稳健主成分分析在地震资料异常值噪声压制中的应用

提高地震数据的信噪比是地震资料处理的重要目标之一。传统的地震去噪方法虽然可以有效压制随机噪声,但对非高斯分布的异常值噪声压制效果欠佳。本研究展示了一种基于稳健主成分分析的地震数据异常值噪声压制方法。该方法在频率-空间域通过对地震数据实施稳健低秩近似来求取理想无噪声数据。在目标函数构建方面,采用核范数最小化模型求取理想的低秩近似数据,并使用l₁范数最小化模型来估计异常值噪声。此外,运用增广拉格朗日乘子法求解该反演问题。最后,模型数据和实际资料的去噪结果验证了本研究方法的有效性,与传统F-XY域预测滤波法去噪结果进行对比,也显示本研究方法在有效压制异常值噪声的同时能更好地保护有效波能量。     

矿集区大地电磁噪声处理方法及其应用

通过研究平移、线性插值拟合及基于经验模态分解(EMD)等去噪方法的原理,编写相应的人机联作与EMD分解去噪程序来处理实测大地电磁测深数据。发现:传统远参考方法在去除强能量干扰时能力有限,单纯的应用人机联作去噪也存在一定的不足,而在人机联作去噪的基础上再进行EMD分解去噪可以有效地压制噪声,从而提高矿集区大地电磁数据的信噪比。对比去噪处理前后的实测剖面反演结果,经过去噪处理的反演结果局部虚假异常得到有效的去除,为地质解释提供了更为准确的地球物理依据。     

基于中值滤波和seislet阈值法联合压制混叠噪声方法

混采技术可以实现多台震源同时激发产生地震波场,有效提高采集效率,但是混采技术会产生严重的混叠干扰,降低地震数据的信噪比。针对此问题,引入多级中值滤波,设计了一种基于seislet域阈值去噪和多级中值滤波相结合的混叠噪声压制方法。该方法首先采用大步长中值滤波和seislet域阈值去噪相结合的方法得到初始压制混叠噪声的地震数据,再利用混叠算子计算去混叠噪声后地震数据的伪分离数据,然后求取该伪分离数据和原始混叠地震数据的差值,再次应用较小步长中值滤波提取剩余信号,并与上一步骤得到的去混叠后的地震数据相加,并再次进行seislet域阈值去噪,依次循环,直到信噪比达到期望值。通过模拟数据测试,并与F-K域迭代阈值去噪方法和常规seislet域迭代阈值方法相比,本方法在压制混叠噪声的同时,可以更好地保护有效信号。     

全张量重力梯度数据垂直分量噪声滤除方法研究

全张量重力梯度数据中含有高频成分,为了在去除高频噪声的同时,保留浅部小异常体信息,本文利用最小二乘原理,求解重力梯度垂直分量与重力数据联合约束下的超定方程组。结果表明,随着计算窗口的增大,去噪效果越来越好,对于本文所设计的模型,当计算窗口增大到32×32时,重力数据中99%以上的噪声被去除,张量数据Vxz、Vyz中,分别有大约40%、50%的噪声被去除;同时,浅部小异常体信息几乎全部保存。     

主成分分析在航空瞬变电磁去噪中的应用

由于航空瞬变电磁二次场数据是一种宽频带信号且幅度较小,因此常常受到随机噪声、天电噪声以及人文噪声的影响。研究针对上述噪声的去噪方法,可以提高处理和解释的精度。这里给出了基于主成分分析的航空瞬变电磁去噪方法,首先应用主成分分析方法对叠加抽道后的单测点衰减曲线进行分解,然后应用曲线趋势对比法和L曲线法对分解后的成分进行分析,确定出有效信号成分,最后使用这些有效信号成分进行重构,从而达到抑制噪声的目的。模拟信号分析以及实测数据的实验结果表明,应用主成分分析法处理航空瞬变电磁数据,在保持反映地下介质分布的有效信号幅度基本不变的条件下,能有效抑制天电噪声和人文噪声,为保幅处理和解释奠定了良好的基础。     

