Morlet小波匹配追踪方法的时频原子参数分析

匹配追踪方法是目前时频分辨率最高的时频分析方法.但传统的匹配追踪方法在寻找与信号匹配最佳的时频原子时,需在较大的参数搜索范围内对时频原子参数进行多重循环寻优迭代,计算效率较低.针对匹配追踪算法实现方式,本文主要工作及结论如下:(1)以Morlet小波为时频原子,以频率、相位、时延和尺度为时频原子参数,分析了信号在时频原子上的投影振幅对这四项时频原子参数的灵敏度,结果表明灵敏度顺序为:时延、频率、尺度和相位,据此结论可在算法实现时根据灵敏度顺序调整不同参数寻优迭代时的参数搜索范围,改善算法的计算效率;(2)针对频率、相位和时延参数已知尺度参数变化的时频原子,分析了利用Hilbert变换得到的瞬时参数表征时频原子参数初值的准确度,结果表明准确度顺序为:时延、频率和相位.据此结论可在算法实现时确定参数寻优的优先级顺序,改善算法的计算效率.与连续小波变换、广义S变换等时频分析方法的对比及在地震数据去噪中的应用效果表明匹配追踪方法效果较好.     

地震勘探信号时频分析方法对比与应用分析

针对地震勘探信号,对非平稳信号时频分析几种适效方法:短时Fourier变换、小波变换、S变换、Wigner分布、平滑伪Wigner分布、锥形核时频分布、AOK(adaptive optimum kernel,自适应最优核函数)分布等进行对比与应用研究.在阐明各种方法基本原理的基础上,进行数值分析与应用研究.首先对非平稳地震勘探模拟信号进行试算及时频属性提取,结合各类方法的信号表示理论,在时频局部化的精度和交叉项抑制等方面对计算结果进行对比分析;进一步应用于实际二维地震数据,提取瞬时频率和瞬时带宽等时频属性,进行比较研究.研究表明:对于地震勘探信号,就本文涉及的几种时频分析方法而言,AOK分布是时频局部化精度最高、交叉项抑制最好、时频匹配最优的方法,值得在地震勘探信号分析和地震属性提取、频谱分解等应用中深入研究和应用.     

基于结构化匹配追踪的地震资料去噪技术研究

地震数据往往受噪声干扰,影响有效反射波的识别,因此提高地震资料信噪比在数据处理中尤为重要,我国在此方面研究已经取得进展.结构化匹配追踪算法是一种采用原子字典分组式及树状结构搜索的全局结构化算法,具有运算效率高、速度快的特点.本文在分析结构化匹配追踪算法的基础上提出基于该算法的地震资料去噪技术,根据反射波信号与噪声信号的频段差异,对分解得到的时频原子设置阈值频段,去除含噪成分,从而达到去噪目的.与常规去噪技术相比,该技术精准、快速地分解地震反射波信号与噪声信号,最大限度地减小对地震反射波信号的损害.     

匹配追踪算法及其在煤层气富集区预测中的应用

为了更准确地刻画地震信号的时频信息,实现高效率的时频谱分解,本文引入一种基于复数道地震记录的匹配追踪算法,阐述了该算法的基本原理和具体算法流程,基于合成记录进行了匹配追踪算法的抗噪能力和端点效应分析,并对实际煤田地震资料进行了匹配追踪的计算和分析.结果表明:1)匹配追踪算法更适用于信噪比为10dB以上的信号;2)端点平滑方法的引入可有效提高算法的准确性,解决了因端点振幅值过大导致的算法陷入局部匹配的问题;3)实际煤田地震资料中,煤层气富集区下部具有低频能量强、高频能量弱的特点,可将其作为煤层气富集区预测的一个标志.     

