基于广义S变换的地层吸收补偿

广义S变换是一种新的非平稳信号时频分析方法。广义S变换的反变换与傅立叶变换有直接的联系,是无损变换;线性变换保证其不存在交叉项;时频分辨率与信号的频率有关;基本小波不必满足容许性条件;尺度性质使得广义S变换有很好的频率聚集能力。基于广义S变换的特点和优势,进行地层吸收补偿。通过对实际二维叠后地震数据进行地层吸收补偿处理,结果表明,提高了地震反射层的分辨率,改善了地震资料的品质,而且无需知道地层的Q值。     

基于广义S变换时频滤波的MT数据去噪

针对油气勘探中大地电磁(MT)数据易受各类干扰的污染,且信噪难以分离的问题,把基于广义S变换的时频滤波技术应用于MT数据处理中来,得到MT数据的S域时频分布,分析受噪MT数据在S域的时频分布特征,再在S变换时频域进行时频阈值去噪,并对滤波后的S域时频谱进行逆变换重构,分离得到去噪后的MT数据。给出了基于广义S域时频滤波的方法原理与应用步骤,对被污染的仿真和实测MT数据进行了时频阈值滤波,并与小波阈值去噪方法进行了比较研究。结果表明：基于广义S变换的时频滤波方法可有效抑制MT数据中的干扰,从噪声信号中分离出有效的大地电磁数据,且减少了人为参与,提高了MT勘测的数据质量。     

基于小波包分析的地震资料联合去噪方法研究

在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。     

基于改进广义S变换二次时频谱反褶积在南海工区的应用

传统的时频域反褶积模型虽然吻合地震子波在粘弹性介质传播过程中的衰减特征,但受拟合函数和时频分析窗函数的影响,使得其算法缺乏稳定性和准确性。为了避免这一问题,推导出一种基于改进广义S变换二次时频谱反褶积方法。利用改进广义S变换的灵活性来获取非平稳地震记录时频谱,再对其傅里叶变换得到二次时频谱,从而以一种低通滤波的方式提取子波时频谱,实现二次时频谱反褶积。经理论模型论证和实际数据处理结果表明,利用二次时频谱提取子波具有较高的准确性,同时能够有效地分辨薄层,在不用考虑Q值的条件下直接恢复地震波被地层吸收所引起的衰减。     

基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上[3],用一种改进的阈值函数和自适应阈值选取算法相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。该方法能自动跟踪噪声,不同尺度自适应采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高信噪比。仿真实验和地震资料处理结果表明,该方法去噪效果明显,可在各类消除随机噪声的信号处理中发挥作用。     

广义S变换在地震勘探中的研究进展

广义S变换是目前比较新的一种非平稳信号分析的时频分析方法,其特点和优势为广义S变换的反变换与傅立叶变换有直接的联系,保证其是无损变换;线性变换保证其不存在交叉项;时频分辨率与信号的频率有关;基本小波不必满足容许性条件;尺度性质使得广义S变换有很好的频率聚集能力。基于这些特点和优势,在地震勘探中已经有了广泛的应用,如利用广义S变换进行瑞利面波频散分析、时频域波场分离与去噪、沉积相旋回以及地震波初至识别等。笔者总结了应用中比较有代表性的广义S变换类型,并结合实例,阐述了该方法在地震勘探中的研究进展。     

基于广义S变换的裂缝分频边缘检测方法

为了在时频域刻画裂缝等边缘信息及其多尺度特征,构造了一种新的广义S变换分频边缘检测。它借鉴了小波多尺度边缘检测的思想,利用广义S变换的时频局部谱,通过不同频率尺度滤波达到突出与定位不同尺度边缘信息的目的。模型信号处理表明：广义S变换分频边缘检测方法既能准确刻画边缘奇异信息,又能反映边缘的多尺度特征,具有与小波多尺度边缘检测相似的特点。利用这一方法对实际地震资料处理的结果表明,它可以在不同频率尺度情况下有效检测断层、裂缝发育带的几何形态和空间展布。     

基于含可变因子广义S变换的瑞雷面波频散曲线提取方法

面波频散曲线的提取是面波资料处理的关键.鉴于S变换和广义S变换不能全时段兼顾频率分辨率和时间分辨率的缺点,提出了含可变因子广义S变换进行瑞雷面波频散曲线的提取方法.可变因子的引入使得高斯窗函数的宽度随频率发生变化时具有目的性,而不是简单地随着频率的增大而变窄.该方法可以有针对性地改善局部频段(特别是低频段和高频段)的频率分辨率及时间分辨率.通过理论模型和实际资料试算表明:含可变因子广义S变换提取面波频散曲线的方法具有可行性和实用性.     

