时频域相位滤波在远震接收函数噪声压制中的应用

宽频带地震观测数据中有效信号和干扰噪声经常发生混频效应,常规的频率域滤波方法很难将二者分离.地震波信号属于时变非平稳信号,时频分析方法能够同时得到地震波信号随着时间和频率变化的振幅和相位特征,S变换是其中较为高效的时频分析工具之一.本文以S变换为例,提出了基于相位叠加的时频域相位滤波方法.与传统叠加方法相比,相位叠加方法对强振幅不敏感,对波形一致性相当敏感,更加利于有效弱信号信息的检测.时频域相位滤波方法滤除与有效信号不相干的背景噪声,保留了相位一致的有效信号成分,显著提高了信噪比.运用理论合成的远震接收函数数据和实际的宽频带地震观测数据检验结果显示该方法较传统的带通滤波方法相比,即使在信噪较低且混频严重条件下,时频域相位滤波方法的滤波效果依然很明显,有助于识别能量较弱的有效信号.     

S变换时频滤波与其它滤波方法的比较

在提高信噪比时通常根据信号和噪音的差异选取不同的滤波方法。由于地震记录的复杂性,有时有效波与干扰波在视速度或频率上没有明显差异,为此本文提出一种利用S变换时频滤波的方法,并比较了该方法相对其它滤波方法在时频滤波方面的优势。     

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。     

S变换在地震资料处理中的应用及展望

S变换是近年来发展起来的一种具有高时频分辨率的信号处理方法,它的时频分辨率与信号的频率有关,反变换简单,基本小波不必满足容许性条件,并且不存在交叉项.广义S变换弥补了S变换的一些不足,具有更高的频率聚集能力.本文总结了实际应用中具有代表性的几种广义S变换类型,并结合实例从4方面内容综述了S变换在地震资料处理中的应用:应用S变换和广义S变换在时频域滤波去噪以提高信噪比,压制面波和拾取初至波;通过检测频率和振幅等地震波属性信息研究地层中地质体和精细构造,提高地震波的主频进行地震高分辨分析;进行地层吸收衰减补偿和地层品质因子Q值的求取;以及瑞利面波频散分析和面波频散曲线的提取.本文介绍的结果及其他很多应用均表明S变换和广义S变换是地震资料处理中的一个有效手段.但是,目前S变换多应用于勘探地震学中,我们在文章最后分析展望了S变换在天然地震学中的潜在应用.     

台站地震资料的时频域自适应极化分析和滤波

提出一种自适应协方差的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构造时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震极化分析和滤波。其优势在于协方差矩阵的分析时窗的长度由多分量地震数据的瞬时频率确定,可以自适应于有效信号的周期,在每个时频点计算极化参数不需要进行插值处理;结合时间频率信息,解决在时间域或频率域波形或频率重叠的信号具有明显的直观性。模型数据及实际三分量台站地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在台站地震资料分析和处理方面具有很好的直观性和较高的分辨率。     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

零相位化和非线性叠加对提取气枪震源地震信号波形的影响研究

使用零相位化处理和非线性叠加方法提取低信噪比记录中的有效信号,通过定量评估结果波形的走时和振幅等信息的精准程度,探究此处理流程是否可提高提取气枪震源有效信号波形的准确性。对合成波形和云南宾川主动源实验中实际资料数据进行零相位化处理,选用相似性加权、时间域相位加权、时频域相位加权、改进的时频域相位加权4种非线性叠加方法提取有效信号。结果表明,基于上述处理方法可有效提高提取波形的准确性:(1)零相位处理可以提高波形数据的分辨率,使有效信号到时点变为波形峰值点,有利于在非线性叠加后拾取出准确的到时位置;(2)零相位化数据的非线性叠加结果卷积震源子波可基本恢复地震信号波形记录,可降低非线性叠加对有效信息的损失;(3)使用时间域相位加权叠加和相似性加权叠加方法可获得较好结果,但可能会压制低信噪比小振幅信号;基于时频域的相位加权类叠加方法对有效波形成分影响较大,但对小振幅信号保幅较好。     

