基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法

垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling, VSP)蕴含大量的地层地质信息, 是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高, 资料丰富, 包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场, 常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演等.其中, 如何有效地分离波场是将VSP资料应用于油气勘探的关键之一.广义Curvelet变换是一种具有多尺度、多角度的相空间变换, 能够进行相空间域波场特性的提取.本文聚焦于VSP波场的上下行波分离问题, 提出一种基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类方法.首先, 采用广义Curvelet变换对VSP波场进行特征提取, 构造融入相空间角度信息的特征数据集; 然后, 利用K-means聚类算法在相空间对波场特征进行分类; 最后, 对分类结果进行反变换, 完成VSP上下行波波场的自适应分离.为了验证方法的有效性, 本文将所提出的方法用于合成数据和实际VSP数据的波场分离, 并与常用的基于F-K变换的波场分离方法进行对比.处理结果表明, 本文方法角度分辨率高、抗噪能力强, 波场分离结果的保真保幅性好, 这为后续的成像与地层的特征分析提供了重要基础资料.

     

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。     

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.     

基于Curvelet变换的探地雷达资料噪声衰减方法(英文)

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。     

基于Curvelet变换与POCS方法的三维数字岩心重建

随着页岩气勘探与开发的深入, 研究页岩裂隙的三维空间展布成为页岩岩石物理研究的必要步骤之一.但由于仪器的限制, 页岩切片在深度上具有不连续性, 以及数字岩心纵向上成像最小间隔与横向分辨率的不一致成为影响裂隙表征和数字岩石物理模拟精度提高的重要因素.为了更好的研究裂隙在三维的空间展布, 本文将curvelet稀疏变换与凸集投影(POCS)迭代算法有效结合, 实现三维数字岩心重建.首先对X射线扫描砂岩得到的三维数据体进行隔片抽稀, 利用本文方法实现三维数据体重建, 重建结果与完整数据体具有很好的一致性, 且优于现有方法(spgl1), 验证了新方法的有效性与先进性.其次对聚焦离子束扫描电镜(FIB-SEM)得到的纳米级页岩二维切片在深度上进行了加密重建, 获得纵向上成像最小间隔与横向分辨率基本一致的三维数字岩心, 由于仪器限制引起的页岩切片深度上的不连续性得到减弱, 裂隙展布更加清晰.砂岩CT图像以及页岩FIB-SEM成像数据的重建结果验证了本文方法的有效性与先进性.     

基于瞬时相位的微地震干涉定位方法研究

波形叠加定位法具有自动性和抗噪性等优点, 已被广泛应用于微地震事件定位.当该类方法采用特征函数变换原始波形以克服初至极性变化影响时, 会降低成像分辨率.而将相位加权叠加法应用于微地震成像时, 虽然提高了成像分辨率, 但并未考虑复杂震源机制对定位的影响.为了校正波形极性, 并提高干涉成像法的分辨率和压制噪声的能力, 本文重新组合了原始互相关波形的振幅和瞬时相位信息, 提出了互相关相位加权成像法(CCPW).通过数值算例对比了互相关相位加权成像法(CCPW)、基于绝对值干涉成像法(AII)和基于长短时窗能量比干涉成像法(SLII), 讨论了不同方法在抗噪性和成像分辨率等方面的性能.理论测试结果表明: 新方法能够校正波形极性变化, 具有较强的抗噪性, 提高了成像分辨率.最后将三种方法应用于地面监测的实际矿震数据中, 验证了新方法的有效性.

     

基于第二代Curvelet变换的面波压制(英文)

针对面波能量强、频率低、视速度低等特点,本文提出了基于第二代Curvelet变换的多尺度、多方向分解的面波压制方法,充分利用Curvelet变换的多尺度、多方向功能,分离出含有面波的尺度和方向然后利用面波与有效波在Curvelet域基本不重叠的特性,进行信噪分离处理。这种方法在实际叠前地震数据的处理中,能够有效压制面波,同时较好地保护有效反射波,特别是反射波的低频分量。文中提出的基于第二代Curvelet变换的去面波方法是一种较好的保幅去噪方法。     

