钻柱振动信号特征及多次波成像

钻柱是连接地面和井底钻头及地层的通道,伴随着钻头旋转破岩产生的钻柱振动包含丰富的信息,通过分析在钻柱顶端采集的钻头振动信号能够获得钻头、钻具的工作状态以及所钻地层甚至钻头前方地层的岩性、地层压力等信息,进行井下诊断和钻前预测.钻柱是由具有不同横截面积的单元组成,截面变化引起的波阻抗差异使钻头振动信号沿钻柱传播时发生多次反射,形成钻柱多次波.利用单边反褶积自相关等方法对井场采集的钻柱振动信号进行了处理,得到了振动信号的特征、反射界面多次波成像和振动信号沿钻柱的传播速度以及钻柱的实际转速等,并与理论结果吻合较好,为钻柱振动录井和随钻地震技术研究打下了基础.     

基于参考台的盲源分离法在抑制地磁场近场噪音中的应用研究

随着城市建设的不断发展,地磁场观测受到的人文干扰越来越严重.汽车、地铁、高铁等产生的近场噪音造成了地磁脉动等空间场源信号难以被精确观测,严重影响了地磁观测资料的实际使用价值.因此抑制这些近场噪音、提取空间场源信号具有科学意义和应用价值.本研究将远场参考法和盲源信号分离法相结合,提出了一种能有效分离空间场源信号和近场噪音的方法.首先,基于仿真分析,我们准确分离了不同特征的源信号,阐明了此方法的有效性.然后,我们将该方法应用于日本千叶地区受电车干扰较为严重的实际磁场观测数据,并选用数据质量较高的KAK国际基准台作为远场参考,实现了地磁脉动和电车干扰信号的分离,并在此基础上对观测台站的近场噪音进行了抑制.这些结果表明基于参考台的盲源信号分离法在抑制近场噪音、提取地磁场信号中是有效的,可能在电磁法勘探中具有潜在的应用价值.     

流动地震仪检测钻头振动信号的现场试验

钻井过程中钻头对井底的冲击振动为钻头前方地层的探测提供了震源，可用来消除钻井过程中的地质不确定性和降低钻井风险.本研究在分析井下钻头振动信号特点的基础上，根据现代地震观测技术的新发展，将多道勘探地震仪和流动数字地震仪的性能进行了对比分析，将天然地震的观测设备和分析方法应用到随钻地震检测中，提出了一套新的随钻地震检测方案，利用高灵敏度流动数字地震仪连续检测钻井过程中的钻头振动信号，初步现场试验表明该技术方案可行，获得的信号信噪比高，易于钻井工程师掌握，为随钻地震技术提供了新的技术路线.     

近钻头井斜动态测量重力加速度信号提取方法研究

利用加速度计进行近钻头井斜动态测量时,钻具的高速旋转,井下强振动、强冲击环境给重力加速度测量带来极大干扰,如何从干扰噪声中有效提取重力加速度信号对于提高井斜角和工具面角的测量精度至关重要.根据重力加速度径向和切向分量为周期性信号,轴向分量为近似直流信号,离心加速度为缓慢变化信号,振动和冲击加速度为随机信号的特征,提出一种基于互相关检测的重力加速度信号提取方法,选择径向或切向磁力计信号作为参考信号.利用相关检测方法分别对仿真数据、实验室旋转测试数据和振动测试数据进行处理,并计算了井斜角和工具面角,结果表明相关检测方法可以有效提取重力加速度信号,基于MEMS加速度计的井斜角测量精度优于0.5°,工具面角变化连续平滑,满足井斜动态测量需求.通过进一步开展实际钻井环境测试,该方法有望应用于近钻头地质导向系统或旋转导向钻井系统等需要近钻头井斜动态测量的场合.     