多分量地震数据矢量滤波面波压制方法（英文）

针对陆上三分量地震资料去噪处理中面临的面波噪声能量强、有效信号能量弱、转换波与面波主频叠置、非矢量保真处理等问题,本文基于多分量数据中有效信号与强面波噪声在极化属性、振幅能量、视速度三方面的特征差异,提出了一种时频域压制多分量数据强面波的去噪方法,并设计了相应的矢量滤波器。该方法利用小波变换将地震信号变换到时频域,并基于时频域瞬时极化率公式计算出各点极化率参数,然后根据面波视速度划分出有效信号区和面波噪声区,并据此对有效信号进行能量均值统计,最后联合极化率、能量、频率特征对噪声识别和分频、分区压制。理论模型和实际资料处理验证了本文方法的正确性和有效性,为解决低信噪比陆上多分量资料面波压制提供了又一种有效手段。     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

基于分数阶傅里叶变换的混合Cadzow滤波法

常规频率域SVD滤波法在随机噪声压制处理时,容易造成弯曲同相轴损伤。针对这一问题,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换的混合Cadzow滤波法压制三维地震数据中随机噪声的方法。首先应用分数阶傅里叶变换,将地震数据变换到时频面,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合的高维Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机噪声。此方法用于四川某地区的地震数据处理,结果表明该方法可有效地去除随机噪声,保护有效信号,提高叠后地震数据的信噪比。     

径向道变换压制相干噪声方法研究

径向道变换(Radial Trace Transform)是将地震道集振幅值从偏移距一双程旅行时坐标系变换到视速度-双程旅行时坐标系,通过这种坐标系的变换,使相干噪声与有效信号在视速度和频率方面都有效分离.本文在介绍RT变换基本原理基础上,分析了RT变换中两种常用插值方法及其特点.并利用对模拟地震资料的处理,证明了RT域模拟-相减法较其带通滤波法在相干噪声压制与反射信号保持方面具有明显优势.最后,根据噪声特点,通过选择合理RT滤波参数,对实际地震资料进行处理试验,获得了较好的去噪效果,明显提高了资料信噪比,验证了研究方法的有效性.     

基于时变窄带滤波技术提取可控震源扫频信号方法研究

精密主动地震监测为我们主动探测地下介质结构, 并监视其动态变化提供了一条可能的技术途径。 由于精密控制震源释放的能量强度小, 随着传播距离的增加, 信号的快速衰减, 在离震源较远处有用的震源信号被掩盖在很强的噪声中, 这对于震相的识别与走时的拾取精度有着很大的影响。 本文设计了一种时变窄带滤波器进行更为精细的滤波, 期望进一步提高观测数据信噪比, 再结合匹配滤波方法实现主动震源信号的检测与波形变换。 另外, 由于不同震相有一定的到时差, 使用时变窄带滤波器提取一个震相波形信息时, 将压制其他震相的波形信号, 从而实现了震相分离的技术。 仿真计算与实际资料处理显示了该方法在提高观测资料质量、 震相识别分辨率及震相分离方面具有一定的有效性与优越性。 通过对广东省新丰江库区精密可控震源试验数据进行时变窄带滤波方法的处理, 在震中距为200 km左右处的台站记录中检测到主动源信号, 体现了对远台弱信号的提取能力。     

用于龙门山断裂南段深部介质探测的精密可控震源

汶川地震后在龙门山断裂带南段建立了精密可控震源发射台,结合布设的28套流动地震仪的信号记录,尝试监测地下介质的动态应力变化。为了提取记录中的主动源发射的信号,本文采用了匹配滤波方法来实现弱信噪比条件下的信号检测并进行了波形变换。在提取出每个周期的主动源信号后,利用信号叠加,分别获得了1、5、10天时间的波形,有效地提高了记录波形的信噪比。然后通过互相关检测精确得出地震波的走时变化,并分析了计算误差。最后,针对实验期间发生的绵竹M_S5.6地震进行分析,获得了地震前后的走时剖面和信号变化,结果表明,距离较远的龙门山断裂北段地震未能对南段实验区域的地下介质波速产生影响。     

两种抗噪反Q滤波方法对比及应用

本文就两种抗噪反Q滤波方法进行了讨论,其中对比了考虑时频域信噪比的反Q滤波方法和基于变稳定因子的反Q滤波方法.与稳定的反Q滤波方法相比,这两种方法可以抑制噪声,提高反Q滤波后地震数据的分辨率和信噪比.然而,它们基于不同的方法原理,并且在处理效果上存在一定的差异.为了探究反Q滤波方法抑制噪声的关键问题,回顾了方法的原理,对比和讨论这两种方法的差异,并通过理论模型数据和实际地震数据进行了比较.测试结果表明,反Q滤波方法抑制噪声的关键在于有效控制振幅补偿的频带范围.就算法而言,考虑时频域信噪比的反Q滤波方法可根据地震数据的信噪比水平选择不同的频带补偿范围,具有较强的灵活性,但需要先计算出地震数据的时频域信噪比;而基于变稳定因子的反Q滤波方法具有更加简单的算法,其振幅补偿规律本身即具有一定的噪声压制能力,避免了计算时频域信噪比.当选取合适的参数,二者的振幅补偿频带范围接近时,这两种抗噪反Q滤波方法可以得到相似的处理效果.     

