基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识

小波分析在时频域具有良好的局部化特征,采用小波分解方法可简单、快捷地计算出数据序列的奇异性指数,以检出数据序列中的随机突变信号。通过试验数据验证,奇异性指数对随机突变信号的检出是正确有效的。根据多传感器监测系统中突变信号的分布规律,进行异常属性自动辨识。研究说明基于小波分析的异常属性识别是一种新颖有效的方法。     

滑坡前兆突变异常识别方法

将滑坡位移观测值时间序列视为非平稳随机过程, 采用建立系统的同态模型的方法提取短期异常 , 并给出了异常识别准则、有序度计算公式; 用一阶差分进行高通滤波的方法提取临滑异常并进行预测; 根据异常时刻组成的灾变日期集用灰色灾变模型进行预测。     

胶结充填体压缩破坏前兆多参数表征

借助自主设计的由加载控制系统、应变采集系统、电阻同步采集系统以及红外成像系统等组成的多参数、同步监测系统,研究了充填体在单轴压缩过程中的应力-应变、电阻率以及温度变化规律,分析了充填体在破坏失稳应力-应变、电阻率以及热效应异常前兆特征,并对比了不同监测信息对同一事件破坏的敏感度和差异性。结果表明：充填体的电阻率和热红外信息时空演化进程与其压缩变形破坏整个过程基本相符,且具有明显的阶段性;在整个加载破坏过程中,观测到的电阻率前兆信息点要早于热红外前兆点、应力前兆点;与应力-应变、温度变化相比,电阻率变化规律具有明显的反对称性;电阻率变化规律能详细地表现充填体受压过程中每个阶段内部结构变化特征,而热红外信息则主要体现充填体塑性屈服前的表面结构温度演化特性。运用多参数评价充填体加载破坏前兆特征,能克服单纯考虑某一参数变化方法预警可信度低、错误率高的缺点。该方法是一种能全面、精准地掌握采场充填体稳定状态的有效方法。     

岩石破裂声发射关键特征信号优选方法

岩石破裂过程的声发射中大量的低能常规信号易将少量的高能关键信号特征规律淹没,不利于前兆特征分析和灾变预警。从岩石破裂失稳预警角度出发,以提取影响岩石结构稳定的关键破裂事件声发射信号为目标,提出了岩石破裂失稳关键特征信号的识别准则及其定义。构建了基于信号能量贡献率的岩石破裂关键事件声发射信号的优选方法,并针对花岗岩、大理岩、煤岩和粉砂岩进行了岩石破坏失稳的声发射监测试验验证。试验结果表明,新方法能有效提取岩石破裂过程中影响岩石整体稳定的关键声发射信号,具有一定的普适性。着重从声发射事件率突降、相对平静期和累计能量急升跃阶等前兆特征对优选后岩石破裂关键特征信号进行了一致性检验。检验结果表明,优选后的关键特征信号与上述前兆特征高度一致,并能够有效地提高后期声发射特征参数计算效率,方法有效可行。     

地震水化前兆的灰色识别

本文研究了水化地震前兆的灰色系统识别方法, 并以北京栏杆市热水井H2浓度动态为例建立了GM(1, 1)滑动识别模型。文中提出了动态前兆识别参数M(t)的概念, 认为动态前兆识别参数M(t)比静态识别指标更有效。用这种识别法进行后验性识别, 提前于内蒙丰镇1981年8月13日5.8级地震前15天识别出发震前兆。以唐山地震前后津2热水井CO2前兆异常识别的失败为反例, 分析了失败的原因, 认为对地震平静期的观测研究是进行水化前兆灰色识别的前提。     

