联合数据压缩技术在地震勘探中的应用

对于“海量”的地震数据,一般压缩方法的效果不好。利用离散余弦变换编码和离散小波变换编码的联合压缩技术,对地震勘探数据进行了压缩处理,结果表明:本压缩方法能提高压缩比,保留更多的地震信号中细节信息,具有良好的压缩性能和很好的计算性能。联合压缩技术对于不同的地震数据压缩都有效果,但是压缩比不尽相同。     

基于整数小波变换的空间矢量数据压缩方法

针对空间曲线矢量数据相邻坐标点间坐标值大小差别不大的特点,提出一种新的矢量数据压缩方法:首先将空间坐标点间的差值转换为整型的偏移量,使用偏移量表示矢量数据的坐标点;然后利用整数小波变换(IWT)处理偏移量序列,最后对变换后的小波系数进行无损熵编码.使用此方法对中国数字地理地图数据的SHP文件进行压缩,实验结果显示, 压缩比超过11,高于其他类似方法,表明本压缩方法能够实现较高压缩比的空间矢量数据无损压缩.      

利用小波变换快速反演大型磁数据

我们应用小波变换反演大型磁数据,恢复三维磁化率分布问题,快速小波变换通过给出小波系数的门槛值来产生灵敏度矩阵表达式,在波域进行正演模拟计算,通过小波域内稀疏矩阵矢量的乘积运算,和压缩后的矩阵来实施快速正演模拟,所用ＣＰＵ的时间的减少与矩阵压缩在正比,而且,我们采用对数阻尼法,用共轭梯度解算器来获得反演结果,这种求解手段的组合,直接减少了正演模拟的时间,进而加快了反演速度,产生了更的三维磁反演算法。     

测井数据小波变换在层序地层分析中的应用研究

以柴达木盆地北缘某钻井中侏罗统的层序地层划分为例,对各种一维连续小波在地层划分中的效果进行尝试,发现采用db5小波用于层序划分较为理想。通过利用db5小波对自然伽马测井数据进行连续小波变换,将测井信号与深度的关系转换为与深度及尺度域的变化关系,以此识别出了层序界面。利用该小波变换进行的层序地层划分,与传统方法划分的结果基本一致。     

基于小波变换的遥感影像压缩编码

基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量,它的多分辨率特性与人类视觉系统非常相近,小波变换的编码技术被广泛地应用于遥感影像的压缩中。介绍了小波理论的相关知识,着重对嵌入零树小波、等级树分割、小波数据的形态学表示算法等方法进行了详细的论述,并对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

离散余弦变换(DCT)编码在地震勘探数据压缩中的应用

利用离散余弦变换和游程编码技术相结合进行地震数据体的压缩研究,指出该技术是一种有损压缩技术.对于不同的松散度、信噪比等的数据其压缩比是不同的.在压缩过程中对层间信息和高频成分有一定的损失,损失的程度与数据的压缩比有直接关系.压缩越大,则数据的损失就越严重,压缩比大到一定程度时,数据恢复后就改变了原有的特征,所以一定要取的适度,这与数据的波形误差与频谱形态有关.     

基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪

近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。针对全数字三维地震资料的特点,结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用Fast ICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。     

Mallat小波滤波器系数的计算与地质应用

针对第一类、第二类Mallat系列小波的滤波器公式为频率域的表达式,它们无法直接求得对应系列小波的滤波器系数,从而造成了Mallat系列小波在时间域内多尺度计算的困难。这里基于傅里叶分析原理,借用MATLAB工作平台编制了由频率域到时间域的Mallat系列小波滤波器组的求解代码。该段代码解决了Mallat系列小波在时间域内的滤波器系数求解。经实际数字计算表明,采用该方法求得的滤波器组系数进行多尺度分析,能够实现小波的完全分解与重构,这对选用Mallat系列小波中的具体小波进行异常检测分析,具有十分重要的意义。     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效。     

小波变换在饶阳凹陷层序地层格架建立中的应用

小波变换提供了一种研究层序地层格架的新方法,它将测井信号从一维深度域转换到二维深度—尺度域,从多尺度识别不同级次的地层旋回界面。根据小波变换的原理,确定了测井数据小波变换在层序地层划分中的地质意义,建立了四种小波变换中的地层旋回模型。在饶阳凹陷的实际应用中,选取自然伽马曲线进行小波变换,应用时频色谱图分析和快速傅里叶变换多种方法选取尺度因子。通过对时频色谱图和不同尺度下小波系数曲线的综合分析,对饶阳凹陷古近系G104井层序地层进行了划分,并以2 198.625m位置为突变界面,划分出两个较大尺度旋回,以2142.375m、2 163.875m、2 198.625m、2 238.625m位置为界面,划分出5个较小尺度旋回。实际结果应用表明,小波多尺度变换划分层序地层的结果和传统方法划分基本一致。     

小波变换在遥感图像压缩中的应用及Matlab实现

遥感图像在地理信息系统中的应用越来越广，但遥感图像所含的数据量较大。为了方便快速地实现遥感图像的浏览，必须对图像进行压缩。可基于离散小波变换的二维小波分析，采用对遥感图像进行压缩并结合MATLAB来实现。     

