基于频谱分解的碳酸盐岩储层识别

频谱分解技术是将地震信号从时间域转换到频率域,分析频率对不同尺度地质体的振幅、相位响应特征的一项技术.频谱分解能够得到高于传统分辨率的解释结果,提高刻画储层分布的能力.本文详述了短时傅里叶变换、连续小波变换和S变换的数学原理及适用性:短时傅里叶变换使用固定时窗,不能根据信号的变化调整分辨率,只适合分析分段平稳或近似平稳的信号;连续小波变换使用移动的、尺度可变的小波作为时窗,具有多分辨率特点,但是实际中选择能反映信号特征的小波函数不易;S变换使用频率的倒数来调节时窗,具有多分辨率特征,对数据处理的适应性较强.将这三种方法分别应用于碳酸盐岩储层发育区,利用靠近地震主频的35 Hz分频剖面,分析了不同时窗大小的短时傅里叶变换效果,不同类型小波的连续小波变换效果,并对比了不同频谱分解算法对储层的描述精度.通过分析得出分频剖面比常规地震剖面更有利于储层识别,且S变换效果最好.     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

现代功率谱估算在反射地震剖面随机介质参数估算中的应用

由于地壳深部物质呈现出多尺度的非均质性,导致了地震剖面上反射能量弱、同相轴连续性差、多成带状分布.传统的反射地震解释方法难以有效应用到深反射地震资料解释中.统计分析的方法为深反射地震资解释提供了新的工具,地下介质这种随机分布的非均质性可以借助随机介质模型来进行描述.深反射地震剖面继承了地下介质的非均质性,因此可以通过从反射地震剖面估算随机介质参数来研究地下介质非均质性的空间分布.由于地震剖面长度有限,随机介质参数估算中自相关函数计算误差较大,导致了估算的不准确.现代功率谱估算克服了短数据自相关函数难以准确求取的问题,提高了参数估算准确性.模型计算和实际数据测算都证明了该方法能有效提高自相关函数计算精度和随机介质参数剖面的分辨率.     

基于复正则化非稳态回归Wigner-ville分布谱分解及其应用

谱分解是应用于油气藏描述的一种有效方法.谱分解方法如短时傅里叶变换、连续小波变换、S变换等因使用预先选定的窗函数和基函数限制了其时频分辨率.对于双线性Wigner-Ville分布(WVD)谱分解,其在计算时频分布不要求选定窗函数,时间和频率分辨率均很高,但存在交叉噪声.在本文中,我们提出利用迭代反演方法计算WVD谱分解.其关键思想是,利用复正则化非稳态回归技术拟合解析地震道和它的傅里叶分量,并且将时变的傅里叶系数定义为WVD时频分布.理论合成数据表明,基于复正则化非稳态回归WVD谱分解方法有较高的时间频率分辨率,并且能有效地压制交叉噪声.最后,我们将本文方法应用于三维实际地震数据进行河道检测.     

带有低通滤波的广义S变换在探地雷达层位识别中的应用

同其它分析时变信号的方法相比,S变换具有独特的优点.但是S变换的时窗函数形式固定,限制了其在信号分析和处理中的应用.针对这一问题,本文对S变换进行了改进和推广,在S变换的时窗函数中引入调节参数,同时将低通滤波函数融入其中,提出了一种广义S变换.通过调节参数大小来调节广义S变换的时间分辨率和频率分辨率,从而使该变换具有很强的适用性.本文使用该变换对实测探地雷达数据进行了层位识别研究,取得了较好的效果.     

时频域油气储层低频阴影检测

为了准确刻画地震信号的局部层次结构,实现高效率的三维地震资料瞬时谱分解,检测油气储层的低频阴影,构造了广义S变换.广义S变换通过引入两个参数,改造S变换的小波函数,使其小波能根据信号处理的具体应用需要而调整.模型信号的仿真发现,广义S变换具有更加优越和灵活可调的时频聚集性能.文中分析了低频阴影的机理,并利用广义S变换对三维实际地震资料进行了瞬时谱分解,它不仅能检测油气储层的低频阴影,而且可以刻画油气储层的岩性边界和空间展布,减小油气储层检测的多解性.     

