地震低频信息缺失特征分析及拓频方法研究（英文）

地震低频信息能够提高分辨率与成像精度,改善反演质量,甚至直接进行油气检测,需要对其进行有效保护与拓展。对于子波而言,缺失低频信息会导致主瓣幅度降低、第一旁瓣幅度增加,并出现次级旁瓣呈周期震荡衰减的现象;从合成地震记录和典型地质模型来看,低频缺失会产生假同相轴,造成分辨率提高的假象,且模型不同位置的特征存在一定差异;对缺失低频的模型数据进行波阻抗反演,会造成构造失真、岩性改变的假象,特别是高陡构造和薄互层。针对缺失低频的地震资料,本文还研究了基于压缩感知与稀疏约束的拓频方法,开发了相应的模块,并对实际CIP道集进行处理,取得了较好的应用效果。     

地震数据反假频规则化方法研究

由于诸多因素的影响,地震数据沿空间方向通常是稀疏采样的,因此引起较为严重的空间假频.本文提出一种反假频地震数据规则化的方法,采用Fourier变换域加权范数带限重建方法完成低频数据重建,利用自适应频谱加权范数的正则化项约束方程的解,将地震数据的带宽和谱形状作为先验信息,具有较好的低频重建特性.文中采用共轭梯度算法求解方程,而后利用重建的低频数据信息,应用频带延拓的方法重建高频数据,未知的高频带信息由重建的低频带信息构建.本方法在完成地震数据规则化的同时,可有效去除地震数据中的空间假频干扰.理论模型和实际资料处理均表明文中所提出的反假频地震数据规则化方法是有效可行的.     

反假频非均匀地震数据重建方法研究

研究基于Fourier变换的数据重建方法,既能进行非均匀采样数据重建,又可以去除空间假频. 将不规则采样数据重建问题归结为信息重建的地球物理反演问题,采用最小二乘方法从观测的稀疏或不规则数据反演模型空间完全信息. 在求解信息重建反演问题时,引入DFT 加权范数规则化策略,采用预条件共轭梯度法（PCG）求解,保证解的稳定性和收敛速度. 处理线性同相轴假频问题时,根据采样定理,引入线性预测方法,采用Yule Walker方程由带限信号的无假频低频功率谱预测高频功率谱,达到反假频目的. 本文研究了均匀采样数据内插,非均匀采样数据重建,非均匀分布高频信息重建等方面问题,数值试验取得较好效果.     

地震信号的时-频分析

通过对单频正弦波和实际地震信号的对比分析,表明时频分析应用于地震信号处理是有效的和可靠的,尤其是在希望获得频率成分随时间变化的规律时有普通傅里叶变换所不具有的优点。     

基于信号整体与局部特征的地震数据自动处理方法研究

提出一种基于信号整体与局部特征的地震数据自动处理新方法, 该方法不同于以往仅采用包络线互相关来直接检测事件. 新方法依然按照检测、 识别、 关联和定位等4个步骤进行处理, 但在进行单个震相信号检测的同时, 也检测信号波列并利用其包络线特征来识别和关联震相. 文中详细阐述了数据处理过程中如何定义一个波列及抽取和应用其特征. 相关的数据处理技术目前已成功应用于区域台网的日常数据处理分析中. 作为例子, 给出了对新疆区域台网连续16天数据进行测试处理的结果. 实际应用结果表明, 这种新方法可以大幅度降低自动处理结果的误检、 漏检率, 在实际应用中具有很好的前景.     

地震勘探信号时频分析方法对比与应用分析

针对地震勘探信号,对非平稳信号时频分析几种适效方法:短时Fourier变换、小波变换、S变换、Wigner分布、平滑伪Wigner分布、锥形核时频分布、AOK(adaptive optimum kernel,自适应最优核函数)分布等进行对比与应用研究.在阐明各种方法基本原理的基础上,进行数值分析与应用研究.首先对非平稳地震勘探模拟信号进行试算及时频属性提取,结合各类方法的信号表示理论,在时频局部化的精度和交叉项抑制等方面对计算结果进行对比分析;进一步应用于实际二维地震数据,提取瞬时频率和瞬时带宽等时频属性,进行比较研究.研究表明:对于地震勘探信号,就本文涉及的几种时频分析方法而言,AOK分布是时频局部化精度最高、交叉项抑制最好、时频匹配最优的方法,值得在地震勘探信号分析和地震属性提取、频谱分解等应用中深入研究和应用.     

基于鬼波衰减与非平稳多阶差分地震拓频技术的研究与应用

高分辨率地震资料可以达到更精细的井震标定结果,能更清晰地进行构造解释与储层刻画,同时对薄层具有更好的识别能力。为提高地震分辨率,需要对地震数据进行拓频处理。常规地震拓频方法通常在频率域进行,易受到高频噪音影响,降低资料可靠性。本文提出一种基于鬼波处理与多阶差分结合的时域拓频技术,仅通过原始地震道数次积分与差分运算便能拓宽地震频带,积分及差分结果在高斯窗口内进行振幅匹配以保证处理前后振幅一致性。与差分结果进行加权融合,高阶差分设置较小权值以避免高频噪声的影响,提高算法的抗噪性。本理论模型及实际地震资料处理分析结果表明,该方法能有效提高地震资料分辨率。      

广义S变换地震信号时频分析

广义S变换继承和发展了S变换的优点,其引入了λ、p两个参数,对S变换中固定的基本小波进行了推广和扩展,使得其时窗更灵活多变,在一定程度上提高了非平稳信号分析处理的时频分辨率。通过线性调频信号模拟测试对比,证实了广义S变换的信号聚焦能力明显优于S变换,能够更好地刻画信号的局部特性。最后,以某区二维单炮地震数据为例进行了地震信号的广义S变换时频分析,取得了良好效果。     

双向拓频高分辨率地震技术在乌夏断裂带的应用

针对传统拓频技术存在的振幅、相位失真等问题,提出一种双向拓频高分辨率地震技术(ButHRS),其主要通过Butterworth子波载波调制在低频和高频两个方向上来压制地震记录子波旁瓣,进而大幅拓宽地震记录频带.在提高地震资料分辨能力同时,可保持地震资料信噪比、相对振幅关系和时频特性的稳定.经准噶尔盆地乌夏断裂带3D地震...     