小波结合幂次变换方法在边界识别中的应用

在位场数据边界识别传统方法理论的基础上,前人研究了各种场源边界增强技术来提高信噪比和定位精度,但仍然存在受噪声影响大、场源边界不够收敛等问题。本文在传统边界识别方法的基础上进行改进,利用小波变换与传统方法相结合来增强对噪声的压制能力,并且提出了幂次变换法对识别出的边界进行有效收敛。将改进方法与传统方法应用于地质体的边界识别;同时选取3种传统数值计算方法,结合模型数据、四川盆地重力异常数据及朱日和地区磁异常数据进行对比分析。结果表明：小波结合幂次变换法能够有效识别出研究区域内地质体的边界,能很好地起到压制噪声的作用;并且识别出的边界收敛,提高了边界识别的精度,在边界识别中取得了良好的效果。     

基于小波分析的MT静态效应识别及校正

大地电磁测深中,观测结果常受静态效应的影响而发生畸变,增加了资料解释工作的难度。基于小波分析理论,提出使用Daubechies小波分解对有静态效应测点进行有效识别。建立含有静态体并镶嵌有高阻异常体的地垒模型,分别采用中值滤波方法、相位法和小波分析方法进行了静态效应的校正。结果表明:相位法校正结果不稳定,相对误差随频点起伏较大;中值滤波方法在高频段误差较大;基于多尺度小波分析校正方法比较稳定,误差基本不超过5%,能够有效的压制静态效应。采用小波分析方法对某区大地电磁(MT)实测数据进行了静态效应识别和校正,取得比较理想的效果。      

页岩气测井评价方法及应用

利用测井资料对页岩气进行评价有两方面的内容,一是页岩的识别,即利用页岩在测井曲线上的异常响应特征,确定页岩层的位置与厚度;二是对页岩气储层进行评价,有机碳（TOC）含量是评价页岩气的重要参数,利用ΔlgR技术,可以快速有效的计算页岩层的有机碳（TOC）含量。实例表明利用测井方法并结合地球化学实验资料,可以对页岩气进行有效评价及预测。     

砂岩破坏声发射临界慢化前兆特征试验研究

通过对砂岩岩石试样开展单轴加载压缩下的声发射试验,测试岩石试样在单轴多级加载条件下受力变形全过程的声发射参数,建立时间-荷载-声发射参数关系曲线,分析岩石变形破坏全过程的声发射特征及变化情况,对岩石变形破坏过程声发射特征的自相关系数和方差变异性进行深入分析,揭示岩石变形破坏的临界慢化现象,探索岩石临界破坏的声发射前兆表征。研究结果表明：（1）岩石在逐级加载过程中产生明显的声发射现象,声发射振铃计数随着加载级数增加越来越高,在岩石试样破坏时刻达到最高;（2）利用声发射RA（上升时间/峰值幅度）与AF（平均频率）特征分析,岩石试样在整个过程中以张拉破裂为主,加载后期剪切破裂逐步增多;（3）通过声发射振铃计数率、上升时间、峰值频率、RA主要特征时间序列的方差和自相关分析,发现其分析结果均在岩石破坏前存在突变性,即表明出明显的临界慢化现象,可作为岩石破坏灾变的前兆特征;（4）峰值频率和RA的方差变异可作为岩石损伤破坏的关键前兆指标。鉴于此,将临界慢化现象分析用于脆性岩石破坏过程的研究,对深入认识岩石临界破坏状态和灾变前兆具有非常重要的科学价值和实用意义。     

