MCZT在气枪震源信号频谱分析中的应用

气枪震源信号是短时非平稳信号,采用频谱细化算法能提高频谱分析的准确性。首先进行了改进线性调频Z变换(MCZT)和FFT两种频谱分析算法的误差仿真计算,然后进行气枪震源的水下子波信号和地震波信号的对比计算。结果表明MCZT计算误差较小、计算时间较少,能有效提高气枪震源信号频率和幅度特征提取的准确性,是气枪震源信号频谱特征分析的一个有效方法。     

地下爆炸各向同性源和补偿线性矢量偶极源共同作用对Rg波低谷点的影响

本文利用地震面波激发理论计算了两种震源不同相对强度、相对埋深及源时间函数情况下的Rg波频谱,研究地下爆炸中各向同性(ISO)源和补偿线性矢量偶极(CLVD)源共同激发的Rg波信号低谷点特性.结果表明,由于两种震源相对强度、相对埋深及源频谱的影响,混合信号低谷点频率与单一CLVD源激发的信号有很大差异,因此实际地下爆炸中...     

瑞利波频谱分析法的研究

介绍了用瑞利波频谱分析法测量场地剪切波速度所用的仪器设备，实测方法和分析计算方法，并对瑞利波法与单孔法的测试结果进行了对比。     

基于EWT和Meyer自适应阈值的微震降噪

露天矿采场边坡的微震信号具有振幅弱、噪声多、信噪比低的特征,基于经验小波变换(EWT)及Meyer自适应阈值提出分频降噪方法.首先,针对微震信号的频谱特征,设计一种频谱分割策略,将信号和噪声分解为不同的模态;其次,分析模态的频谱和能量,采用Meyer阈值函数自适应降噪,提高有效信号振幅;最后,借助阈值函数处理包含较少有用信号的模态,重构微震信号以保持其连续性,结果表明,降噪后微震信号信噪比(SNR)高、有效信息多,噪声少;通过多种方法对比,并用信噪比与均方根误差(RMSE)对本次降噪效果进行评价,本文方法较好的保留了微震信号有效信息,降噪效果显著.     

时限信号数据的细化变换原理

本文给出时限信号的细化变换算法。在一般FFT计算结果基础上用本文式(9)计算,可快速得出全频域的细化(高分辨率)的精确变换值。文中还给出更快速的细化近似算法。     

声发射信号频谱分析系统

声发射现象不仅在工程上,而且在地质上得到越来越广泛的研究。岩石声发射信号的频谱携带着有关材料特性,破裂机制以及信号传播路径上的构造特征等信息。因此声发射频谱分析成了声发射研究工作中最基本的工作之一。 1.声发射信号的基本特征及频谱分析系统存在的问题 个别的声发射信号是不可重复的单次性瞬态信号。一般认为,声发射信号是一种宽频带信号。它所复     

坚硬顶板诱发煤体冲击破坏的微震效应

利用TDS-6微震采集系统测试了忻州窑煤矿组合煤岩试样变形破裂直至冲击破坏过程中的微震信号,特别是冲击破坏前后微震频谱的变化规律.采用SOS微震监测系统,对忻州窑煤矿8929工作面冲击矿压的微震活动规律进行了监测,结果表明：（1）冲击前兆信号呈现低频特征,随着与主震间隔的时间越短,主频越低.主震信号频谱较宽,但低频（0～50 Hz）成份增加,余震信号呈现高频特性.（2）微震信号的频次、累积能量与主频之间呈负相关关系.尤其当工作面顶板来压以及诱发冲击矿压时,微震信号的主频达到最低值.（3）现场监测表明,冲击前兆微震信号的主频为0～50 Hz,且振幅较低.冲击主震信号频谱较宽,但较低频（0～20 Hz）成份明显增加,同时振幅达到极值.余震信号主频为0～200 Hz,呈现高频、低振幅特征.     

利用表面波频谱分析测试土层波速

本文根据表面波(瑞利波)在层状弹性半空间中的传播特性,提出了应用表面波频谱分析测试土层波速的方法。现场实测结果表明,此法具有测试简便、结果可靠和成本低等特点。     

用能量法测定柱状样品的衰减Q值

对常用的测试衰减Ｑ值的频谱振幅比法和波形反常进行了分析,认为它们对样品几何开头和大小的严格要求是大多数实验室待测样品所不能满足的。因而,提出用波形的能量来计算衰减Ｑ值的方法,阐述了其原理、计算公式和注意事项,讨论了ＱＰ和ＱＥ之间的关系,并对多种样品进行了实验室测量,将本文方法测得的Ｑ值与其它方法测试值进行了比较。认为本方法的Ｑ值介于ＱＰ和ＱＥ之间。     

