方法处理地震信号,可以最大限度的保留原始信息,也可以较为精确地分析数据的时间、频率特征.现阶段应用于地震数据处理的时频分析方法主要有:短时傅里叶变换,小波变换和匹配追踪算法等等.S变换是近几年发展起来的一种新的时频分析方法.S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,具有相...     

地震信号随机噪声压制的双树复小波域双变量方法

有效地压制地震信号中的噪声是地震信号解释和后续处理的重要环节之一.本文建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制.地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性.鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法.最后对合成地震记录和实际地震资料中的随机噪声进行压制的实验结果证实本文两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声.     

小波分析在前郭水化观测资料处理中的应用

本文从小波变换原理入手,选取正交小波（Daubechies小波）对前郭井近10年水化观测资料进行分析,结果表明小波分析可以很好的抑制数据的干扰,将原始信息中高频信息和低频信息分辨出来。运用小波变换对观测资料进行处理后,映震效果明显优于原始资料,一些趋势变化和短临变化更直观,异常信息更加丰富,更有利于利用前兆数据进行地震预测。     

基于小波分析的断层检测

断层在地震数据中显示出奇异性,经过小波变换可以得到断层位置处地震数据的奇异性属性.对包含断层的地震数据进行小波分析处理,能够得到断层的垂直和水平位置.在实际地震资料中将地震信号表示成不同尺度和不同位置的基本单元,然后对变换系数进行极值提取,检测出不同尺度下的地震信号突变特征,从而进行断层检测.对实际地震资料进行地震信号奇异性检测时,首先将地震剖面划分成层,然后在每一层内将尺度参数进行离散化,计算地震记录的小波变换系数,对于某一个尺度求取每一道小波变换系数的最大值,将每一道地震记录小波变换系数的最大值根据原地震道的位置进行排列,得到奇异性曲线.对于某一尺度,断层所在的水平位置对应着奇异性曲线的最值位置,最后绘出整个剖面的极值点检测结果.     

改进的正交多项式变换在地震资料去噪中的应用

水平叠加虽然在很大程度上压制了噪声,提高了地震剖面的信噪比,但CMP遭集上还存在不少不是一次波的规则干扰和随机噪声,不利于叠前资料的岩性反演和叠后资料的波阻抗反演.本文提出了基于改进的正交多项式变换压制地震资料中随机噪声的方法,其优势在于:通过对不同时间信号的奇异值分解,确定有效信号正交多项式系数谱的阶数;再利用小波变换,改善有效信号和噪声在低阶上的混叠.文中给出了具体处理的过程,数据试验和实际资料的处理结果表明该方法不仅能有效地压制噪声,而且还能较好地保护地震数据中AVO变化特征.     

利用小波包变换对地震信号进行时频分析时小波基函数的选取木

通过比较几种不同的小波基函数的幅频特性,并利用不同的小波基函数对模拟地震记录进行时频分析,以期找到可以更为准确地描述地震信号时频特性的小波基函数.结果表明:利用dmey小波基函数可以更为准确地描述模拟地震信号的时频变化特征,因此,利用小波包变换对地震信号进行时频分析时选取dmey小波基函数较为合适.     

基于双树复小波包变换的地震信号分析方法

尝试性地将一种双树复小波包变换方法应用于地震信号分析中 .复小波包变换综合了实小波包变换与连续复小波变换各自的优点 ,不但能提取信号的相位信息 ,而且选取与被分析信号相频特性相匹配的复小波包 ,可以对信号产生更好的“聚焦”作用 .本文描述了一种双树复小波包变换算法 ,并给出了模拟信号及实际地震记录的分析实例 .研究结果表明 ,双树复小波包变换是分析具有非线性相位地震信号的一种较为有效的方法 .     

基于物理小波的频谱分解方法及应用研究

在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件.     

基于双树复小波包变换的地震信号分析方法

尝试性地将一种双树复小波包变换方法应用于地震信号分析中. 复小波包变换综合了实小波包变换与连续复小波变换各自的优点，不但能提取信号的相位信息，而且选取与被分析信号相频特性相匹配的复小波包，可以对信号产生更好的聚焦作用. 本文描述了一种双树复小波包变换算法，并给出了模拟信号及实际地震记录的分析实例. 研究结果表明，双树复小波包变换是分析具有非线性相位地震信号的一种较为有效的方法.      

基于Shearlet变换和广义全变分正则化的地震数据重建

压缩感知技术通常利用地震信号在某一变换域内的稀疏性质,将随机缺失的地震数据重建问题转化为L1正则化问题.本文首先通过Shearlet变换获得地震信号的稀疏性质,再将广义全变分(TGV)约束引入L1正则化模型,构建了基于Shearlet变换的双正则化模型用于重建地下介质的图像.与传统L1正则化方法相比,基于Shearlet变换的双正则化方法不仅考虑了信号的稀疏性,同时兼顾了地下介质结构的复杂性,可以较好的重建地下结构体的图像.最后采用交替方向乘子法(ADMM)求解所建模型,每个子问题均可得到显式解.数值实验对比了基于小波变换、Shearlet变换的L1正则化方法和TGV正则化方法,结果表明基于Shearlet变换的双正则化方法对于随机采样50%数据的情况具有较好的重建结果,同时对于有限范围的连续缺失数据的重建亦具有一定的有效性.     

前兆水位数据处理中的小波基及其参数选择方法研究

在分析不同小波基函数特征的基础上, 详细阐述了前兆水位数据处理中小波基及其参数的选择问题, 针对多个水位测项进行了实例分析和比较。 得到如下结论: ① 在检测前兆水位数据的突变点或不规则的突变部分, 选择db6、 bior2.6、 rbio2.6、 sym4和sym6小波基效果较好, 其中选用双正交小波bior2.6效果最佳; ② 在小波变换分解层数的选取方面: 第1～2层多适用于突变异常信号的获得, 第5～6层多适用于缓变异常信号的提取; 对于数据跳变异常显著的时间段, 第4～6层能较好地还原被高频信息掩盖的趋势变化过程。     

地震地面运动能量分析的新方法--小波变换

从小波变换的基本原理出发,利用小波能量特性及正交特性,根据加速度记录推导出小波变换下的地震地面运动的能量时程公式,通过小波变换后求得的能量同时包括了地震动时域和频域内的能量,而且这种方法从理论上是可行,从方法实现上也是比较简单的。     

三参数小波变换自适应阈值压制地震数据高频随机噪声

在有效压制高频随机噪声的基础上,最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中,小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究：(1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波,可以更好进行信噪分离;(2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足,基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续,而且基本保持原始信号的特征,综合了硬阈值和软阈值函数的优点;(3)针对统一阈值“过扼杀”有效信号这一缺点,提出自适应阈值,自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别,还考虑有效信号小波系数的相关性,避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性.     

联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时

对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果.     

多尺度奇异性检测及其在地震相分析中的应用

本文从地震道的奇异属性出发,利用连续小波变换求取地震道的小波变换模极大值曲线,并沿此曲线提取地震道的小波变换系数,称之为小波变换模极大值连线振幅.此属性不仅可以代表信号本身,而且可以最大程度的区别于相邻道,并且具有地震道多尺度的特征,即兼具时频域的特征.由此结合自组织神经网络,我们提出了一种新的地震相分析方法.通过模型合成地震记录实验分析,证明此方法是可行的,且对地质层位的解释误差具有一定的容许度.最后,将此方法应用于了实际资料,取得了良好的效果.     

基于分数阶小波域GSM模型的地震信号随机噪声压制方法

地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号.