基于离散小波变换的油气检测技术

小波变换的时频双重局部化特性，是处理非平稳地震信号的有效方法。尝试利用离散小波变换提取地震道信号的特征参数。并根据提取的小波参数，寻求其变化规律，从而直接进行油气检测。首先，在选择不同的小波母函数的基础上，对给定的地震道数据进行小波特征参数提取；最后对小波参数值进行分析、比较以优选油气识别的小波特征参数；然后进行小波特征参数的综合；再根据已知井位的油气属性，确定归类门槛值。通过研究认为，该方法具有可行性。     

基于Trous小波的影像融合

基于Mallat小波算法的影像融合，由于存在抽取和插值运算，其结果存在一定的相位失真。Trous小波算法通过有限滤波器内插近似，实现对影像数据的无抽取离散小波变换，较好地解决了上述问题。在阐述影像数据融合原理的基础上，给出了基于Trous小波变换的影像融合处理方法和过程。通过对遥感影像数据融合结果的定性定量分析中，认为基于Trous小波的遥感影像数据融合方法，能保持参与融合影像的信息特征，从而获得较好的融合处理结果。     

测井多尺度分析方法用于层序地层划分研究

测井数据包含了丰富的地质信息,是研究地层多尺度沉积旋回的主要资料.本文阐述了小波变换及多尺度分析方法,探讨了测井多尺度分析方法在层序地层划分中的应用.以东营凹陷某井为例,选取Morlet小波基函数对GR测井曲线进行连续小波变换,将测井信号与深度的关系转换为与深度和尺度域的变化关系.通过研究多种伸缩尺度下小波系数曲线表现出的周期性振荡特征,并结合不同测井曲线多尺度分解后的高频信号特征,划分出各级层序界面,与传统方法所划分的界面基本一致.     

复小波频谱分析方法及在储层预测中的应用

针对短时窗傅立叶变换频谱分析方法存在窗函数选取不确定、分辨率固定、频谱分析精度较低等问题,采用了复小波分析方法对地震信号进行时频分析,选择复Morlet小波作为分析小波,对地震信号进行复小波变换,并将尺度域转换到频率域,获得了不同频率的时频特征水平切片;用理论模型说明了复小波频谱分析精度明显高于傅立叶变换的频谱分析.对新疆某油田实际资料的处理结果表明,复小波频谱分析能细致地反映储层的分布、位置及形态,其效果优于短时窗傅立叶变换方法.     

提升小波变换在气象格点数据无损压缩中的应用

提升小波变换实现了整数到整数的变换,同时保证了小波变换的正交特性。在二维预测编码基础上引入提升小波变换,并结合"洗牌"技术和熵编码,设计了气象格点数据的无损压缩方案。以位势高度、经向风、纬向风、温度4个要素为例,对数据处理前后的熵值进行了对比分析,并设计了4种方案进行验证。结果表明:提升小波变换能有效去除数据间的相关性,消除冗余信息,降低数据集的熵值,与二维预测编码相结合能实现优势互补,提高压缩效率,并能保证在有效精度内数据完全无损,从而有效提高气象海量数据的存储和传输效率,为快速气象数据响应和预报服务提供数据支持。     

基于DB小波阈值去噪的航空重力数据试验

利用Mallat快速算法实现离散小波变换,选用DaubechiesN小波系为小波基函数,通过理论模型数据验证了方法设计的可靠性。在对实测航空重力数据进行去噪过程中,根据重力异常信号频带特点,采取多层分解和阈值策略进行自由空气重力异常的提取。试验进行了6～8层的分解,采用了强制阈值去噪和施加软阈值去噪,并进行了对比,结果表明基于DB小波阈值去噪所获得的自由空气重力异常与GT-1A系统滤波结果基本吻合。     

嵌入式小波零树压缩算法的基本原理

数据(图像)压缩是数据存储和传输的重要手段之一。在简述数据压缩方法分类和几种常用压缩方法的基础上,重点讨论嵌入式小波零树图像压缩算法的特点、方法步骤和基本原理,并用实例介绍该方法的数据压缩效果。总结了小波分析在地球物理勘探中的应用状况,展望了小波分析的应用前景和未来的潜在应用领域。     

图像的小波数字水印添加与检测

提出了一种基于小波变换的图像加水印及检测的新方法,即对图像文件进行二维多尺度离散小波变换,得到图像数据高频和低频部分。在高频部分数据中,加入随机数水印并进行图像重构,检测时以同样方法进行小波分解,检测高频部分与随机数水印的相关性。此方法可用于图像防伪。     

小波分析在松辽盆地北部高分辨率层序地层学中的应用

以松辽盆地北部英台—大安地区英37井姚家组二三段地层划分为例,分析一维连续小波变换在高分辨率层序划分中的适用性.通过对GR测井曲线进行Morlet小波变换,将测井曲线信号与深度的关系转换为深度与尺度域的变化关系,得到不同尺度上的小波系数曲线,然后建立最佳尺度因子下的小波系数曲线的周期性振荡特征与各级层序界面的对应关系.划分结果表明:小波变换适用于中期及短期基准面旋回的划分,为高分辨率层序地层学研究提供了一个新的思路.