非平稳地震信号匹配追踪时频分析

根据三步法匹配追踪原理实现了基于雷克子波的地震信号自适应分解,在此基础上,讨论了利用匹配子波进行地震信号时频表征的方法。由于常规匹配追踪时频是以Wigner-Ville分布为基础,得到的时频信息有限,因此给出了一种基于可调窗口的短时傅氏变换时频表示方法,进而又利用各匹配子波的复谱,引入一种新的时频表示方法,不仅与Wigner-Ville方法具有同等的分辨率和能量聚集特性,而且保留了原信号的最基本时频特征,不存在交叉项和窗口截断效应。通过与短时傅氏变换和S变换时频特征的对比发现,匹配追踪时频表征和瞬时谱参数具有更高的分辨率。实际数据的应用也表明,匹配追踪分解非常适用于非平稳特征的地震信号的时频分析。     

时频重排方法在川西坳陷须家河组地震含气性检测中的应用

针对川西坳陷上三叠统须家河组储层埋深大、密度高导致地震反射信号有效频带窄、高频衰减快、主频很低的现象,研究采用重排平滑伪Wigner-Ville分布(RSPWVD)对地震信号进行频谱分析.首先采用时域和频域核函数平滑的方法,以抑制信号经Wigner-Ville分布函数频谱分析后产生的交叉项,再将能量的平均值按照区域能量的重心分配,重新安排信号在时频平面内的能量分布.对川西坳陷须家河组工区三维地震反射数据过井剖面进行RSPWVD时频分析,并与常规时频分析方法进行对比的结果表明,RSPWVD适用于地震信号的时频分析,并有利于突出时频的局部化特征和储层的微观结构,时频分辨率得到了提高.     

修正S变换与常规时频分析方法的对比

地震信号往往是非线性、非平稳信号,基于平稳信号理论的常规傅里叶变换方法不能刻画任一时刻的频率成分,而时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。修正S变换作为一种较新的时频分析方法,是针对S变换窗函数相对固定、时频分辨率不能调节的问题提出的。通过对修正S变换与常规时频分析方法如短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和S变换的对比,分析了修正S变换在时频分析方法中的作用。根据合成信号以及实测地震记录的时频分析可知:修正S变换较常规的时频分析方法具有更好的时频分辨率和能量聚集性,更有利于对非平稳信号的处理。     

基于Ricker子波匹配追踪算法在薄互层砂体储层预测中的应用

我国东部大多数中、新生代陆相含油盆地大都以薄层砂、泥岩沉积为主,地层岩性和厚度横向变化均较大,而这些地层的厚度远低于常规地震勘探的垂向分辨率。为解决薄互层储层预测问题,笔者综合分析了短时傅里叶变换、连续小波变换和匹配追踪算法的优缺点,通过实验模型及实际资料分析,得到以下结论:与短时傅氏变换与连续小波变换相比,基于Ricker子波匹配追踪算法的频谱分解技术在分析薄互层储层时具有更高的时频分辨率,能够更客观地刻画地质体;从平湖油气田地震、测井数据分析,基于Ric-ker子波匹配追踪算法更有效地刻画出储层的空间形态,并且与实钻数据储层的分布吻合效果好。     

时频分析方法预测储层

文章所述时频分析方法是采用快速傅里叶变换，将时间域地震记录变换为频率域的能谱记录，进而对储层进行预测的一种地震新方法。通过对不同厚度组合地层模型及储层含油气模型的时频特征分析发现：时频特征值变化的方向性取决于地层厚度的变化方向；时频能量的影响因素主要有地层组合、子波波形特征及反射系数的变化。因此，在已知某地区地质条件下，可据时频能量的变化定性地预测储层的含油性，反演储层的厚度。据此，针对胜利复式油     

利用地震高低频信息预测油气富集区

钻井揭示下三叠统嘉陵江组二段和飞仙关组三段是HCL 地区的主要产气层段。利用地震高低频信息预测油气的方法是应用基于小波变化的时频分析技术,针对含油气储层引起地震波高频能量衰减和低频能量相对增强的现象,有效提取地震高频信息和低频信息进行油气预测。在HCL 探区应用该方法,预测含油气区与钻井勘探有很好的吻合度。     

几种时频分析方法对比及在煤田地震勘探中的应用

由于不同时频分析方法有其特有时频特性,为提高煤田地震资料处理精细程度,对比研究选择最佳方法十分重要.针对短时傅氏变换、小波变换、S变换,Wigner-Ville分布及其改进分布和Choi-Williams分布等几种经典时频分析方法,进行数值模拟研究,分别从时间分辨率、频率分辨率及干扰项影响程度等详细分析了各种方法的优缺点.最后选用SPWVD进行初至拾取和S变换分频显示解释陷落柱,取得了良好的效果.     