利用信噪分离方法提高大地电磁张量阻抗估算质量

在强噪声环境下,由于相关噪声的影响,准确地估算大地电磁张量阻抗越来越困难.研究一种处理相关噪声问题的信噪分离方法,即采用最小二乘Robust方法,利用相关噪声相对较小的远参考站磁场信号求取分离张量,将本地磁场的观测信号分离为MT信号和噪声,估算大地电磁张量阻抗.分别对模拟数据与实测数据进行处理, 结果表明,信噪分离方法能够分离出较强的相关噪声,给出的视电阻率和相位曲线比最小二乘Robust方法和远参考方法获得的更加平滑,处理效果明显.研究表明,在处理受相关噪声影响的MT数据中,信噪分离方法具有明显的优势.      

基于CEEMD和自适应中值滤波的大地电磁数据去噪研究

为提高大地电磁数据的信噪比,笔者提出基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和自适应中值滤波的去噪方法,利用CEEMD将大地电磁时间序列数据分解成多个固有模态函数(IMF)及趋势项,依据噪声的高低频特征有选择地利用自适应中值滤波对固有模态函数(IMF)进行去噪,再进行数据重构。对实测数据进行处理,该方法能较好地抑制大地电磁数据中、低频部分的噪声干扰,抑制突变点,提高数据的信噪比。     

基于模拟退火法的磁共振测深多源谐波噪声压制方法

磁共振测深找水方法在高电磁噪声环境下应用时,往往会因为电磁噪声的干扰导致实测数据信噪比降低,反演结果难以准确地确定实际地下水体的分布状况,降低方法的应用效果。针对磁共振测深找水方法在实际野外数据采集工作中常面临的多源谐波噪声干扰问题,在模型去噪的基础上推导出网格搜索同步删除法,进一步提出了效率更高的模拟退火同步删除法。仿真结果表明,2种方法均能有效压制多源谐波噪声,而模拟退火同步删除法能够更快速地搜索谐波基频值,相较网格搜索同步删除法在双基频谐波情况下工作效率提高2.35倍,大大降低了去噪流程的时间成本,且对多源谐波噪声也能取得较好的去噪效果。将该去噪算法应用于实例中,反演结果和钻孔资料的对比表明,模拟退火同步删除法可以有效压制磁共振测深方法实测数据中的多源谐波噪声,显著提高磁共振测深方法的应用效果。     

基于模拟退火法的磁共振测深多源谐波噪声压制方法

磁共振测深找水方法在高电磁噪声环境下应用时,往往会因为电磁噪声的干扰导致实测数据信噪比降低,反演结果难以准确地确定实际地下水体的分布状况,降低方法的应用效果。针对磁共振测深找水方法在实际野外数据采集工作中常面临的多源谐波噪声干扰问题,在模型去噪的基础上推导出网格搜索同步删除法,进一步提出了效率更高的模拟退火同步删除法。仿真结果表明,2种方法均能有效压制多源谐波噪声,而模拟退火同步删除法能够更快速地搜索谐波基频值,相较网格搜索同步删除法在双基频谐波情况下工作效率提高2.35倍,大大降低了去噪流程的时间成本,且对多源谐波噪声也能取得较好的去噪效果。将该去噪算法应用于实例中,反演结果和钻孔资料的对比表明,模拟退火同步删除法可以有效压制磁共振测深方法实测数据中的多源谐波噪声,显著提高磁共振测深方法的应用效果。     

