基于小波变换的阈值降噪方法在地震资料处理中的应用

这里主要讨论了小波变换阈值降噪方法的基本原理,并且将广泛使用的通用阈值方法与Birge-Massart阈值方法进行了比较,展现了Birge-Massart阈值选取方法的优越性。通过对模拟数据和实际地震资料的处理结果表明,基于小波变换的Birge-Massart阈值降噪方法对地震信号降噪具有很好的效果。     

小波阈值去噪黄金分割法

在小波去噪的方法中,应用最广泛的是Donoho阈值法,但由于其阈值的单一性,使它不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离,去噪效果并不理想。通过分析Donoho硬阈值和软阈值方法的特点,提出了一种黄金分割法,这种方法结合了硬阈值和软阈值方法各自的优点。仿真去噪结果表明,这种改进的小波阈值方法能够得到更好的去噪效果,信号的信噪比得到了进一步提高。     

基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制

由于野外采集地震资料往往带有较多的随机噪声,给资料解释造成困难。针对小波阈值去噪的阈值选取通常需要对信号进行先验估计,带有较强猜测性,阈值选取难以获得最优结果。本文提出基于改进混沌果蝇优化的小波阈值法,将基于广义交叉验证(GCV)函数设定为阈值选取目标函数,在混沌果蝇优化算法中引入调节系数实现对该目标函数的迭代寻优,在无先验信息前提下,获取最优小波阈值。通过将本文算法用于合成地震记录和实际地震记录进行去噪处理,并对比常用小波阈值去噪算法,证明了本文算法的有效性。     

小波分析在矿井高密度电法数据处理中的应用

矿井高密度电阻率法数据由于受地电干扰、地形、接地电阻等因素的影响,通常会遇到具有一定水平尺度和垂向幅度的类似尖脉冲假异常。在数据处理过程中,对于高幅度和宽尺度的噪声,特别是与有用信息的幅度及尺度相近时,即使应用广泛的Donoho软阈值函数和硬阈值函数去噪,也存在着难以克服的问题。为此提出了一种基于线性软阈值的去噪方法：根据噪声尺度确定分解层数,而每一层的阈值则采用线性函数确定。通过实测资料分析可知,这种方法能有效地消除高频随机噪声和特定尺度的噪声,尤其是在处理类似尖脉冲的噪声信号时有较好的效果,同时又能较好地保持原有地质信息。     

基于Shearlet变换的尺度方向自适应阈值地震数据随机噪声压制方法

地震勘探的有效信号常受到随机噪声的干扰而难以识别,需要进行随机噪声和有效信号的分离。传统Shearlet全局阈值不随方向与尺度变化,在去噪的同时也会损失许多有效信号。Shearlet变换作为一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。本文将含噪地震信号通过Shearlet分解后计算各尺度与方向上Shearlet域系数的L₂范数,并对其进行数据重排后发现,随着方向改变L₂范数不断减小,进而提出一种基于L₂范数的尺度方向自适应阈值计算方法。将其与小波变换、曲波变换、Shearlet全局阈值去噪方法对比,模拟数据与实际地震记录去噪结果表明,本文方法在去除随机噪声的同时,深部弱信号也得到了很好的恢复,地震数据的信噪比比其他3种方法有所提高,在0.929 9 dB条件下提升至11.565 1 dB。     

小波阈值法的改进及在地质雷达探测中的应用

隧道超前地质预报是否准确,高信噪比的地质雷达信号是关键。在进行地质雷达探测时,由于受到周围复杂环境的影响,采集的雷达数据中含有各种干扰信号,降低了信号质量,直接影响到解译人员对地质条件的解读,影响了隧道超前地质预报的精确度。因此,本工作提出利用一种优化过的阈值方法对信号进行去噪,提高信噪比。优化主要是从优化阈值选取方式和优化阈值函数的选取两个方面对软阈值方法进行优化,并且通过仿真实验进行验证。结果显示信噪比的提升和均方差的减小幅度上以及去噪效果三方面对比,实验证明改进方法更优于软硬阈值方法,改进方法可适用于实际雷达数据干扰信号的处理,能提高信号信噪比,更好的还原信号。     

改进阈值法在二代小波变换去噪中的应用

地震信号去噪能有效提高信号的信噪比和分辨率。二代小波变换可以在不同尺度上对含噪信号进行小波分解和多分辨率分析,实现窗口宽度自适应调整的局部化分析。但小波变换阈值法在去噪过程中会在信号的不连续邻域会产生伪吉布斯效应,而平移不变量阈值去噪方法通过平移-去噪-平均的思想可以很好的解决该问题。因此本文在已有的二代小波变换阈值去噪的基础上将平移不变量这一改进方法应用于二代小波变换中,实现了对地震信号更加快速有效的去噪处理,并在模拟数据试算和实际数据试算中取得了良好的去噪效果。     