反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用

随钻地震是石油工程领域的一项新技术,是利用钻头破岩的连续随机振动信号进行钻前预测,通常需要利用钻头震源函数与地面记录互相关进行处理,而地下数千米震源函数的获取难度很大,成为制约随钻地震技术的一个关键问题.反褶积干涉成像是在互相关基础上发展起来的,可以利用随机噪音获得地震台站间的格林函数,对地下构造和速度结构成像,同时这种方法不依赖于震源函数信息.本文回顾了干涉成像的发展历程,分析了互相关干涉和反褶积干涉的原理、方法和特点,结合随钻地震数据处理需要,结合实例分析了反褶积干涉应用于随钻地震数据处理的前景,为发展新型随钻地震技术提供了重要参考信息.     

分数维约束下的自适应对消技术研究

介绍了自适应对消技术的基本原理,分析了自适应对消技术的优缺点,针对一些缺点提出了相应的改进方法。由于常规自适应对消技术是通过迭代技术实现的,需要迭代一定次数后才能确定最佳参数,所以在信号起始位置和有效信号尾部收敛效果不好,从而影响滤波效果。引入hausdorff维数来约束地震信号,首先求取原始地震信号的hausdorff维数谱,利用有效信号与随机噪音维数的不同,将有效信号以外的随机噪音滤除,并将自适应对消中的参考噪声对应位置的随机噪音去除;然后将更新后的地震信号和参考噪声进行自适应滤波,从而得到一个优化的自适应对消滤波器。     

基于时变窄带滤波技术提取可控震源扫频信号方法研究

精密主动地震监测为我们主动探测地下介质结构, 并监视其动态变化提供了一条可能的技术途径。 由于精密控制震源释放的能量强度小, 随着传播距离的增加, 信号的快速衰减, 在离震源较远处有用的震源信号被掩盖在很强的噪声中, 这对于震相的识别与走时的拾取精度有着很大的影响。 本文设计了一种时变窄带滤波器进行更为精细的滤波, 期望进一步提高观测数据信噪比, 再结合匹配滤波方法实现主动震源信号的检测与波形变换。 另外, 由于不同震相有一定的到时差, 使用时变窄带滤波器提取一个震相波形信息时, 将压制其他震相的波形信号, 从而实现了震相分离的技术。 仿真计算与实际资料处理显示了该方法在提高观测资料质量、 震相识别分辨率及震相分离方面具有一定的有效性与优越性。 通过对广东省新丰江库区精密可控震源试验数据进行时变窄带滤波方法的处理, 在震中距为200 km左右处的台站记录中检测到主动源信号, 体现了对远台弱信号的提取能力。     

日长变化中长周期信号的提取及其特征分析

地核与固体地球之间角动量的交换虽然可以明显引起十年尺度的日长变化,但两者之间的耦合机制尚不明确.为了对日长年代际变化进行更深入的分析,有必要对其中主要的周期信号进行识别和提取.为此,本文利用标准Morlet小波变换方法,对精度相对较差的长期日长数据(1760-2018)进行处理,识别和提取出了 7个频率稳定的长周期信号,周期分别为11.7年、13.5年、15.6年、19.4年、22.5年、32.4年和67.4年.此外,基于信号的时域提取结果,计算获得了相应信号的平均振幅,分别为0.07 ms、0.11 ms、0.10 ms、0.21 ms、0.36 ms、0.49 ms和0.96 ms,并对信号的时域变化特征做了初步分析,可以为进一步研究与日长年代际变化相关的的物理机制提供一定的参考.     

Hilbert-Huang变换与ELF信号处理

Hilbert-Huang变换(HHT)是近年出现的一种自适应的非平稳、非线性信号处理方法,该方法迄今已在许多非线性、非平稳信号处理的研究领域得到了很好的应用.本文简要介绍了Hilbert-Huang变换的基本实现原理与算法基础,通过仿真信号验证了该方法的有效性,并以实际数据为例,探讨了它在极低频(ELF)信号处理及噪声压制方面的应用.利用Hilbert-Huang变换对ELF信号进行频率域滤波,可以对噪声进行有效压制,从而提取已知频率的电磁信号,极大地提高信号质量.     