时频峰值滤波信号增强方法在实际地震资料处理中的应用

在不损失有效信号能量的基础上从低信噪比地震资料中恢复出有效信息是地震资料处理的关键问题之一。针对这一问题利用基于伪Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术处理共炮点地震记录。基于伪Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术可以保证得到复杂地震记录的无偏估计,增强地震资料中的有效信息,去除随机噪声,有效地恢复同相轴。采用实际共炮点地震资料,比较时频峰值滤波前后的地震记录可以看出：地震资料中的有效信息明显增强,同相轴连续性得到改善。     

几种重排算法在地震信号处理中的实验分析

阐述了时频分析技术中重排算法的基本思想,给出了部分重排算法的局部能量重心表达式;设计了两个数值实验,利用几种重排算法对单道地震信号进行了计算和分析比较。结果表明:重排算法不仅能有效抑制交叉项,同时也能提高时频聚集性,从而获得更理想的局部信号特征。其中以重排Spectrogram分布的时频聚集能力最佳,尤其适合于突出主频信号;重排平滑伪Wigner-Ville分布同样也能够获得较理想的时频效果,但稍弱于前一种方法;重排伪MH分布的时频聚集性相对较差,没有对分散的能量进行有效的重新分配处理。重排算法因其突出的时频聚集能力,应用在地震剖面中可以得到更加细致的瞬时频率特征。      

平滑Wigner——Ville 谱分解技术在储层预测中的应用

通过Wigner--Ville 分布和平滑Wigner--Ville 分布的模拟信号对比,表明平滑Wigner--Ville 分布可以自适应的调节窗口长度,成为一种有效地消除交叉项的方法。为有效提取低频信息进行储层预测,我们利用基于平滑Wigner--Ville 的谱分解技术预测油气,针对含油气储层引起地震波高频能量衰减和低频能量增强的特点,将平滑Wigner--Ville 分布应用到某工区进行叠后资料处理,通过谱分解不同频率的切片响应,得到目的层段上的低频异常现象,表明基于高分辨率平滑Wigner--Ville 分布的地震谱分解技术能够更好地表征目的层的油气分布情况。     

广义S变换与短时傅里叶变换在地震时频分析中的对比研究

短时傅里叶变换(STFT)和广义S变换(GST)都被应用到地震时频分析中,但对两者在信号分析过程中的特点和差异的研究相对较少。通过比较两者的理论公式、窗口函数及地震信号的实际处理效果发现:短时傅里叶变换在地震信号分析过程中整个时频域具有相同的分辨率,整体性较强,缺少时频聚焦能力,不能对信号重点观测区域有针对性的提高时频分辨率;广义S变换对地震高频信号具有较高的时间分辨率,对低频信号具有较高的频率分辨率,且可以通过改变参数p的值对广义S变换窗口函数的形态做出较大的调整,也可以改变λ的值实现窗口形态微调,通过对窗口函数的调整,广义S变换可以对信号特定区域进行时频聚焦。     

改进的完备经验模态分解和FWEO能量在南海油气识别中的应用

传统希尔伯特变换(Hilbert-Huang transform, HHT)是一种识别精度较差的时频分析方法，存在端点效应和模态混叠等问题。改进的完备经验模态分解(Improve Complete Ensemble Empirical Mode Docomposition, ICEEMD)可以将复杂的地震信号分解为一系列单分量信号，较好地解决模态混叠问题，但结合希尔伯特变换提取的瞬时振幅和瞬时频率，对处理实际地震数据仍然有严重的端点效应。FWEO(Frequency-weighted Energy Operator)是一种非负频率权重算子，其结合TK能量差分算法和Hirbert变换复分析思想，具有比Hilbert变换更高的时间分辨率。但由于算法本身的原因，FWEO能量只能应用于单分量信号，不能直接应用于复杂的地震数据。因此，这里结合改进的完备经验模态分解方法和FWEO能量分离算法的优点，提取南海某工区实际地震记录的瞬时振幅和频率信息，并将预测结果与测井数据对比，预测吻合程度好、识别精度高、证明该方法可以准确地反映储层特征。     

基于局部均值分解的地震信号时频分解方法

在分析地震资料时,因吸收和衰减等原因,地震信号往往呈现出非稳态性。时频分解方法能将地震信号分解成多个稳态的子成分,从而为描述和分析地震信号的属性提供了便利,如短时傅里叶变换、小波分析、经验模式分解(EMD)等方法。本文引入了一种新的时频分析方法——局部均值分解(LMD)。该方法将地震信号按其时频属性分解成多个乘积分量信号(PFs),较EMD分解所得的固有模态函数(IMFs)保留了更多的局部信息,同时模态混叠效应更少。对模型数据和实际数据的处理结果验证了LMD方法能够合理地分解地震信号,更准确地描述地震资料中不同时间尺度的构造信息,为进一步的地震数据处理和解释提供参考。     