基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别

为体现时变结构动力特性,定义随机冲击荷载作为时变结构输入激励,提出了基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别方法。在短时时变假定条件下,建立基于模局部极大值的连续小波变换时变参数识别原理,利用结构的输出响应进行瞬时模态参数识别,采用三自由度的时变结构体系进行数值模拟,该方法能够准确识别时变结构的瞬时模态参数值。通过设计具有质量参数可变的两层钢框架模型进行测试,验证了方法的有效性与可行性。     

基于Dreamlet变换的地震数据压缩理论与方法

为达到更加有效地表示地震数据的目的,仅仅将地震数据当作普通的图像数据处理是远远不够的,地震数据中蕴含的地震波的运动学特性也应作为重要因素而被考虑到.本文讨论了利用Dreamlet变换方法实现地震数据压缩的方法,并针对地震数据本身所蕴含的频散关系特性进一步提出了多尺度Dreamlet变换压缩方法.Dreamlet变换由2个一维局部谐波变换的张量积构成,它在提供地震波场时间-空间局部化性质的同时可以保留波场的运动学特性.通过对二维SEG/EAGE叠前、叠后数据的算例说明了Dreamlet变换用于地震数据压缩的有效性.利用压缩后的数据进行成像的结果更表明,与Curvelet变换方法相比,Dreamlet与多尺度Dreamlet方法可以提供更高的压缩比;在相同压缩比的条件下,使用Dreamlet与多尺度Dreamlet方法压缩重建后的数据进行成像能更好地保留成像结果中的重要结构.     

基于Dreamlet变换的地震数据压缩理论与方法

为达到更加有效地表示地震数据的目的,仅仅将地震数据当作普通的图像数据处理是远远不够的,地震数据中蕴含的地震波的运动学特性也应作为重要因素而被考虑到.本文讨论了利用Dreamlet变换方法实现地震数据压缩的方法,并针对地震数据本身所蕴含的频散关系特性进一步提出了多尺度Dreamlet变换压缩方法.Dreamlet变换由2个一维局部谐波变换的张量积构成,它在提供地震波场时间-空间局部化性质的同时可以保留波场的运动学特性.通过对二维SEG/EAGE叠前、叠后数据的算例说明了Dreamlet变换用于地震数据压缩的有效性.利用压缩后的数据进行成像的结果更表明,与Curvelet变换方法相比,Dreamlet与多尺度Dreamlet方法可以提供更高的压缩比;在相同压缩比的条件下,使用Dreamlet与多尺度Dreamlet方法压缩重建后的数据进行成像能更好地保留成像结果中的重要结构.     

基于复曲波变换的一次波和多次波分离方法

多次波压制方法的研究一直都是地震数据处理中非常重要的一个课题.由于常用的多次波匹配方法主要针对多次波模型和实际多次波存在的振幅或相位的差异进行匹配校正,而无法直接校正多次波模型和实际多次波存在时移误差.本文构建了一种复曲波变换的算法,利用复曲波变换的时移不变性质,通过调整复曲波系数的振幅和相位实现对多次波模型振幅和时移误差的校正.为了更好地保护有效信号,在一次波和多次波分离前,引入一个非线性屏蔽滤波器,可以事先分离出大部分有效波,然后再将剩余部分数据作为输入数据,在复曲波域进行剩余一次波和多次波分离.最后通过模型试算和实际资料处理验证了本文提出的一次波和多次波分离方法的有效性.     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.

     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.     

Ground roll attenuation based on an empirical curvelet transform

In the field of seismic exploration, ground roll seriously affects the deep effective reflections from subsurface deep structures. Traditional curvelet transform cannot provide an adaptive basis function to achieve a suboptimal denoised result. In this paper, we propose a method based on empirical curvelet transform (ECT) for ground roll attenuation. Unlike the traditional curvelet transform, this method not only decomposes seismic data into multiscale and multi-directional components, but also provides an adaptive filter bank according to frequency content of seismic data itself. So, ground roll can be separated by using this method. However, as the frequency of reflection and ground roll components are close, we apply singular value decomposition (SVD) in the curvelet domain to differentiate the ground roll and reflection better. Examples of synthetic and field seismic data reveal that the proposed method based ECT performs better than the traditional curvelet method in terms of the suppression of ground roll.     