利用小波阈值法提高地震勘探信号的信噪比

在地震勘探信号处理中,能否得到高信噪比的信号是正确解读实际勘探信号的关键。在实际勘探中,受到环境等因素的影响,检波器接收到的信号中夹杂着各种相干及随机噪声,降低接收信号的信噪比。鉴于传统傅里叶变换无法处理随机噪声,本工作提出利用改进的小波阈值法提高含随机噪声的信噪比,通过MATLAB仿真和勘探实验验证。建立仿真模型,比较了改进阈值函数与现有软、硬阈值法的去噪效果;信噪比和均方根误差结果显示,改进阈值函数去噪后的信噪比优于软和硬阈值函数的信噪比。利用地震雷克子波建立了地震正演模型,对比改进阈值函数处理前后的结果显示,改进阈值函数法能充分保留有用信号,有效地消减勘探信号中的随机噪声,可为勘探信号解释提供一种新的去噪方法。     

网络存储技术在石油地震数据处理中的应用

针对油田局域网的特点,利用网络存储技术中的SOCKET编程方法,结合Linux或Unix系统中的常驻进程及输入输出控制技术解决海量地震数据交换的问题,这个方法可以实现远程磁带或磁盘数据的读取。对常用的地震数据SEGY格式及其存储特点进行分析,在SEG-Y格式的地震数据的读写技术中,采用位运算的方式解决移位及浮点数的读写操作。网络存储技术的应用实现了远程海量地震数据的存取,位运算方法提高了地震数据输入输出的速度。     

小波理论及其在地震勘探中的应用

介绍了小波理论在地震勘探领域中的“时变滤波（去噪）”、“信号分离”、“地震成象处理”、“高分辨处理”、“数据压缩”等诸多环节中的应用，以及小波理论在“波动方程求解”、“求取地层反射系数”等方面的应用前景。     

仿射变换法的改进及其在水库群防洪联合调度中的应用研究

仿射变换法是用来求解一阶线性规划问题最优解的一种有效方法。通过对仿射变换法进行改进,使其适用于多阶段的线性规划问题最优解的求解,并将改进的仿射变换法应用于水库群的防洪联合调度,得到了令人满意的调度结果。     

频率补偿及其在煤田高分辨地震数据处理中的应用

在煤田高分辨地震勘探中,要求控制几米甚至一、二米厚的煤层;控制落差只有几十米甚至十几米的小断层,如果在资料处理中不能有效地提高原始资料的频率和地震剖面的分辨率,上述要求是无法达到的。目前“反褶积”是地震数据处理中提高分辨率的主要手段,也是地震数据处理的三大中心环节之一。但是反褶积是一种统计性处理,由于在许多情况下实际地震数据不满足统计     

小波阈值去噪方法在重力资料处理中的应用

简要介绍了小波变换的基本理论与小波阈值去噪实现过程。通过单球体与双球体模型试验,探讨了阈值去噪时小波基以及分解层数的选择问题;最后利用小波阈值去噪方法,对某实测布格重力资料进行处理,有效滤除了随机噪声。去噪后计算的水平方向导数明显比去噪前直接计算的水平方向导数效果好。     

地震相分析及其在石油勘探中的应用

地震相分析是根据地震资料解释环境背景和岩相,其目的是进行区域地层解释,确定沉积体系、岩相特征和解释沉积发育史,最后预测有利生油区和储集相带。针对传统地震相分析中一些信号分析理论存在的不足,文章介绍了6种新的地震相分析方法及其在石油勘探中的应用实例。     

电法地震勘探法在水源地勘察中的应用

由于气候的变化和人为因素的干扰，石家庄市成为我国北方严重缺水的城市之一。本次勘察通过应用对电法、地震勘探法在水源地供水水文地质勘察中的应用分析，确定了含水层的分布范围、厚度、深度和冲洪积扇的位置，为钻探及勘察工作提供了可靠的依据。     

小波变换方法在地震资料噪声消除中的应用

小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到了广泛的应用,将其应用于地震信号噪声的处理,有着更好的应用前景和研究价值.笔者的研究工作主要围绕小波变换消噪过程中阈值方法的选择及阈值的选取,同时将一维小波方法与F-K滤波方法、二维小波方法与F-K方法以及这3种方法结合起来进行噪声的去除,用于实际数据处理,效果较好.