谱图重排的谱分解理论及其在储层探测中的应用

谱分解理论是把单道地震记录分解为连续的时频谱平面,是地震资料处理和解释的重要技术之一.由于谱分解方法的多解性,所以同一道地震记录因为分解方法不同,得到的时频谱是不一样的.短时傅里叶变换,小波变换,S变换和匹配追踪算法都是对信号开窗分析,这些方法都受到不确定性原理的限制.Wigner-Ville变换避开了不确定性原理的限制,但是交叉项的存在限制了本方法的使用.本文利用谱图重排的时频分析方法(RSPWV)对合成的单道地震记录和实际的地震资料进行了分析.与短时傅里叶变换和匹配追踪算法的比较得出:此方法具有较高的时频分辨率,能够很好地识别气层.     

复数子波匹配追踪算法识别薄层砂体

针对东营凹陷滩坝砂岩薄砂体的预测识别问题,研究了复小波匹配追踪方法.从地震信号morlet小波分解及重构分析入手,讨论了重构地震信号时关于频率、振幅、相位及时移参数的选取方法及其具体的选取变量.并就关键的振幅参数,研究了改善的计算方法.常规的匹配追踪算法扫描地震信号的所有时间点和频率.在本文中,为了改善时频分辨率,采用局部扫描主频和子波的时间延迟.在具体实现过程中,采用计算地震信号的平均瞬时频率和地震信号的瞬时包络处的时间,做为采样频率和时间采样点,得到与地震信号最佳相关的子波.对研究的方法从理论模型和实际资料进行了论证分析,证明理论上正确合理,实际应用效果显著.     

基于MP方法的地震信号快速分解算法

Matching Pursuits算法是信号分解的一种具体实现方法.针对地震信号在过完备库中进行分解时原子字典索引和计算量均非常庞大的问题,提出了一种原子字典索引的快速生成算法.首先根据地震信号的频带特征缩小字典索引的频率范围;然后同样依据地震信号的波形特征缩小字典索引的尺度范围.从而利用对地震信号的先验知识,收缩原子字典索引的扫描范围,实现基于Matching Pursuits算法的地震信号的快速分解.     

基于匹配追踪分解和tau-p域拾取的快速高斯束偏移方法

交互式的速度分析是复杂构造探区速度模型建立的一种有效方法,为了使不同的速度模型在短时间内得到检测和标定,本文基于匹配追踪分解算法和tau-p域同相轴拾取技术,发展了一种快速叠前深度域高斯束偏移方法.根据tau-p域地震同相轴的振幅特征,本文采用匹配追踪算法对地震记录进行时间和空间上地稀疏分解,并将分解的时频原子应用于高斯束偏移,以达到压缩地震数据和提高偏移速率的目的.模型试算和实际资料处理结果表明:本文方法不仅能够对地下复杂构造和高陡反射面清晰成像,而且可使叠前地震数据压缩近数十倍,使深度域偏移的计算效率提高一个数量级以上.     

基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制

针对匹配追踪计算量大、大地电磁数据处理效率低的问题,提出基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制方法.首先,利用Gabor原子构建过完备原子库,并对过完备原子库集合进行划分.然后,借助遗传算法的自适应性,快速搜寻最优匹配原子及所在位置.最后,运用最优匹配原子对待处理信号进行稀疏分解,重构有用信号.通过对计算机模拟的典型强干扰和矿集区实测大地电磁数据进行分析处理,实验结果表明,相对于匹配追踪和正交匹配追踪,文中所提方法能从过完备原子库中快速、自适应地选取最优匹配原子与不同噪声干扰类型高精度的匹配,极大地提升了计算效率;大地电磁时间域序列中的大尺度强干扰被有效剔除,视电阻率曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善.     

2011年四川炉霍M_S5.3地震加速度记录的时频分析与能量计算

2011年4月10日四川炉霍发生Ms5.3地震.本文选取了此次地震中不同震中距的台站所获取的三分量加速度时程记录,针对目前EMD分解的HHT方法存在的模态混叠问题,采用了一种基于EEMD分解提取信号时频特性的方法,对加速度记录进行能量计算和时频分析发现,该方法不但有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题,而且还较好地提取到记录的时频特性和能量集中分布的时频段.并与Fourier变换、小波分析进行了对比研究证明了该方法在处理非平稳、非线性强震信号中的有效性和实用性,在强震数据处理领域有着较好的应用前景.     