自回归模型系数推算方法的比较

自回归(AR)模型的特点是利用一组系数将包含在一个观测时间序列中的连续信号进行线性组合.计算AR系数的方法有两种.利用传统方法(方法1)测定AR系数,使得在计算当前值与由过去的观测所作的预估值之间的差值时其预测误差最小.另一种方法(方法2)是在最近应用于频谱分析的Somp,方法中提出来的,这种方法就是利用AR系数从观测的时间序列数据中提取自回归信号,而由提取残差最小来确定它们.方法1给出了过去的有噪声数据和当前的无噪声信号之间线性关系的一个无偏估计.另一方面,利用方法2所得到的AR系数代表了连续无噪声信号之问的线性关系.通过与真实的AR系数值的比较来进行估算的三个数值实验,搞请了这两种方法的差别.首先我们调查了在计算AR系数时高斯白噪声的影响是怎产生误差的.我们发现,利用第一种方法所得到的AR系数对于噪声功率的增加十分敏感.相反,第二种方法对于具有相对较低信噪比(S/N)的数据得出较好的AR系数计算结果.其次.对一个含有非衰减正弦波信号的时间序列,研究了数据长度的影响.当在计算中所用数据点的数目达到一定的平时,用第一种方法所得到的AR系数就不再随数据长度的增加而改善了.另一方面,我们可以得出,数据长度与利用第二种方法使用实际数值所到的计算偏差二者之间恒为负相关.最后,我们使用含有频率相近的两个正弦波信号的一组时间序列对比了两种方法的分辫率,也发现第二种方的结果远优于第一种方法。所有三个实验都证明了在计算AR系数时第二种方法是如何远优于第一种方法的.对于有噪声的时间序列,差异是由于回归模型表达式的混淆造成的.在第一种方法中最小二乘的条件隐含着假定:预测现在信号的过去数据没有被噪声所干扰.其结果是,在这一表达中,当前的信号与当前的噪声无关,但却与包含在过去的数据中的过去的噪声有关.应当提请注意的是,任何墓于传统的自回归计算的谱分析方,在研究数据的精确谱构造时都可能会失效.     

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.     

Empirically derived relationships between fractal dimension and power law form frequency spectra

Fractal analysis and Fourier analysis are independent techniques for quantitatively describing the variability of natural figures. Both methods have been applied to a variety of natural phenomena. Previous analytical work has formulated relationships between the fractal dimension and power law form frequency spectrum.Mandelbrot (1985) has shown that difficulties arise when the ruler method for measuring dimensionality is applied to other than self-similar figures. Since an investigator presumably does not know in advance the dimensionality of a natural profile, it is essential to quantify the nature of the discrepancy for self-affine cases. In this study, a series of experiments are conducted in which discrete random series of specified spectral forms are analyzed using the fractal ruler method. The various parameters of the fractal measurement are related to the parameters of the spectral model. In this way, empirical relationships between the techniques can be derived for discrete, finite series which simulate the results of applying the fractal method to observational data.The results of the study indicate that there are considerable discrepancies between the results predicted by theory and those derived empirically. The fundamental power law form of length versus resolution pairs does not hold over the entire region of analysis. The predicted linear relationship between fractal dimension and exponent of the frequency spectrum does not hold, and the spectral signals can be extended beyond the limits of dimension inferred by theory. Root-mean-square variability is also shown to be linearly related to the fractal intercept term. An investigation of the effect of nonstationary sampling is conducted by generating signals composed of segments of differing spectral characteristics. Fractal analyses of these signals appear identical to those conducted on stationary series.The discrepancies between theoretical prediction and empirical results described in this study reflect the difficulties of applying analytically derived techniques to measurement data. Both Fourier and fractal techniques are formulated through rigorous mathematics, assuming various conditions for the underlying signal. When these techniques are applied to discrete, finite length, nonstationary series, certain statistical transformations must be applied to the data. Methods such as windowing, prewhitening, and anti-aliasing filters have been developed over many years for use with Fourier analysis. At present, no such statistical theory exists for use with fractal analysis. It is apparent from the results of this study that such a statistical foundation is required before the fractal ruler method can be routinely applied to observational data.     

基于地震信号波形形态差异的面波噪声稀疏优化分离方法

实际地震信号通常可表示为具有波形特征差异的多种基本波形信号的线性组合,如叠前道集中的工频干扰噪声与有效波信号、面波噪声与体波信号等.选择单一数学变换方法,往往不易实现地震信号的稀疏表示.近年来发展的形态成分分析理论,通过联合多种数学变换,可实现对复杂信号的稀疏表示.本文根据单道地震记录中面波与体波信号波形结构特征的差异性,提出一种基于形态成分分析的面波噪声衰减方法.针对面波的低频、窄带以及频散特性选择一维平稳小波变换作为其稀疏表示字典,而针对体波波形的局部相关特性选择局部离散余弦变换作为其稀疏表示字典,建立基于双波形字典的形态成分分析模型,通过求解该稀疏优化问题获得最终的信噪分离结果.理论模型和实际地震资料处理证实该方法不仅能够衰减单炮地震记录中的强面波干扰噪声,同时能够更好地保护有效信号的波形特征与频谱带宽,为地震资料的后续处理和分析提供良好的数据基础.     

