基于Curvelet变换的探地雷达资料噪声衰减方法

噪声衰减是探地雷达信号处理中的关键问题之一。当探测目标埋藏深度比较浅时,其反射信号与直耦信号和地面回波信号相互重叠,直接影响目标反射波到达时刻的检测及目标的正确定位。针对这个问题,本文提出了一种基于Curvelet变换的噪声衰减方法。通过对理论数值模拟数据和实测数据的处理,以及与平均消去法和二维连续小波该方法处理结果的对比,验证了该方法的可行性和有效性。处理结果显示,该方法不仅可以去除背景噪声、同时可以衰减倾斜相关的相干干扰和数据中的随机噪声。与二维连续小波变换方法相比有更高的计算效率。     

边界和振幅特性保持的自适应噪声衰减方法(英文)

由于地震数据中包含的噪声在不同频率或者频带数据中的分布强度存在差异,使得全频带数据上进行的噪声衰减处理改变了地震反射波信号的动力学特征,干扰后期的地震资料解释、储层预测、油气检测等问题,提出边界和振幅特性保持自适应噪声衰减方法。首先应用小波包变换对全频带地震数据进行多频段划分,然后对分频段数据进行非线性各向异性倾角导向边界保持自适应滤波处理。在该方法中,由结构张量计算的扩散张量实现自适应地确定平滑滤波方向,加入的不连续结构置信度量和不连续性算子自适应地控制不连续结构特征的保持程度,引入的去相关滤波迭代停止准则自适应地确定滤波迭代次数。这些参数的引入具有减少处理人员的干预和人为的主观性,且执行简单的特点。对合成地震记录和实际地震记录处理结果表明,提议的方法能够自适应地衰减地震数据中噪声,同时既能保持地震反射波中有效的不连续性信息,也能有效地保持有效信号的频率分布规律。能够为后期的地震资料解释和分析提供高品质的基础数据。     

基于形态成分分析地震信号二维域面波分离方法研究（英文）

地震数据中的面波是严重降低地震资料信噪比的干扰波,它的存在影响了后续地震资料的处理与解释。本文根据地震记录中面波与反射波信号形态结构的差异,采用基于二维字典形态成分分析方法对面波噪声与反射波进行分离。根据面波信号的低频、低视速度和频散的特性,选择二维非抽样离散小波变换作为面波的稀疏表示字典,根据反射波局部相关性较强的特点,选择二维局部离散余弦变换作为反射波的稀疏表示字典,构建地震记录在联合二维字典下的稀疏表示模型并采用块协调松弛算法进行求解,将地震记录分解为反射波部分和面波部分。对合成地震信号以及实际地震资料的处理结果表明本文方法不仅能有效压制强能量的面波干扰,而且还能很好保护反射波信号的波形。     

小波变换在二维瞬时参数分析中的应用

一维复数道的思想经过推广,可以得到二维复数道的理论.同一维情况类似,基于Hilbert变换计算瞬时参数时,信号中的噪声对计算结果有严重的影响,提出了利用小波变换理论求取二维瞬时参数的一种新方法,并且与H1bert变换方法得到的二维瞬时参数进行了比较,理论模型结果表明,小波变换方法得到的瞬时参数有较强的抗噪能力;从理论上分析了小波函数的选择对于瞬时参数计算精度的影响,模拟数据计算结果表明,用接近地震子波的小波函数作为基本小波计算瞬时参数,抗噪能力强,计算精度高.     

基于地震子波支撑和Curvelet域稀疏约束的面波衰减方法

面波噪声衰减是地震数据处理流程中的重要一环,传统的面波衰减方法主要依靠面波与有效信号的几何特征差异,在变换域中将两者进行分离.受复杂近地表因素的影响,面波往往呈现非线性特征,并且在变换域中面波与有效信号存在部分重叠,这都导致面波噪声与有效信号难以彻底分离,消除面波的同时也损伤了有效信号.针对这一问题,本文综合利用Curvelet变换对地震数据的稀疏表征特性以及地震子波支撑来构建方程,通过Curvelet域稀疏约束来恢复压制面波时损失掉的有效信号.文中对该方法进行了模型试算和实际资料处理,处理结果表明:本文方法能够在一定程度上恢复损失的有效信号,提高了面波压制方法的保幅性.     