基于聚类经验模态分解的地球天然脉冲电磁场时频与能量谱分析:以芦山M_S7.0地震为例

针对地球天然脉冲电磁场信号的非平稳、非线性特点,本文采用基于聚类经验模态分解(EEMD)提取信号时频特性的方法,有效获得了芦山MS7.0地震前地球天然脉冲电磁场信号的时频分布特性、瞬时能量谱、能量集中分布的频段、最大振幅对应的时频分布等特性。对比经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)方法,EEMD有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题。文章还将EEMD和傅里叶变换、小波变换进行了对比研究。结果表明,对于非平稳的地球天然脉冲电磁场数据,采用EEMD分解的HHT方法更能反映出原始数据的多种固有特性,便于进一步了解地震前地球天然脉冲电磁场的特点。     

广义S变换时频域滤波在MT数据处理中的应用

短时傅里叶变换是建立在稳态信号基础之上,它仅能提供信号的频域信息,对信号的时间分辨能力差。这影响了它在大地电磁测深数据处理中的应用效果。S变换是一种优于短时傅立叶变换的时频分析方法,能够提供信号时-频域信息。利用S变换对大地电磁测深数据进行时频分析,有助于实现大地电磁测深数据噪声的时频-域滤波,从而提高大地电、磁分量数据的频谱分析精度。从广义S变换理论出发,分析了各类波形噪声的时-频域特征及其对大地电磁测深数据的影响。针对大地电磁测深数据处理特点,利用广义S变换得到时频谱,采用时频比值和门槛值方法,研究适合压制电磁噪声的时频滤波器和滤波方法。对实际大地电磁测深数据的处理结果表明这个方法提高了阻抗张量的估算质量,验证了该方法的有效性。     

自适应核时频分析方法的改进及应用

提高地震信号的时频分辨率是时频分析研究的重点,传统的线性时频分析方法(短时傅里叶变换、小波变换、S变换)时频分辨率不高,而双线性时频分析方法(如魏格纳分布)时频分辨率高,但存在严重的交叉项干扰。自适应核时频分析方法,属于双线性时频分布,计算过程中采用随时间变化的最优核函数,在保证高分辨率的前提下,压制信号模糊域的交叉项干扰,提高了时频谱的可读性。对比了四种时频分析方法对于线性调频信号的分析效果,并将聚焦性更好的自适应核方法应用于实际资料,并利用改进的自适应核时频分析方法在瞬时属性提取和谱分解识别断层的应用中进行了初步试验,计算效率明显提高且取得良好的效果。     

短时傅里叶变换在GPR数据解释中的应用

小波变换、经验模态分解、奇异值分解是提高探地雷达数据信噪比、突出深部异常的有效手段。笔者提出一种快速的短时傅里叶变换技术,对探地雷达噪声信号进行解译,利用雷达发射信号与噪声信号的频谱差异提高雷达数据的信噪比;并以数值算例进行验证,分别从单道波信号的频率能量差异,主频等值分布差异等方面详细分析了该方法与小波变换、经验模态分解方法的优势。结果表明,短时傅里叶分析技术能实现探地雷达数据的快速解译,为探地雷数据的反演成像提供更精确的约束条件。     

时频分析法在检测混凝土构件质量中的应用

时频分析是近年发展起来的一种新的数学分析方法,这里应用时频分析的方法分析混凝土构件质量。对于混凝土构件的高频地震数据,利用自编的MATLAB程序进行短时傅里叶变换,提取各时窗的主频,然后用SURFER绘制时间-频率等值线图。在利用时频分析方法对混凝土模型和实际资料进行处理后的结果表明,应用时频分析方法可以极大地提高分辨率和实用性。     

复小波频谱分析方法及在储层预测中的应用

针对短时窗傅立叶变换频谱分析方法存在窗函数选取不确定、分辨率固定、频谱分析精度较低等问题,采用了复小波分析方法对地震信号进行时频分析,选择复Morlet小波作为分析小波,对地震信号进行复小波变换,并将尺度域转换到频率域,获得了不同频率的时频特征水平切片;用理论模型说明了复小波频谱分析精度明显高于傅立叶变换的频谱分析.对新疆某油田实际资料的处理结果表明,复小波频谱分析能细致地反映储层的分布、位置及形态,其效果优于短时窗傅立叶变换方法.     

局部时频变换域地震波吸收衰减补偿方法

地震信号在地下传播时会受到地层吸收衰减的影响,从而降低了地震资料的分辨率。因此地震波吸收衰减补偿是地震资料处理中的一项重要环节。本文研究的地层吸收衰减补偿方法主要基于局部时频变换(LTFT),该方法能够调节选取谱分解的频率范围和频率采样间隔,解决了短时傅里叶变换固定时窗和小波系数无法提供波形频率的精确估计值问题,适用于非平稳地震信号的时频分析。在求取地层Q值的方法中,频谱比值法具有高效简单的特点,有着广泛的应用范围。本文假设地下介质为层状变Q模型,使用局部时频变换将信号转换为时频域,通过频谱比值法求出各层的Q值,最后根据Kolsky衰减模型来补偿地震信号。理论模型测试和实际资料处理的结果表明,本文提出的方法能够有效恢复衰减信号,提高地震资料的分辨率。