含可变因子的广义S变换及其时频滤波

含可变因子的S变换是一种新型的时频分析工具,比传统的S变换和Mansinha提出的广义S变换更具实用性。可变因子的引入使得高斯窗函数的宽度随频率发生变化时具有目的性,而不是简单地随着频率的增大而变窄。该变换可以有针对性的改善局部频段(特别是低频段和高频段)的频率分辨率及时间分辨率。以此变换为基础,提出了一种时频滤波方法,通过对人工合成地震记录的滤波,证明了该滤波方法的有效性。     

利用瑞利波广义S变换探测近地表裂缝

地裂缝灾害是地质灾害中地面变形灾害的一种,不仅造成各种建筑的直接破坏,也引起了一系列的环境问题.因此在工程建设中有效地探测地下裂缝是一项重要任务.笔者对瑞利波探测地裂缝方法进行了试验研究,采用广义S变换,在时间—频率域来提取某一道上来自裂缝散射瑞利波的到时,从而计算出裂缝的位置.通过两组半空间裂缝模型和一组实际资料验证了广义S变换探测近地表裂缝的可行性和探测效果.理论模型和野外实际资料探测结果表明,利用瑞利波广义S变换探测近地表裂缝是切实可行且有效的.     

地震信号的时频分析方法

阐述了S-变换的概念及其性质，通过合成的非平稳时间序列，将四种时频分析方法进行比较，从而显示出S-变换具有较高的时间—频率分辨率。以时频分析的一些应用实例，说明时频分析在地震信号处理中具有广阔的应用前景。     

基于广义S变换的透射槽波埃里相识别

透射槽波勘探是查明煤矿工作面地质情况的重要物探方法之一,其频散曲线埃里相识别的合理性直接关系到后续工作面层析成像的准确性。目前,S变换已被广泛应用到频散分析中,然而由于S变换窗函数固定,其应用效果受到限制,为进一步提高频散曲线埃里相的识别精度,本文将窗函数可调的广义S变换引入到频散曲线的分析中。对广义S变换的窗函数采用时间半高宽进行分析,窗函数时间半高宽在给定频率范围内越宽,其时间分辨率低;频率分辨率增高,窗函数宽度越窄,则时间分辨高、频率分辨低。给出了时间半高宽与广义S变换参数的关系式,可根据实际情况定量调节时频分辨率。计算表明,在合理选择广义S变换参数的前提下,广义S变换能有效提高时频分辨率,改善频散曲线埃里相特征,利于解释人员准确拾取透射槽波埃里相。     

基于SVD的叠后地震资料随机噪声分离方法

笔者提出基于SVD的叠后地震资料随机噪声分离方法,在地震剖面的同相轴水平或接近水平时可以有效地分离出地震剖面中的随机噪声,提高地震剖面的分辨率。为了说明SVD随机噪声分离方法的有效性和高效性,建立模型试验,在合成地震记录中加入随机噪声,之后进行实际地震资料处理,分别用SVD方法和基于小波变换的分层阈值方法对加入随机噪声的合成记录和加入随机噪声的实际资料进行随机噪声分离处理。对比发现,SVD随机噪声分离方法相比于基于小波变换的分层阈值方法更加有效且高效。     

复杂断面地下结构地震反应分析的广义反应位移法研究

针对我国现行《城市轨道交通结构抗震设计规范》(GB50909-2014)推荐采用的地下结构抗震分析的反应位移法存在一定的局限性,在借鉴反应位移法基本原理的基础上,提出一种适用于复杂断面地下结构地震反应分析的广义反应位移法。首先,基于子结构方法从理论上论证该方法与反应位移法基本原理的一致性,详细介绍了该方法的力学模型和实施步骤;其次,结合某马蹄形断面的区间隧道实际工程,并以整体动力时程分析方法为基准,分析了不同地震动强度工况下,两种不同广义子结构选取范围的广义反应位移法的计算效果。结果表明,提出的广义反应位移法是一个操作简便、精度较高、实用性较强的简化分析方法,可以在各种断面形式的地下结构的抗震分析与设计中推广使用。     

基于JADE算法的地震资料随机噪声盲分离方法研究

独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,能够实现源信号的分离。地震资料中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。文中将ICA应用于去除随机噪声问题,在对地震数据特点进行分析的基础上,建立了随机噪声盲分离的ICA模型,并对其假设条件和固有不确定问题进行了深入分析,利用文中改进的稳健预处理算法,先去除加性高斯白噪声,然后将预处理后的数据采用JADE盲分离算法分离出有效信号和非高斯分布的随机噪声,并建立能够辨识有效信号的准则,解决了ICA分离后次序不确定问题,实现了有效信号的提取。仿真实验和对实际地震资料处理表明文中提出的算法能够有效地去除随机噪声。     

基于BFGS 算法的地层品质因子反演方法

目前,油气勘探已经从简单构造勘探转向岩性勘探,今后勘探的主要地质目标之一是地层--岩性油气藏,Q 值在地层--岩性油气勘探中有重要作用。为较好地估计地层的Q 值,本文提出了基于 BFGS 算法和广义S 变换的Q 值估计方法。通过广义S 变换得到不同旅行时刻的振幅谱,构造一个最优化问题,引入BFGS 算法估计出地震品质因子。该方法可以在整个频带范围内计算振幅谱的互相关系数,避免了频带范围选择的问题,而且收敛速度更快。模拟算例和实际资料处理结果均表明,该方法可以有效快速地估计品质因子,并具有较好的抗噪性。