基于jitter采样和曲波变换的三维地震数据重建

传统的地震勘探数据采样必须遵循奈奎斯特采样定理,而野外数据采样可能由于地震道缺失或者勘探成本限制,不一定满足采样定理要求,因此存在数据重建问题.本文基于压缩感知理论,利用随机欠采样方法将传统规则欠采样所带来的互相干假频转化成较低幅度的不相干噪声,从而将数据重建问题转为更简单的去噪问题.在数据重建过程中引入凸集投影算法(POCS),提出采用e-√x(0≤x≤1)衰减规律的阈值参数,构建基于曲波变换三维地震数据重建技术.同时针对随机采样的不足,引入jitter采样方式,在保持随机采样优点的同时控制采样间隔.数值试验表明,基于曲波变换的重建效果优于傅里叶变换,jitter欠采样的重建效果优于随机欠采样,最后将该技术应用于实际地震勘探资料,获得较好的应用效果.     

基于曲波变换的航空电磁数据调平方法研究

航空电磁法由于高效和高精度的特点广泛应用于地质填图、矿产资源、地下水、及环境与工程等勘查.然而,航空电磁系统处于动态环境,噪声影响严重,航空电磁数据处理至关重要.航空电磁数据噪声除随机成分外,还包括有各种效应引起的畸变,数据去噪需要依据噪声特征进行处理.航空电磁数据调平是航空电磁数据处理中至关重要的步骤,它能有效去除数...     

基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建

在野外数据采集过程中,空间非均匀采样下的地震道缺失现象经常出现,为了不影响后续资料处理,必须进行高精度数据重建.然而大多数常规方法只能对空间均匀采样下的地震缺失道进行重建,而对于非均匀采样的地震数据则无能为力.为此本文在以往多尺度多方向二维曲波变换的基础上,首先引入非均匀快速傅里叶变换,建立均匀曲波系数与空间非均匀采样下地震缺失道数据之间的规则化反演算子,在L1最小范数约束下,使用线性Bregman方法进行反演计算得到均匀曲波系数,最后再进行均匀快速离散曲波反变换,从而形成基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建方法.该方法不仅可以重建非均匀带假频的缺失数据,而且具有较强的抗噪声能力,同时也可以将非均匀网格数据归为到任意指定的均匀采样网格.理论与实际数据的处理表明了该方法重建效果远优于非均匀傅里叶变换方法,可以有效地指导复杂地区数据采集设计及重建.

     

基于曲波变换的大地电磁二维稀疏正则化反演

为了提高二维大地电磁反演对异常体边界的刻画能力, 我们引入曲波变换建立一种新的稀疏正则化反演方法.与传统的在空间域中对模型电阻率参数求解的方式不同, 我们借助曲波变换将二维电阻率模型转换为曲波系数, 并采用L1范数约束以保证系数的稀疏性.曲波变换是一种多尺度分析方法, 其系数分为粗尺度系数和精细尺度系数, 粗尺度的系数代表电阻率模型的整体概貌, 而精细尺度中较大系数代表目标体的边缘细节.此外, 曲波变换的窗函数满足各向异性尺度关系, 并具有多方向性, 因此曲波变换可以近似最佳地提取目标体的边缘特征信息, 这为我们在反演中恢复边界提供有利条件.通过对大地电磁的理论模型合成数据和实测数据反演, 验证了基于曲波变换稀疏正则化反演对异常体边界的刻画能力优于常规的L2范数和L1范数反演方法.

     

A seismic interpolation and denoising method with curvelet transform matching filter

A new seismic interpolation and denoising method with a curvelet transform matching filter, employing the fast iterative shrinkage thresholding algorithm (FISTA), is proposed. The approach treats the matching filter, seismic interpolation, and denoising all as the same inverse problem using an inversion iteration algorithm. The curvelet transform has a high sparseness and is useful for separating signal from noise, meaning that it can accurately solve the matching problem using FISTA. When applying the new method to a synthetic noisy data sets and a data sets with missing traces, the optimum matching result is obtained, noise is greatly suppressed, missing seismic data are filled by interpolation, and the waveform is highly consistent. We then verified the method by applying it to real data, yielding satisfactory results. The results show that the method can reconstruct missing traces in the case of low SNR (signal-to-noise ratio). The above three problems can be simultaneously solved via FISTA algorithm, and it will not only increase the processing efficiency but also improve SNR of the seismic data.