基于广义S变换、经验模态分解叠前去噪方法的比较

高频噪声压制是高分辨率地震数据处理中的关键性问题.基于广义S变换、经验模态分解的时频域地震去噪技术具有时变、分频和高保真特性,可有效处理非平稳地震信号,但二者在去噪原理、去噪效果、保真度、计算效率等方面尚存差异.对比分析表明:两种算法在提高地震信号信噪比的同时,可保持地震信号的保真度,保护陡倾角反射界面能量;基于广义S...     

基于复数域混合SVD滤波方法及在随机噪声压制中的应用

在低信噪比地震资料处理中,压制随机噪声是其中的关键处理环节.传统的频率空间域预测滤波方法,容易使得去噪后高频段的有效信号严重畸变,不利于进一步提高分辨率.为此,提出了一种基于复数域混合SVD滤波法压制三维地震数据中随机干扰的方法,该方法首先在时空域对地震数据作傅里叶变换,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机干扰.理论模型和实际地震数据的应用表明:该方法可有效地去除随机噪声,保护有效波,明显地改善了叠后三维地震资料的信噪比.     

改进的小波分频重构算法在石油地震勘探中的应用

在地震资料处理过程中,为了提高信号的信噪比以及保留数据的可靠频段,通常采用频率域滤波的方法.但是,传统的频率域滤波方法是基于傅里叶变换,在窗口与窗口之间的接合部位会出现假异常.且在滤除噪声的同时,很可能同时也将有用信息一起滤除掉. 本文针对上述问题,将小波域分频处理与重构的方法应用到石油地震勘探数据处理中.在提高信号信噪比的同时又可兼顾其它频段信息,使处理出的地震剖面信噪比提高,频带有所拓宽,从而达到最佳重构.文中先后给出了小波变换及其逆变换的数值计算方法以及最佳小波和最佳重构系数的求取方法.最后通过实例分析,其结果表明,该方法在理论上是正确的,实际应用效果也是成功的.     

基于SW统计量的自适应时频峰值滤波压制地震勘探随机噪声研究

由于金属矿区地震记录中随机噪声性质复杂且信噪比低,常规降噪方法难以达到预期的滤波效果.时频峰值滤波(TFPF)方法是实现低信噪比地震勘探记录中随机噪声压制的有效方法,但其在复杂地震勘探随机噪声下时窗参数优化问题仍难以解决.本文充分利用地震勘探噪声的统计特性,结合Shapiro-Wilk(SW)统计量辨识地震勘探记录中的微弱有效信号,提出基于SW统计量的自适应时频峰值滤波降噪方法(S-TFPF).在S-TFPF方案中,对于有效信号集中区,S-TFPF方法根据信号频率特征,选择有利于信号保持的较短时窗长度;对于噪声集中区,按噪声方差自适应增加时窗长度,增强随机噪声压制能力.S-TFPF应用于合成记录和共炮点记录的滤波结果表明,与传统时频峰值滤波方法相比,S-TFPF方法可以有效抑制低信噪比地震勘探记录中的随机噪声,更好地恢复出同相轴.     

基于分数域自适应滤波的地震信号去噪方法

提出了一种基于分数域自适应滤波的地震信号去噪方法.先论述了分数阶傅立叶变换(FrFT)的基本原理及分数域滤波的采样与信号重构定理.根据FrFT具有时频旋转特性,分析了时频域信噪重叠情况下实现噪声分离的可行性.通过时频面旋转交互方式求取最佳阶数以及滤波器的带宽,最后利用理想信号与处理结果的相关系数来验证该方法的有效性.合成记录及实际资料的处理结果表明,分数域滤波与常规Fourier变换相比,具有良好的去噪性能,可有效解决时频域信噪重叠的信噪分离难题,达到信号保真与去除噪声的目的.     

基于小波包变换的滤波方法

基于小波包变换的基本原理,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法．利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的．仿真结果表明,小波包变换具有许多其它分析手段所不具备的优点,是一种有效的滤波方法,可应用于地震信号的预处理