Time-frequency decomposition of seismic signals via quantum swarm evolutionary matching pursuit

Matching pursuit belongs to the category of spectral decomposition approaches that use a pre-defined discrete wavelet dictionary in order to decompose a signal adaptively. Although disengaged from windowing issues, matching point demands high computational costs as extraction of all local structure of signal requires a large size dictionary. Thus in order to find the best match wavelet, it is required to search the whole space. To reduce the computational cost of greedy matching pursuit, two artificial intelligence methods, (1) quantum inspired evolutionary algorithm and (2) particle swarm optimization, are introduced for two successive steps: (a) initial estimation and (b) optimization of wavelet parameters. We call this algorithm quantum swarm evolutionary matching pursuit. Quantum swarm evolutionary matching pursuit starts with a small colony of population at which each individual, is potentially a transformed form of a time-frequency atom. To attain maximum pursuit of the potential candidate wavelets with the residual, the colony members are adjusted in an evolutionary way. In addition, the quantum computing concepts such as quantum bit, quantum gate, and superposition of states are introduced into the method. The algorithm parameters such as social and cognitive learning factors, population size and global migration period are optimized using seismic signals. In applying matching pursuit to geophysical data, typically complex trace attributes are used for initial estimation of wavelet parameters, however, in this study it was shown that using complex trace attributes are sensitive to noisy data and would have lower rate of convergence. The algorithm performance over noisy signals, using non-orthogonal dictionaries are investigated and compared with other methods such as orthogonal matching pursuit. The results illustrate that quantum swarm evolutionary matching pursuit has the least sensitivity to noise and higher rate of convergence. Finally, the algorithm is applied to both modelled seismograms and real data for detection of low frequency anomalies to validate the findings.     

High‐definition frequency decomposition

Spectral decomposition is a widely used technique in analysis and interpretation of seismic data. According to the uncertainty principle, there exists a lower bound for the joint time–frequency resolution of seismic signals. The highest temporal resolution is achieved by a matching pursuit approach which uses waveforms from a dictionary of functions (atoms). This method, in its pure mathematical form can result in atoms whose shape and phase have no relation to the seismic trace. The high‐definition frequency decomposition algorithm presented in this paper interleaves iterations of atom matching and optimization. It divides the seismic trace into independent sections delineated by envelope troughs, and simultaneously matches atoms to all peaks. Co‐optimization of overlapping atoms ensures that the effects of interference between them are minimized. Finally, a second atom matching and optimization phase is performed in order to minimize the difference between the original and the reconstructed trace. The fully reconstructed traces can be used as inputs for a frequency‐based reconstruction and red–green–blue colour blending. Comparison with the results of the original matching pursuit frequency decomposition illustrates that high‐definition frequency decomposition based colour blends provide a very high temporal resolution, even in the low‐energy parts of the seismic data, enabling a precise analysis of geometrical variations of geological features.     

基于复数道地震记录的匹配追踪算法及其在储层预测中的应用

匹配追踪算法是一种高精度的非线性的时频分析方法.该方法自从提出以来在地球物理学领域得到了广泛的应用.在以前的应用中,作者们都是在实信号的基础上对算法原理作了适当的简化.本文在复数地震道的基础上,基于复Morlet子波,阐述了匹配追踪算法的原理及其算法实现过程,并给出了具体的算法流程图.通过与传统的时频分析的比较,验证了该算法具有较高的时频分析精度.对于实际资料的应用表明,该算法能够很好的显示储层的位置与边界.     