匹配滤波和曲波去噪相结合的气枪主动源弱信号提取

提出由一维模板匹配滤波技术(MFT)和二维曲波(Curvelet)变换法穿插的数据处理方法,即先通过一维模板匹配滤波方法得到相关系数,将相关系数组成二维数据并用曲波变换法处理,最后将各道对应相关系数分别与模板信号褶积,得到高信噪比恢复信号。将该方法用于处理仿真数据和宾川主动源气枪信号,结果表明:在宾川主动源气枪信号的处理中,本方法较单一数据去噪方法恢复能力更好,可对气枪主动源的模拟与实际信号进行更好的数据提取与恢复,得到噪声干扰更少的地下介质波速变化,提高低信噪比数据的利用率与可分析性。     

利用相关域小波变换进行SWD资料预处理

随钻地震(SWD)的波场十分复杂,对钻头有效信号和地表机械干扰成分的分析是SWD重要的资料预处理步骤.本文利用有效信号和噪声带有周期性或时延差异等时间结构特征,引入相关域小波变换进行SWD信号检测和分析.有效信号在钻柱内往复多次传播,因而带有严格的周期性,泥浆泵等机械发出的噪声也是周期性的,这些成分在自相关域内可以得到很好的凸显.SWD波场的各种成分,由于到达各个接收道的时延不同,在互相关域的特定时延处也能够得到凸显.利用小波变换对这些在相关域内得到凸显的成分进行多分辨分析,能够获得优势频率范围、周期、衰减等主要特征.根据这些信息,设计出合理的SWD处理方法,初步得到了有效信号的直达波.数据试处理结果表明,相关域小波变换是随钻地震的一个有效的预处理方法.     

Retrieving virtual reflection responses at drill‐bit positions using seismic interferometry with drill‐bit noise

In the field of seismic interferometry, researchers have retrieved surface waves and body waves by cross‐correlating recordings of uncorrelated noise sources to extract useful subsurface information. The retrieved wavefields in most applications are between receivers. When the positions of the noise sources are known, inter‐source interferometry can be applied to retrieve the wavefields between sources, thus turning sources into virtual receivers. Previous applications of this form of interferometry assume impulsive point sources or transient sources with similar signatures. We investigate the requirements of applying inter‐source seismic interferometry using non‐transient noise sources with known positions to retrieve reflection responses at those positions and show the results using synthetic drilling noise as source. We show that, if pilot signals (estimates of the drill‐bit signals) are not available, it is required that the drill‐bit signals are the same and that the phases of the virtual reflections at drill‐bit positions can be retrieved by deconvolution interferometry or by cross‐coherence interferometry. Further, for this case, classic interferometry by cross‐correlation can be used if the source power spectrum can be estimated. If pilot signals are available, virtual reflection responses can be obtained by first using standard seismic‐while‐drilling processing techniques such as pilot cross‐correlation and pilot deconvolution to remove the drill‐bit signatures in the data and then applying cross‐correlation interferometry. Therefore, provided that pilot signals are reliable, drill‐bit data can be redatumed from surface to borehole depths using this inter‐source interferometry approach without any velocity information of the medium, and we show that a well‐positioned image below the borehole can be obtained using interferometrically redatumed reflection responses with just a simple velocity model. We discuss some of the practical hurdles that restrict the application of the proposed method offshore.     

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.     

地震信号内插与噪音剔除（一）

信号内插与噪音剔除是相互有着有机联系的两个方面。首先讨论地震信号的内插方法,提出了一种“最佳内插算子”,从而导出了另一种“检噪算子”,它可以有效地把干扰波从记录中识别出来,并将其“剔除”出去。进而讨论空间域数据的内插问题--道内插问题。在一定的条件下,空间域数据内插与时间域内插是完全等效的,因此道内插也可以采用与时间域相同的“最佳内插算子”。地震记录上的干扰波其绝大部分表现为空间域的脉冲式干扰,所以用“检噪算子”在空间域作褶积,便能识别干扰,从而对干扰加以剔除。本文解决了一种迭代的剔除方法,取得了好的效果。     