干湿循环作用下岩桥破裂演化及前兆异常定量识别研究

为探究干湿循环作用下锁固段型岩质边坡内部岩桥的破裂演化及前兆异常,对岩桥试件开展不同干湿循环次数下的单轴压缩试验。基于数字图像相关(DIC)技术,实现加载过程中试件全场变形的实时测量,通过求解位移矢量识别裂纹扩展类型。引入协方差矩阵,定量描述应变场多元分量的离散程度,提出一种识别岩桥应变场前兆异常的方法,并分析干湿循环作用的影响规律。研究结果表明：随着干湿循环次数的增加,岩桥的起裂应力和抗压强度均逐渐劣化。岩桥中裂纹发展时,周围岩石的位移矢量会发生明显的差异,共识别出两种基本裂纹,即张拉裂纹和剪切裂纹。裂纹起裂和贯通所需的轴向应力随着干湿循环次数的增加而逐渐减小。应变场有效方差的演化过程可划分为初始分异、稳定分异和加速分异3个阶段;当剪切裂纹起裂时,干燥状态下的试件有效方差突增,而干湿循环作用后的试件有效方差出现加速增长的态势,均可识别为前兆点。经过干湿循环作用的试件前兆应力水平和时间水平均小于干燥状态下的试件,这是因为干湿循环作用对岩样产生了软化作用。     

基于测井数据小波变换的层序地层对比--以鲁西和济阳地区石炭、二叠系含煤地层为例

测井数据蕴藏着非常丰富的地质信息,是迄今为止能够获得的分辨率最高、连续性最好的地质数据之一。测井信号的时频分析将一维的测井信号变换到二维的时频域,进而使其内部的能量聚集与分布得以清晰展示,利用测井信号沿时间方向上的差异性可以获取地层的旋回性等地质信息。通过连续小波变换对测井信号进行高质量的时频分析,运用小波变换的多尺度、多分辨率的特性进行层序、准层序的划分。同时通过小波时频分析寻找不同类型的体系域与小波时频特征之间的对应关系,分析层序内部的沉积特征及内部精细结构,建立了海侵体系域、高水位体系域和海退体系域的小波变换能谱地质模型,方便、快捷的实现了体系域的划分。最后在测井信号小波变换的基础上对鲁西和济阳凹陷的含煤地层进行了层序对比和分析,基本建立了山东地区晚古生代主要含煤地层的层序地层格架。     

重力异常小波多分辨分析分解阶次的确定

分解阶次的确定是重力异常小波多分辨分析中的基本问题之一.以塔里木及天山地区布格重力异常数据为例, 通过讨论信号长度、小波母函数的支撑长度与分解阶次的关系, 以及对比分解结果与大地水准面异常的特征, 提出了分解阶次的确定方法.发现对于该重力异常数据, 使用bior3.5小波, 5阶小波分解细节可以避免小波母函数特征过多的干扰, 其结果与相应大地水准面异常特征比较吻合, 而6阶小波分解细节结果却与相应大地水准面异常特征存在较大差异.从信号处理和重力异常的地球物理意义两方面表明, 恰当的小波分解阶次为5阶, 更高阶次的分解结果并不合理.所使用的方法对重力异常小波分解阶次的确定是有效和易行的, 为小波分析在重力场数据处理中的应用, 进行了新的有益探索.      

基于测井曲线的小波变换定量层序地层单元划分

盆地中沉积地层具有明显的旋回性,对应不同的测井曲线特征,可以用它来进行层序地层划分。为降低在一个视觉层次上划分地层的人为主观性,使得层序地层单元的划分更加科学,将一维的测井曲线运用小波变换技术拓展为二维时频域,将不同时间( 深度) 尺度的沉积旋回清晰地展现出来。以梅河盆地钻井为例,选取a 值在0. 25 ～ 0. 5 amax区间利用小波时频能量图识别三—五级层序地层学单元特征明显。在小波时频能量图中,层序顶底高能量向中部减弱,进而划分出三级层序界面; 层序内部能量从向大尺度转移--向小尺度转移--趋于稳定--向大尺度转移,反映了体系域从低水位--水进－高水位--水退的垂向变化过程; 其内部每个小的能量团又可以看作是一个准层序。由此建立应用小波变换划分层序地层单元的模型,为层序地层学的定量划分提供了一种新手段。     

基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究

核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。     

基于AE时间序列的岩爆预测模型

根据现场岩爆监测中声发射（AE）时间序列的特点,采用小波神经网络与突变理论,建立了一种新的岩爆预测模型。该模型首先针对监测到的声发射建立小波神经网络模型,对声发射时间序列进行了拟合与预测;再运用突变理论对预测的声发射建立了岩爆突变预测模型。通过实例分析表明,声发射的预测精度较高,岩爆预测结果与现场情况一致,证明了该模型工程实用性较强。     

