基于整数小波变换的地震数据压缩

由于地震数据的特殊性，在某些情况下需要进行无损压缩. 本文通过应用提升方法构造的整数小波变换无损压缩地震数据，与传统的无损压缩算法相比可以较好地提高压缩率. CDF(2, n)系列双正交小波可以较好地消除数据间冗余，集中数据特征，比其它CDF系列、SWE和CRF双正交小波有更好的压缩效果. CDF(2,n)系列双正交小波更适合作为整数小波变换无损压缩地震数据的小波函数.      

基于提升算法和百分位数软阈值的小波去噪技术

在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性.     

第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用

本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。     

S变换的时频分析特性及其改进

地震信号具有非线性、非平稳的特性,用时频分析的方法处理地震信号,可以最大限度的保留原始信息,也可以较为精确地分析数据的时间、频率特征.现阶段应用于地震数据处理的时频分析方法主要有:短时傅里叶变换,小波变换和匹配追踪算法等等.S变换是近几年发展起来的一种新的时频分析方法.S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,具有相...     

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．     

基于小波模极大值的地震信号去噪研究

小波分析在时域和频域具有很好的局部化特性,是分析和处理数字信号强有力的工具。文章将基于小波变换的模极大值去噪算法应用到地震信号的去噪研究中。首先依据相关理论验证算法的有效性,并对红山基准台的地震数据进行去噪分析处理。结果表明,去噪后的信号有效去除了大部分毛刺,去噪效果良好,噪声得到很好的抑制。为实现数据处理的界面化及易操作,在基于小波变换模极大值去噪算法比较分析的基础上,设计一个地震信号去噪系统分析界面,从而实现数据去噪的可视化应用。     

基于整数小波变换的地震数据压缩

由于地震数据的特殊性 ,在某些情况下需要进行无损压缩 .本文通过应用提升方法构造的整数小波变换无损压缩地震数据 ,与传统的无损压缩算法相比 ,可以较好地提高压缩率 .CDF(2 ,n)系列双正交小波可以较好地消除数据间冗余 ,集中数据特征 ,比其它CDF系列、SWE和CRF双正交小波有更好的压缩效果 .CDF(2 ,n)系列双正交小波更适合作为整数小波变换无损压缩地震数据的小波函数 .     

基于双树复小波包变换的地震信号分析方法

尝试性地将一种双树复小波包变换方法应用于地震信号分析中. 复小波包变换综合了实小波包变换与连续复小波变换各自的优点，不但能提取信号的相位信息，而且选取与被分析信号相频特性相匹配的复小波包，可以对信号产生更好的聚焦作用. 本文描述了一种双树复小波包变换算法，并给出了模拟信号及实际地震记录的分析实例. 研究结果表明，双树复小波包变换是分析具有非线性相位地震信号的一种较为有效的方法.      

地震分倒频处理技术

为刻画地震信号的局部层次特征,提高复杂地质体的地震分辨率,本文利用倒谱变换能够提高分辨率的特点,结合短时傅里叶变换,构造了倒时-频变换算法,并提出地震分倒频处理技术.文中对地震分倒频处理技术的公式推导、算法设计、分倒频处理技术提高地震纵向分辨率的机理进行了详细研究.设计出了适合三维地震资料处理的软件,并从理论上阐述了地震分倒频处理技术能够提高地震分辨率.利用倒时-频变换对多分量线性调谐信号模型做倒时-频分析,可以得到良好的时频分辨率.实际三维地震资料计算表明,该方法能够提高地震纵向分辨率,且计算效率高,适合大规模三维地震资料的处理.     

地震资料小波剖面制作系统

对不同的小波变换算法和小波基函数进行了研究，得到了适用于地震资料处理的最佳小波基函数，并用Visual C 语言开发了基于Windows操作平台下的地震资料小波剖面制作系统。利用小波剖面制作系统和最佳小波基函数对煤田实际地震资料进行了处理，取得了令人满意的地质效果。     

Unsupervised separation of seismic waves using the watershed algorithm on time-scale images

This paper illustrates the use of image processing techniques for separating seismic waves. Because of the non‐stationarity of seismic signals, the continuous wavelet transform is more suitable than the conventional Fourier transforms for the representation, and thus the analysis, of seismic processes. It provides a 2D representation, called a scalogram, of a 1D signal where the seismic events are well localized and isolated. Supervised methods based on this time‐scale representation have already been used to separate seismic events, but they require strong interactions with the geophysicist. This paper focuses on the use of the watershed algorithm to segment time‐scale representations of seismic signals, which leads to an automatic estimation of the wavelet representation of each wave separately. The computation of the inverse wavelet transform then leads to the reconstruction of the different waves. This segmentation, tracked over the different traces of the seismic profile, enables an accurate separation of the different wavefields. This method has been successfully validated on several real data sets.     