基于迭代去噪的多源地震混合采集数据分离

多源地震混合采集采用随机线性编码方式同时激发多个震源,检波器连续接收地震信号,获得波场混叠的炮记录.该采集技术能够显著提升采集效率和成像质量,其实现关键在于炮分离,即将相互混叠的多源波场数据彼此分离,获得传统采集的单炮记录.最小平方算法只能得到伪分离记录,不能去除混叠噪声.在高混合度的混叠数据中,混叠噪声的能量往往数倍于有效信号,炮分离难度倍增.但在伪分离记录中,该噪声在除共炮点道集以外的其它时域均为随机分布.本文研究提出了一种多时域组合迭代去噪的炮分离技术:通过运用多级中值滤波与Curvelet阈值迭代去噪算法,在不同时域根据混叠噪声特性采用相应的去噪手段,并设计迭代算法优化炮分离结果.实际资料处理结果证明:将本方法应用于高混合度的混叠数据,无论是分离质量还是计算效率,都有明显提升.     

台站地震资料的时频域自适应极化分析和滤波

提出一种自适应协方差的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构造时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震极化分析和滤波。其优势在于协方差矩阵的分析时窗的长度由多分量地震数据的瞬时频率确定,可以自适应于有效信号的周期,在每个时频点计算极化参数不需要进行插值处理;结合时间频率信息,解决在时间域或频率域波形或频率重叠的信号具有明显的直观性。模型数据及实际三分量台站地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在台站地震资料分析和处理方面具有很好的直观性和较高的分辨率。     

Drill‐bit seismic interferometry with and without pilot signals*

We use different interferometry approaches to process the seismic signals generated by a drill‐bit source in one well and recorded by seismic receivers located both in a second borehole and at the surface near the source well. We compare the standard interferometry results, obtained by using the raw drill‐bit data without a pilot signal, with the new interferometry results obtained by using the drill‐bit seismograms correlated with a reference pilot signal. The analysis of the stationary phase shows that the final results have different S/N levels and are affected by the coherent noise in the form of rig arrivals. The interferometry methods are compared by using different deconvolution approaches. The analysis shows that the results agree with the conventional drill‐bit seismograms and that using the reference pilot signal improves the quality of the drill‐bit wavefields redatumed by the interferometry method.     

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.     

小波变换在地电场数据分析中的应用

随着城镇化发展的加快, 上海的地电场观测受到来自周围环境噪声的影响日益严重, 这些噪声干扰对于地震前兆异常的分析判断带来很多不确定性. 本文主要探讨通过小波变换方法来分解地电场观测原始信号, 分析环境噪声对原始观测数据的影响强度. 利用异常信号的小波模值对比分析了滤波结果, 并通过绘制极化方位图检验了该方法在实际运用中的效果. 结果表明: 数字滤波方法能很好地去除日常干扰所带来的背景噪声, 对于重构的地电场信号, 也能较好地反映其原始信号变化特征; 滤波后的自然电场异常信号保留了原始信号中主要的变化特征, 并能反映其原始变化规律; 重构的地电场信号能够突出信号中异常信号极化方位角, 使极化方位收敛有利于实际运用.      

基于灰色判别准则和有理函数滤波的伪随机电磁数据去噪

为压制伪随机多频电磁信号中的强干扰、提高数据质量,本文提出一种基于灰色判别准则和有理函数滤波的数据处理方法.首先通过灰色判别准则剔除各个频点频谱数据中的明显异常值,然后进行有理函数滤波得到充分接近真实值的圆滑数据曲线,进而约束数据的二次优化处理,剔除残余噪声的影响.为验证本文方法的处理效果,在实测无明显噪声数据中加入几种不同类型的强噪声,然后用本文方法进行处理.仿真处理结果表明,本文方法能高精度逼近原始数据,处理后数据误差低达8.09%.最后,将本文方法应用于重庆某工区实测伪随机多频电磁数据处理.结果表明,本文方法可以有效压制干扰,在频谱数据个数少、干扰幅值大（高达有效信号幅值的几个数量级）的情况下,仍可有效压制强干扰.处理后的数据相对误差显著下降,视电阻率曲线形态平滑,达到提高信噪比,改善实测数据质量的目的.