AVO信息约束匹配追踪技术在富煤储层刻画中的应用

针对西湖凹陷富煤环境下储层刻画精度低问题,本文结合煤层AVO截距、梯度特征,提出一种基于AVO信息约束的匹配追踪技术,压制煤层强反射引起的岩性假象,凸显储层真实、有效信号。该方法首先利用煤层4类AVO负强截距P、正强梯度G特点,构建煤层地震敏感因子P - G,放大煤层地震响应,并压制非煤层强振幅影响,实现煤层位置精细定位;在此基础上,将该煤层地震信息作为匹配追踪需要分解、重构的原始信号,利用复地震道分析技术提高信号快速匹配分解的效率,完成煤层强反射解耦。模型试算及实际资料应用表明:匹配追踪技术在精细定位煤层地震响应基础上,提高了匹配追踪算法去煤层强振幅效率;煤层解耦后地震数据较好地凸显储层横向展布变化,提高主力气层的纵向刻画精度。      

The attenuated Ricker wavelet basis for seismic trace decomposition and attenuation analysis

The widely used wavelets in the context of the matching pursuit are mostly focused on the time–frequency attributes of seismic traces. We propose a new type of wavelet basis based on the classic Ricker wavelet, where the quality factor Q is introduced. We develop a new scheme for seismic trace decomposition by applying the multi-channel orthogonal matching pursuit based on the proposed wavelet basis. Compared with the decomposition by the Ricker wavelets, the proposed method could use fewer wavelets to represent the seismic signal with fewer iterations. Besides, the quality factor of the subsurface media could be extracted from the decomposition results, and the seismic attenuation could be compensated expediently. We test the availability of the proposed methods on both synthetic seismic record and field post-stack data.     

自适应多道匹配追踪去强屏蔽方法研究与应用

阻抗差异较大的地层在地震剖面上呈现为强振幅同相轴,会掩盖附近储层有效信息,需要做去除强屏蔽的目标处理。针对常规匹配追踪方法在构造复杂地区匹配精度和空间连续性不佳的问题,本文提出一种基于自适应权值的多道匹配追踪去强屏蔽方法。首先利用层位构造信息对强反射层进行局部拉平处理,减弱地层空间构造对提取强反射层的影响,然后引入相邻地震道与中心道之间的相关系数作为多道平均的权值,以提高匹配结果的稳定性和横向连续性。同时使用解释得到的层位时间作为子波初始时间,有效提高运算效率。模型试算和实际地震资料应用分析表明,改进方法能有效剥离强反射并突出有效储层信息,剥离后的井震吻合度得到明显提升,相较于常规匹配追踪算法匹配精度更高,同时具有更好的空间连续性与强反射去除效果。      

高铁震源地震信号的挤压时频分析应用

我国每天有数千趟高铁列车驰骋在纵横交错的高铁线路上,构成了十分理想的均布震源,但寻找适合高铁震源地震信号的处理方法是充分挖掘信息的关键.传统的频谱分析结果表明高铁震源所产生的地震信号具有明显的窄带分立谱特征,但无法精确获得高铁震源地震信号的时频变化规律.本文首次将挤压时频分析这种分析工具引入到高铁震源地震信号处理中,对中国南方某高铁沿线采集到的高铁震源地震数据进行了分析.处理结果表明:利用挤压时频分析能够更加精确地刻画频率成分随时间的变化,能够利用单检波器精确刻画高铁列车的运行状态(匀速、加速等);同时利用挤压时频变换还可高精度地重构出所需频带的信号,为提取高铁震源地震信号的特征成分提供了一种有力工具.     

2013年海西5.0级地震波形时频特性研究

传统的傅里叶变换因缺乏信号局域性的信息,无法对地震波等非平稳信号进行全面描述,时频分析通常是分析非平稳信号较好的工具.本文利用大柴旦地震台记录到的2013年6月5日青海海西5.0级地震波形,采用赵-阿特拉斯-马克时频分布（ZAM）分别研究了该地震P波、S波段的时间-频率特征.研究结果很好地解释了地震波的非平稳性,较全面地展示了地震波的衰减特征.