基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解压制高频噪声

高频噪声压制是高分辨率地震数据处理中提高信噪比的关键性问题.本文针对f-x(频率-空间)反褶积空间预测滤波器无法处理非平稳、非线性信号的缺点,提出了一种基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解(Empirical Mode Decomposition in the frequency-space domain,f-xEMD)压制地震剖面中高频噪声的方法.该方法采用全域高通滤波从原始数据中分离出含有部分有效信号的高频数据,将其变换到f-x域,然后在滑动的短窗口内提取每一个频率的空变数据序列进行EMD分解得到高频复本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)IMF1,将所有频率的IMF1序列反Fourier变换到时间域得到噪声剖面,将其与原始数据相减,达到高频噪声压制的目的.该方法可克服传统EMD分解方法中的模态混叠现象,保护陡倾角反射同相轴;压制后的噪声剖面中不包含有效信号能量,地震剖面的信噪比得到了提高.模拟数据和实际数据处理结果充分证明了该方法的有效性.     

二阶同步挤压S变换及其在地震谱分解中的应用

同步挤压S变换是一种处理非平稳信号的新时频变换方法,通过"挤压"信号的S变换结果,可以得到高分辨率的时频谱.但是,当信号的相位随时间呈非线性变化时,同步挤压S变换计算出的瞬时频率会出现误差,并造成时频谱分辨率降低.为了改善其对于该类信号的时频分析效果,我们利用时间和频率的二阶偏导数对瞬时频率计算式进行修正,提出二阶同步挤压S变换.合成信号处理结果表明,二阶同步挤压S变换的分辨率不但明显高于常用时频变换,在信号瞬时频率随时间呈二次或正弦变化的情况下,其时频挤压效果也好于同步挤压S变换.我们将二阶同步挤压S变换应用到天然气地震勘探资料的谱分解当中,结果表明,二阶同步挤压S变换可以很好地检测到与天然气相关的谱异常.因此,二阶同步挤压变换对于地震解释是一种很有潜力的方法.     

基于信号子空间分解的三维地震资料高分辨率处理方法

提出了一种新的基于信号子空间分解技术的3 D地震资料高分辨率处理方法.利用信号子空间分解技术,不仅可以分离3 D地震资料中的信号和噪声,而且可以进一步根据地震同相轴的倾角不同,将混合信号进行分解得到单个同相轴信号.通过丢弃噪声子空间,只对不同信号子空间重构的信号利用谱白化技术进行高分辨率处理,然后累加所有处理结果,从而达到既提高地震资料的分辨率,又提高地震资料信噪比的目的.对合成资料和实际地震资料的处理结果表明,此法具有好的应用前景.     

联合广义S变换和压缩感知提高地震资料分辨率

提高地震资料的分辨率是获得高分辨率地震剖面的基础,常规的处理方法对于提高地震资料分辨率虽有一定的效果,但却十分有限,难以达到资料解释的要求.对此本文将广义S变换理论与压缩感知理论相结合,提出了一种新的叠后地震资料处理方法.实现步骤为:将叠后地震数据进行广义S变换;利用压缩感知理论构建L1/2范数最优化模型;半阈值迭代法求得最优稀疏解得到更精确的时频域信息;能量重新分配补偿时频域弱信号能量;广义S反变换得到处理后的地震信号.理论模型和实际资料处理表明,与常规广义S变换提高分辨率处理相比,本文方法处理结果具有更好的效果,地震资料分辨率有了明显提高.     

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.     

Effects of Gabor transform parameters on signa time-frequency resolution

In this paper, it is described that the time-frequency resolution of geophysical signals is affected by the time window function attenuation coefficient and sampling interval and how such effects are eliminated effectively. Improving the signal resolution is the key to signal time-frequency analysis processing and has wide use in geophysical data processing and extraction of attribute parameters. In this paper, authors research the effects of the attenuation coefficient choice of the Gabor transform window function and sampling interval on signal resolution. Unsuitable parameters not only decrease the signal resolution on the frequency spectrum but also miss the signals. It is essential to first give the optimum window and range of parameters through time-frequency analysis simulation using the Gabor transform. In the paper, the suggestions about the range and choice of the optimum sampling interval and processing methods of general seismic signals are given.     