极低频电磁观测数据噪声处理方法研究

“十五”期间,在全国各地震台站共安装了约12套ELF极低频电磁观测仪器,从记录到的观测资料来看,所有台站均不同程度地受到工频50 Hz及其谐波的干扰,同时还有一些不必要的信息存在,因此,对ELF观测数据进行滤波处理显得尤其重要。该文用MATLAB编程软件设计了FIR数字滤波器,运用理论数据和ELF实测数据对滤波器的性能进行了验证,分析了ELF时间序列经过带通滤波和陷波处理后的效果,发现其对台站ELF观测数据的处理有一定的应用价值。     

甚低频/低频人工源电波信号地震应用研究进展

甚低频/低频人工源电波作为一种主动源发射的通讯导航信号,因其长距离波导传播的特性在地-电离层观测及应用中表现出极大的优势.本文总结了二十世纪末以来基于甚低频/低频(VLF/LF)电波观测技术及其数据分析方法、典型震例及统计研究成果、圈层耦合机理等方面的研究进展,并通过探讨其应用成果的快速积累及前兆扰动起源等研究难点,展...     

地震数据正交投影分解方法的研究与应用

地震记录正交分解是值得研究的重要问题.本文将人工神经网络自组织学习算法引入到地震数据处理中,提出地震数据神经网络正交分解方法.在分解后的特征子空间中进行特征提取来消除相干和随机噪声,提高地震记录的信噪比.研究结果表明,这种实现方法是可行的,因特征滤波或数据压缩一般只需为数不多的主分量,本文的方法可根据滤波需要自适应提取所需主分量,可免去大量无用的计算,因此,本方法可降低滤波的计算成本,参与分解的道数越多效果越明显.最后,给出了对实际资料进行特征滤波的一个应用实例.     

希尔伯特-黄变换地震信号时频分析与属性提取

地震信号属于非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅立叶变换、小波变换和Cohen类时频分布等等;希尔伯特-黄变换是分析非平稳信号的新方法,该方法的关键部分是信号的经验模态分解,通过经验模态分解,复杂的信号可以分解为有限的数量很少的几个固有模态函数,从而可以得到信号的希尔伯特时频谱;将该方法应用于单个的地震道数据,可以对地震道进行经验模态分解并得到希尔伯特谱,应用于地震剖面,可以得到意义更加明确的瞬时频率和瞬时振幅等地震属性,模型试算和实际应用表明了该方法的有效性.     

机器学习发现地震数据中的隐藏信号

正2018年5月,美国哥伦比亚大学的研究人员在Science Advances发表文章指出,在对加州间歇泉地热区的研究中,他们用机器学习算法从3年的地震记录中发现了不同类型的地震。在这一区域,地震的重复模式似乎与水流入地下热岩的季节性上升和下降相一致,由此说明,水的运移与引起岩石滑动或破裂的机械过程相关,进而引发地震。研究人员汇编了含有46 000次地震的地震目录,每个都以能量波形在震动图中表     

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．     

大间距地震数据重建方法研究

介绍了一种基于稀疏约束最小二乘方法的大间距地震道数据重建方法,通过对大间距地震数据空间加滑动窗口,对每个窗口的数据结果采用预测误差算子计算加权系数进行加权叠加处理而得到空道的结果,通过试验表明,该方法能够用来进行大间距地震道数据的重建.     

最小加权范数插值与调制升频结合的地震数据重建研究

提出一种新的反假频地震数据重建的两步算法,将最小加权范数插值(MWNI)方法与调制升频方法有效地结合起来.首先利用MWNI方法构建数据谱的低频部分,为了提高计算效率,在低频重建算法中,引入了预条件共轭梯度法求解反问题方程,并使用了与频率有关的变波数带宽技术;然后,基于重建的低频数据,采用调制升频方法重构数据的高频部分.调制升频方法灵活,简便,能有效地从低频资料中恢复出高频成分,克服了以往AR模型预测高频走不远的限制,当数据存在严重的空间假频时,亦能获得较好的重建效果.该两步算法不仅可用于规则地震数据的内插重建,也可用于含空道地震数据的重建.理论模型和实际地震数据重建试验表明,该方法效率高,精度高,反假频能力强,重建剖面波形连续、自然,与正确完整的地震剖面相似程度高,具有良好的实用价值和应用前景.     

地震数据高频重建方法对比研究

高频重建是指依靠信号处理技术,在奈奎斯特频率内,提高地震数据的主频或带宽,进而达到提高地震资料分辨率作用.它是提高地震资料分辨率的直接方法,在地震数据处理和解释中多有应用.本文对比介绍了包括基于复倒谱法、自动增益控制法以及谐波外推三种高频重建方法,并着重介绍了谐波外推法,采用模型和实际数据,对三种方法的处理效果进行了分...