A PARAMETRIC APPROACH TO THE COMPRESSION OF SEISMIC SIGNALS BY FREQUENCY TRANSFORMATION*

The compression of seismic signals which have propagated through a dispersive medium can be achieved by a frequency-domain transformation. This transformation is formally related to the dispersion characteristic of the medium and is independent of phase and group velocities. By defining a suitable cost-function to measure the degree of dispersion of a time- signal, an iterative technique can be employed to find that transformation which gives minimum dispersion. In this paper, we assume that the inverse of the dispersion characteristic can be adequately approximated by a finite polynomial in the region of maximum signal energy density. The coefficients of this polynomial are the parameters of dispersion of the medium. These parameters can be estimated both in the presence of noise and in the case of signals made up of multiple arrivals. The techniques developed in this paper are applied to seismic signals which have been recorded underground by a set of geophones designed to detect and map discontinuities in coal-seams. Results of dispersion estimation and signal compression are discussed for data collected in the Blackshale seam, Pye Hill Colliery, near Derby, in the United Kingdom.     

用基于平滑技术的时频分析方法对地震资料去噪的研究

本文提出了一种新的时频分析方法—基于平滑技术的时频分析方法,并给出了该方法的基本原理以及用该方法对地震观测信号进行去噪的具体算法.它以信号的平滑处理为基础,与传统去噪手段相比,具有物理意义清晰且运算简单的优点.实验结果表明,利用该时频分析方法可以极大地提高远距离地震观测信号的信噪比,从而为远距离地震信号的检测提供了有力的工具.     

小震的综合识别研究ht

采用现代数字信号处理方法，对中国地震局地球物理研究所研制的数字地震仪在山西省大同地区1999年11月记录的三分向数字地震资料进行分析，研究了数字地震记录信号的自动识别．结果表明，通过采用长短时信号平均值比、谱分析和小波分析法提取特征参量进行综合识别的方法，可对地震信号进行人机交互式自动识别，且对多数ML＞2.0地震识别较好．      

二氧化碳相变技术应用于新型震源研发的可行性研究

为了研究二氧化碳物理相变技术应用于新型震源研发的可行性,在地下成层性较好的某煤田地震测区,开展了利用二氧化碳相变技术激发地震波的野外人工震源激发-接收实验．并与传统炸药震源进行了对比．地震数据利用Aries2.66型垂直分量反射地震仪和PDS-2型三分量地震仪接收．根据实测地震数据,从野外地震记录震相识别,初至波传播距离分析,震源近场地震信号时频分析,CO_2相变激发震源子波提取和基于CO_2震源子波的地震初至波波形反演实验等多个方面,进行了关于CO_2相变激发技术能否产生地震波信号以及能否将其应用于新型震源研发的可行性研究．研究结果表明CO_2物理相变膨胀能够产生能量集中的地震波信号;在实验区地质条件和激发参量下地震记录中初至波的可识别的传播距离约为1km;震源近场地震信号的主频集中在8～13Hz;利用震源近场数据提取了CO_2震源子波;通过地震初至波波形反演实验认为这种震源子波能够应用于波形反演等方面的研究．因为CO_2相变激发具有绿色、环保、安全等方面的优点,若能进一步在激发能量、激发—延迟时间一致性等方面加以改进,该技术有望在城市隐伏活动断层探测、城市地下空间探测、煤矿高瓦斯环境人工地震勘探等领域发挥重要的作用．     

时变重力场球面模型反演算法和模拟实验

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段.本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建.通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长...     

地球自由振荡的保结构模拟

大地震等诸多激励均能激发全球自由振荡现象,通常表现为驻波形式的全球整体振荡.现有的地震波数值模拟方法多为非保结构方法,无法压制长时程计算中的积累误差.本文采用优化的三阶辛格式谱元法,对地球自由振荡及全球尺度的地震波传播进行了长时程模拟.通过与传统的基于Newmark算法的谱元方法结果对比分析,明确验证了本文所得优化的三阶辛格式谱元法在模拟地球自由振荡等大规模长时程问题上的优越性和准确性.上述进展在方法论层面为今后探测、刻画全球尺度地球非均匀结构的驻波数值方法奠定了部分基础,并为相关研究领域提供了新的选择.