Gabor变换参数对信号时频分辨率的影响

窗函数的衰减系数和采样间隔究竟对地球物理信号时频分辨率造成多大的影响,如何才能更好地消除这种影响,是该文的主要出发点。提高分辨率是信号时频分析处理的关键,在地球物理数据处理和属性参数提取等方面具有重要作用和广泛应用。该文研究了Gabor变换窗函数衰减系数选择正确与否和采样间隔对信号分辨率的影响。参数选择不当,不仅降低信号时频谱的分辨率,甚至要丢失信号。在用Gabor变换作时频分析时,通过模拟计算预先给出最佳窗函数和最佳参数范围是十分必要的。文中还给出了常规地震信号最佳采样间隔的范围和选择、处理方法。     

利用广义S变换进行等效Q值扫描分析

本文首次给出了一种利用扫描分析技术与广义S变换时频分析工具相结合求取介质品质因子（Q值）的方法,与传统的Q值估计方法不同,该方法用一系列等效Q值对叠前衰减数据进行粘性补偿偏移,将偏移后的共反射点道集叠加,利用广义S变换求取补偿后叠加道的时频谱和傅立叶峰值频率,以浅层强反射界面子波时频谱为参考,它他深度处地层子波的时频谱特征与之进行比较,当谱宽和峰值频率达到一致作为正确Q值选定标准,确立了宏观介质的等效Q值分析新方法.     

Weak Seismic Signal Extraction Based on the Curvelet Transform

Seismic signal denoising is a key step in seismic data processing. Airgun signals are easy to be interfered with by noise when it travels a long distance due to the weak energy of active source signal of the airgun. Aiming to solve this problem, and considering that the conventional Curvelet transform threshold processing method does not use the seismic spectrum information, we independently process the Curvelet scale layer corresponding to valid data based on the characteristics of the Curvelet transform of multi-scale, multi-direction and capable of expressing the sparse seismic signals in order to fully excavate the information features. Combined with the Curvelet adaptive threshold denoising the algorithm, we apply the Curvelet transform to denoising seismic signals while retaining the weak information in the signal as much as possible. The simulation experiments show that the improved threshold denoising method based on Curvelet transform is superior to the frequency domain filtering, wavelet denoising and traditional Curvelet denoising method in detailed information extraction and signal denoising of low SNR signals. The calculation accuracy of the relative wave velocity variation of underground medium is improved.     

The optimal fractional Gabor transform based on the adaptive window function and its application

We designed the window function of the optimal Gabor transform based on the time-frequency rotation property of the fractional Fourier transform. Thus, we obtained the adaptive optimal Gabor transform in the fractional domain and improved the time-frequency concentration of the Gabor transform. The algorithm first searches for the optimal rotation factor, then performs the p-th FrFT of the signal and, finally, performs time and frequency analysis of the FrFT result. Finally, the algorithm rotates the plane in the fractional domain back to the normal time-frequency plane. This promotes the application of FrFT in the field of high-resolution reservoir prediction. Additionally, we proposed an adaptive search method for the optimal rotation factor using the Parseval principle in the fractional domain, which simplifies the algorithm. We carried out spectrum decomposition of the seismic signal, which showed that the instantaneous frequency slices obtained by the proposed algorithm are superior to the ones obtained by the traditional Gabor transform. The adaptive time frequency analysis is of great significance to seismic signal processing.     

在随机噪音背景下地震反射信号的增强

提高地震资料的信噪比，增强反射波同相轴连续性是地震勘探的基本问题之一。本文针对因存在噪音和信号比较弱，致使正常时差（NMO）校正加方法难以奏效的问题，提出提高信噪比和增强反射信号同相轴连续性的共反射面元（CRS）迭加方法，该方法将来自菲涅尔带的信息经校正迭加在一起，计算结果表明，该方法能有效提高信噪比，增强反射信号同相同的连续性。     

基于地震信号波形形态差异的面波噪声稀疏优化分离方法

实际地震信号通常可表示为具有波形特征差异的多种基本波形信号的线性组合,如叠前道集中的工频干扰噪声与有效波信号、面波噪声与体波信号等.选择单一数学变换方法,往往不易实现地震信号的稀疏表示.近年来发展的形态成分分析理论,通过联合多种数学变换,可实现对复杂信号的稀疏表示.本文根据单道地震记录中面波与体波信号波形结构特征的差异性,提出一种基于形态成分分析的面波噪声衰减方法.针对面波的低频、窄带以及频散特性选择一维平稳小波变换作为其稀疏表示字典,而针对体波波形的局部相关特性选择局部离散余弦变换作为其稀疏表示字典,建立基于双波形字典的形态成分分析模型,通过求解该稀疏优化问题获得最终的信噪分离结果.理论模型和实际地震资料处理证实该方法不仅能够衰减单炮地震记录中的强面波干扰噪声,同时能够更好地保护有效信号的波形特征与频谱带宽,为地震资料的后续处理和分析提供良好的数据基础.