二进小波变换方法的地震信号分时分频去噪处理

应用二进小波变换理论,对地震记录剖面进行小波分解,在小波变换域,对各分量剖面进行分时分频相关分析,并依此进行加权处理,最后通过小波反交换算法恢复出地震记录剖面．经实验该方法对衰减地震信号的噪声具有比较好的效果．     

二进小波变换方法的地震信号分时分频去噪处理

应用二进小波变换理论，对地震记录剖面进行小波分解，在小波变换域，对各分量剖面进行分时分频相关分析，并依此进行加权处理，最后通过小波反交换算法恢复出地震记录剖面．经实验该方法对衰减地震信号的噪声具有比较好的效果．     

多分辨率地震信号反褶积

基于二进小波变换提出了一种新的反褶积方法─-多分辨率地震信号反褶积．在地震信号二进小波变换域中的各尺度上分别进行其分辨率随小波尺度变化的反褶积,利用不同分辨率反褶积结果之间的相关性,以及测量噪声随尺度的衰减特性,从低分辨率反褶积结果逼近高分辨率反褶积结果．理论分析和实验表明,该方法有较高的精度,并且在较低信噪比情况下有好的效果．     

多分辨率地震信号反褶积

基于二进小波变换提出了一种新的反褶积方法─-多分辨率地震信号反褶积．在地震信号二进小波变换域中的各尺度上分别进行其分辨率随小波尺度变化的反褶积,利用不同分辨率反褶积结果之间的相关性,以及测量噪声随尺度的衰减特性,从低分辨率反褶积结果逼近高分辨率反褶积结果．理论分析和实验表明,该方法有较高的精度,并且在较低信噪比情况下有好的效果．     

曲波阈值法地震弱信号识别及去噪方法研究

深层勘探及小断裂、小幅度构造等隐蔽油气藏勘探是目前老油区增产的重要手段,而进行这类油藏勘探时所面临的共同问题是在相对较高的噪音中识别信号,即弱信号的识别问题.利用小波的多尺度特性,可以在——定程度上压制噪声,识别弱信号.但小波变换在处理二维数据时,对线性奇异性的边缘的识别有一定局限性,而曲波变换能较好地识别二维奇异性边...     

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.     

基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法

在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 .     

基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法

在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 .     

储层流体识别的新方法

利用小波变换方法可以把原始信号分解为一系列载有不同信息的子信号,每种子信号载有储层的特定信息,包括流体、岩性和孔隙结构等。我们开发出了基于小波变换的谱分析方法,利用该方法可以从这些子信号中提取出反映地层流体特性的子信号,通过对该子信号的处理识别出地层所含流体的特性。本文利用该流体识别新方法对某油田的实际测井资料进行了处理,处理结果与试油结果符合得很好,进一步证明了本方法的可靠性和实用性。     

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.     

基于非稳态多项式拟合的地震噪声衰减方法研究(英文)

基于非稳态多项式拟合理论,针对地震数据中同相轴振幅变化这一特征,我们提出了一种地震噪声衰减的新方法。非稳态多项式拟合系数是时变的,通过整形正则化约束多项式拟和系数的光滑性,自适应的估计地震数据的相干分量。基于动校正后的共中心点道集(CMP)中地震信号的相干性,利用非稳态多项式拟合估计有效信号,从而衰减随机噪声。对于线性相干噪声,如地滚波,首先利用径向道变换(RadialTraceTransform,RTT)将地震数据变换到时间一视速度域,在时间—视速度域利用非稳态多项式拟合估计出相干噪声,然后减去相干噪声。该方法可以有效的估计振幅变化的相干分量,不需要相干分量振幅为常量的假设。模拟和实际资料处理结果表明,与传统的稳态多项式拟合和低切滤波相比,该方法可以更为有效的衰减地震噪声,同时保真了地震有效信号。     

基于CUDA技术与GCV准则的小波变换压制地震面波的研究

压制噪声的同时能够最大程度的保留有效信号是滤波处理过程中的难点.在对地震记录频谱进行分析的基础上,认为基于GCV准则的离散小波变换自适应阈值萎缩方法可以有效分离地震记录在低频区的有效信号和面波噪声.通过该方法滤波处理,有效压制了地震记录的面波噪声,使得地震记录的信噪比得到大幅度提高.且自适应阈值处理降低了人工数据处理对地震记录造成的主观偏差,使得处理结果更为精确可靠.在前述方法研究的基础上,进一步分析讨论了地震信号小波变换滤波算法的GPU/CPU协同计算模式,并将其应用于实际地震记录的滤波处理.通过对比单独使用CPU计算和GPU/CPU协同计算模式的时间花销,后者计算效率得到显著提升,整体加速比最高达到了22倍.     

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

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。     

CT图像增强方法的研究

利用直方图均衡、中值滤波和小波变换对CT图像(512×512)增强处理的方法进行了研究,实验结果表明,小波变换增强方法可以减少噪声的放大,在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果,其处理结果优于直方图均衡和中值滤波的增强方法。