接地导线源航空瞬变电磁系统EEMD法去除传感器运动噪声

航空电磁系统观测值中不仅包含了地下介质的响应,还包含多种噪声成分,其中传感器运动噪声具有频率低、幅值大、非周期等特点,是航空电磁探测系统的主要噪声源之一。针对运动噪声的上述特点,利用EEMD方法对随机信号的分解能力,将航空电磁信号分解为多阶IMFs分量;利用IMFs某阶分量拟合传感器运动噪声,并从航空电磁信号中加以去除,从而获得去除运动噪声后的信号。本文利用EEMD方法对航空电磁仿真信号中运动噪声加以识别和去除,取得了良好的效果。通过与传统样条插值方法去噪效果的对比,表明EEMD法能够有效地去除线圈中的运动噪声,同时将该方法应用于山东某地无人机半航空瞬变电磁系统实测数据处理中,取得了良好的去噪效果。     

时间域航空电磁数据线圈运动噪声去除方法仿真研究

时间域航空电磁探测中,接收线圈在地磁场中的运动产生感应电动势,形成线圈运动噪声,因其幅度较大而成为航空电磁探测中的主要噪声源之一。线圈运动噪声具有低频特性,虽然幅度随频率增大而迅速衰减,但仍然含有高于发射基频的频率成分;因此,传统的高通滤波器在处理线圈运动噪声中存在一定的局限性。根据航空电磁数据的特点,采用多项式拟合全波半周期运动噪声,运用拉格朗日优化算法求解运动噪声多项式系数,并将其从半周期电磁数据中去掉以达到去除噪声的目的。通过仿真实测数据的运动噪声压制实验,对比分析了多项式拟合法与传统高通滤波器法的线圈运动噪声去除能力。仿真结果表明,多项式拟合法能够有效去除航空电磁数据中的线圈运动噪声,提高信噪比超过40 dB。     

基于经验模态分解的MT数据脉冲类电磁噪声处理

电磁脉冲干扰是大地电磁测深系统(MT)信号的主要噪声之一,严重影响后续视电阻率和阻抗的计算及目标信息的提取。针对脉冲类噪声在时间域中的变化特征,利用经验模态分解（EMD）对脉冲类电磁噪声进行压制处理。首先,对大地电磁信号经EMD分解后得到N个本征模态函数（IMF）;然后,对每一阶的IMF选择一个合适的阀值,对于该IMF中超出该阀值的部分进行截断;最后,进行EMD重构。实测数据测试表明:改正后信号能量损失小, 与改正前信号相关性高, 可有效地抑制脉冲类噪声干扰。     

规则静态噪声的自适应去噪方法

地震勘探测线经常要穿越工业区,不可避免地受到外界多种震源和50Hz工业电的影响,造成采集资料的大面积噪声干扰,这类干扰能量强、频带宽、且具有一定的规律性,需在叠前资料处理前有效去除。针对工业区的噪声干扰特点,提出了一种自适应零相位振幅滤波方法：即假定初至前噪声的频谱在信号区基本没有变化,据此估算出信号区噪声频谱n（w）,然后计算信号频谱s（w）,并将其反变换到时间域,从而达到去噪的目的。实例表明,去噪前后叠加剖面对应的频谱,其高频段弱信号能量明显得到提高。     

强干扰区含噪电磁场的时空分布特征

噪声是限制电磁勘探应用效果的瓶颈之一,明确含噪电磁场数据的特征是强干扰区开展电磁法研究的首要问题。本文依据庐枞矿集区的干扰源调查及大量实测数据,通过对比不同条件、多种类型的电磁场数据,归纳了强干扰区电磁噪声源的主要类型,并总结了含噪电磁场数据的时间域、频率域及空间分布特征。结果表明：强干扰区噪声源可按多种形式进行分类;含噪电磁场数据在时间域常具有显著的形态、振幅、结构及相关性特征;时频谱常表现出不同的时间分段及频率分带特征;频域响应常呈分频带畸变特征,以"近源"型畸变最为典型;噪声影响的空间分布与场源类型、观测方位及地下结构等因素相关。     