岩盐溶腔顶板稳定性突变理论分析

采用固支大变形圆板突变模型研究了单井溶腔顶板的稳定性,得出了溶腔顶板岩层失稳的必要条件;并考虑了自重侧压力及水平构造应力的综合作用,用平直梁尖点突变模型研究了连通井顶板的失稳突跳,得出了连通井顶板失稳的充要条件。为溶腔稳定性控制和溶腔用于战略石油和天然气的储备打下理论基础。     

在小波域中恢复白噪背景下探地雷达信号

针对实际中所观测到的探地雷达信号时常会被噪声污染的问题,根据小波分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,从研究分数布朗运动小波系数的统计特性,分析信号和噪声对小波系数统计特性的影响,在探地雷达信号处理中引入小波分析和随机分形理论,提出了在小波域中,使用平滑因子恢复加性白噪背景下探地雷达信号。仿真实验表明,该方法能有效地恢复白噪背景下探地雷达信号,显著地提高了信噪比(由0 db提高到13.9 db)。     

含煤地层AVO正演模型参数优选分析

采用GEOVIEW软件,选取顶底板为泥岩,中间为煤层（厚度变化范围0～30m）的三层介质作模型,通过改变中间煤层的厚度、处理采样率、子波等参数,并保持上下围岩参数不变的方式来讨论相关参数对AVO响应的影响,结果表明当处理采样率越高时,AVO截距和梯度精度就越高;子波采样率过低,会引起AVO截距和梯度值的扰动现象;当子波采样率提高到一定程度时,扰动现象消除;子波主频的大小决定了调谐效应的范围,提高地震波主频,有利于提高分辨率;子波长度的变化对AVO截距和梯度值求取影响不大。上述结论为AVO正演模型参数优选提供了依据,其最佳参数的选取可有效提高含煤地层AVO正演模型的精度。     

重、磁、电联合反演在银额盆地定量解释中的应用

依据大地电磁测深连续二维反演结果初步确定构造与地层,通过综合分析区内物性特征给定地层与岩石的物性参数,建立正演地质一地球物理初始模型,在地质、钻井、地震资料约束下进行重、磁、电联合反演,不断修改地质一地球物理模型和大地电磁测深连续二维反演结果,使重、磁正演数据和实测数据拟合度达到最佳。在银额盆地构造与地层解释中的应用结果表明,重、磁、电联合反演可以有效克服单方法解释的多解性,准确识别地质层位,大大提高定量解释的精度。     

Impulse interference processing for MT data based on a new adaptive wavelet threshold de-noising method

Wavelet de-noising method is often used in the processing of magnetotelluric (MT) signal, and the wavelet hard and soft threshold de-noising method are the most popular although there is much room for improvement in the threshold function selection and threshold determination. A new adaptive wavelet threshold de-noising method was proposed by selecting a new threshold function and presenting an adaptive method for obtaining optimal threshold based on the multi-resolution Stein unbiased risk estimation. New threshold function and an adaptive method to determine threshold were discussed, and the principle and implementation of the algorithm were given. The simulated signal and the measured MT data contaminated by impulse interference were analyzed, and the obtained results were compared with those of the conventional wavelet hard and soft threshold de-noising methods. The results show that the proposed method overcomes the defects of the traditional wavelet soft and hard threshold due to a new threshold function, and a new method to determine the threshold of each layer is applied and provides an adaptive method for filtering MT data in the wavelet domain that requires a minimum of human intervention. The presented de-noising method is very suitable for suppressing the impulse interference for MT data and can get higher signal-to-noise ratio than the traditional wavelet threshold de-noising methods. After de-noising, the accurate data is loaded for further impedance estimation and geological interpretation.