南方海相地震资料脊波非线性阈值去噪方法

小波分析方法在数据处理中已得到成功广泛的应用,这主要得益于它的局部时频分析能力,但是小波分析对方向的表征能力有限。脊波变换具备优越的方向选择性能,能更好地处理含有线状变化特征的信号。本文针对低信噪比地震记录,尝试研究利用脊波变换方法对其进行处理,提高剖面资料信噪比,突出同相轴信息。在对南方某油田的实际地震资料的处理中,可以发现处理后的地震剖面同相轴品质及连续性有了明显改善,信噪比增强,分辨率相应提高,体现出了该方法相对常规小波分析方法的优越性。     

无井波阻抗反演在西沙水合物研究中的应用

为了更好地研究水合物的展布形态和赋存情况,对西沙海域天然气水合物的准三维地震资料进行无井波阻抗反演。详细论证针对水合物无井波阻抗反演的处理方法:根据水合物的地球物理特征对地震资料进行零相位化处理;根据地震资料本身特征,在工区多个构造稳定区提取地震子波,对求取的子波平均化保证子波的稳定性;根据叠加速度,通过网格插值、平滑、滤波、转换求取三维低频阻抗模型。最终得到的反演结果地质现象清楚,能够较准确地反映水合物的空间展布情况,利于后续水合物的综合分析研究。      

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.     

HFE在提高地震数据分辨率中的应用

提高地震数据分辨率是地震勘探中获得高质量数据的关键,而分辨率与信噪比的相互制约关系是高分辨率处理的根本问题。本文基于反褶积的基本原理,采用压缩子波的方法,对原始地震数据进行高频拓展法(High Frequency Expanding,HFE)处理。通过测试子波压缩参数,分析研究可选参数对地震资料分辨率和保真度的影响,确定最佳处理参数,并应用于实际地震资料处理中。应用结果表明,HFE处理后的地震资料,其品质得到了明显的改善,处理后的剖面弱反射带层间细节反射更为丰富,横向变化清晰,频带变宽,分辨率得到了很大提高。     

基于波动方程三维表面多次波预测方法研究

与传统的二维表面多次波预测算法相比,基于波动方程的全三维表面多次波预测方法无需对地下介质做简单近似,其更符合地震波在地下介质中传播的真实状况,是地震资料处理中解决多次波预测问题的强有力工具.本文从三维多次波预测的基本理论出发,给出了全三维多次波预测算法的预测矩阵表示、计算方法以及实现条件,采用GPU(图形处理器)加速全三维表面多次波预测,较传统的CPU串行计算,GPU并行预测表面多次波的计算效率约提高165倍.文中分别利用二维和三维表面多次波预测算法对理论模拟的含表面多次波的三维地震数据进行多次波预测计算,对比分析结果表明,相比于二维算法,文中所述的基于波动方程的全三维表面多次波预测效果明显改善,其计算精度更高,辅以合理有效的自适应相减算法,可获得高精度的地震勘探资料表面多次波压制数据.     

小波理论及其在地震数据处理中的应用

小波理论已成为一个新的数学分支，小波分析已成为地球物理、信号处理、图象处理、理论物理等诸多领域的强有力工具，本文综述了小波理论在地震数据预处理、反演、偏移成像、解释四方面应用研究的最新进展。     

Nonstationary deconvolution using maximum kurtosis optimization

Deconvolution is an essential step for high-resolution imaging in seismic data processing. The frequency and phase of the seismic wavelet change through time during wave propagation as a consequence of seismic absorption. Therefore, wavelet estimation is the most vital step of deconvolution, which plays the main role in seismic processing and inversion. Gabor deconvolution is an effective method to eliminate attenuation effects. Since Gabor transform does not prepare the information about the phase, minimum-phase assumption is usually supposed to estimate the phase of the wavelet. This manner does not return the optimum response where the source wavelet would be dominantly a mixed phase. We used the kurtosis maximization algorithm to estimate the phase of the wavelet. First, we removed the attenuation effect in the Gabor domain and computed the amplitude spectrum of the source wavelet; then, we rotated the seismic trace with a constant phase to reach the maximum kurtosis. This procedure was repeated in moving windows to obtain the time-varying phase changes. After that, the propagating wavelet was generated to solve the inversion problem of the convolutional model. We showed that the assumption of minimum phase does not reflect a suitable response in the case of mixed-phase wavelets. Application of this algorithm on synthetic and real data shows that subtle reflectivity information could be recovered and vertical seismic resolution is significantly improved.     

基于带状混合矩阵ICA实现地震盲反褶积

基于对地震反褶积本质上是一个盲过程的认识,引入高阶统计学盲源分离技术——独立分量分析（ICA）实现地震盲反褶积.在无噪声假设条件下,利用地震记录时间延迟矩阵和地震子波带状褶积矩阵,将地震褶积模型转化为一般线性混合ICA模型,采用FastICA算法,将带状性质作为先验信息,实现所谓带状ICA算法（B\|ICA）,得到个数与子波算子长度相等的多个估计反射系数序列和估计子波序列,最后利用褶积模型提供的附加信息从中优选出最佳的反射系数序列及相应的地震子波.模型数据和实际二维地震道数值算例表明：对于统计性反褶积,在不对反射系数作高斯白噪假设,不对子波作最小相位假设的所谓“全盲”条件下,基于ICA方法（反射系数非高斯分布,地震子波非最小相位）可以较好解决地震盲反褶积问题,是基于二阶统计特性的地震信号统计性反褶积方法的提升,具有可行性和应用前景.