基于Shearlet变换的尺度方向自适应阈值地震数据随机噪声压制方法

地震勘探的有效信号常受到随机噪声的干扰而难以识别,需要进行随机噪声和有效信号的分离。传统Shearlet全局阈值不随方向与尺度变化,在去噪的同时也会损失许多有效信号。Shearlet变换作为一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。本文将含噪地震信号通过Shearlet分解后计算各尺度与方向上Shearlet域系数的L₂范数,并对其进行数据重排后发现,随着方向改变L₂范数不断减小,进而提出一种基于L₂范数的尺度方向自适应阈值计算方法。将其与小波变换、曲波变换、Shearlet全局阈值去噪方法对比,模拟数据与实际地震记录去噪结果表明,本文方法在去除随机噪声的同时,深部弱信号也得到了很好的恢复,地震数据的信噪比比其他3种方法有所提高,在0.929 9 dB条件下提升至11.565 1 dB。     

移动平台全张量重力梯度数据的噪声抑制

全张量重力梯度仪器测量数据中包含了大量的白噪声和有色噪声。传统的数字滤波器只能滤除某一频段外的噪声,对于混叠在重力梯度有用信号频段范围内的有色噪声不能很好的对其进行分离。为了同时滤除白噪声和有色噪声,笔者利用卡尔曼滤波器采用增广矩阵法将全张量重力梯度数据中的有色噪声进行估计,在抑制白噪声的同时将有用信号和有色噪声分离,并利用数字滤波器与卡尔曼滤波器的优点,将其结合生了更好的滤波效果,得到了更高质量的梯度信号。通过模型试验验证了本方法对噪声的滤波能力,并满足高精度重力梯度数据处理要求。     

应用噪声源解决工程地质问题的探讨

介绍如何利用现有的电磁系统,采集被噪声激励而产生的,包含有大地有用信息的电磁场场振幅的一种技术方法以及应用效果,探讨频率域电磁法中利用噪声源作为场源解决工程地质问题。     

局部奇异值分解法压制随机干扰

对于低信噪比资料,压制随机噪声,增强有效信号是地震资料处理的首要任务。而传统的奇异值分解去噪算法,在有效信号横向相干性较强时,去噪效果明显,但当有效信号同相轴呈倾斜、弯曲或孤立状态时,其在压制随机噪声的同时,存在滤除部分有效信号的弊端,为此通过对不同时窗内的地震数据进行拉平、奇异值分解数据重构与反拉平等处理方法,对常规奇异值分解算法进行改进,以克服其对包含非水平连续信号资料去噪效果差的局限。理论数据和实际资料的去噪结果表明,改进后的算法去噪效果明显优于常规奇异值分解法,能在保证有效波不被滤除的前提下有效提高地震资料的信噪比。     

小波分析在TEM资料处理中的应用

针对瞬变电磁信号频带宽、动态范围大、晚期信号弱的特点，常规的滤波方法难以取得好的效果，提出应用多尺度小波分析进行瞬变电磁信号的去噪处理。实测资料的数据处理结果表明，小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声，是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法。并详细阐述了瞬变电磁信号的特点及小波去噪的原理。     

可控震源记录中的脉冲噪声分析

噪声分析一直是地震资料信噪比得以改善的重要基础方法。可控震源向地下输入瞬时低能量信号, 易受到可控震源系统内部以及背景中的瞬时脉冲噪声(如电噪声、震动噪声等)的干扰。用于提取有效信号的相关检测方法将脉冲噪声的干扰范围扩大, 严重影响了对可控震源有效信号的提取。为了从理论上分析脉冲噪声对可控震源相关记录的干扰, 通过仿真实验, 系统分析了单点脉冲和多点脉冲噪声对相关记录中可控震源信号的干扰程度和特点。结果表明, 可控震源相关记录中的信号主要受脉冲噪声强度、所在时间位置以及可控震源非相关记录脉冲点数比例三方面因素影响, 脉冲噪声所占记录的比例大于2.5%且平均强度高于100时, 相关检测后的可控震源信号会完全被噪声淹没。