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.     

地震信号稀疏分解的快速方法

稀疏化方法由于能够实现地震信号的高精度分解,已经成为重要的地震信号处理技术.目前地震信号稀疏分解常采用的方法是匹配追踪算法(Matching Pursuit,MP),但所得结果不够稀疏.针对此局限,提出了一种基于重复加权提升搜索算法(Repeated Weighted Boostmg Search,RWBS)的快速分解方法.首先,根据地震信号的频谱图缩小频率搜索范围;然后,将搜索算法RWBS与正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法相结合,就得到一种快速的稀疏分解方法,将本文的方法应用到人工合成和实际的地震数据处理中,并与MP和OMP追踪算法作比较,说明采用本文方法进行地震信号分解在稀疏度和分解速度方面都有提高,仿真实验结果表明,与MP和OMP分解算法相比,在满足相同的分解精度条件下,RWBS算法不仅大大提高了分解的稀疏度,而且提高分解速度.与OMP算法相比较.基于RWBS的新方法分解所需的时间减少了约87%;与MP算法相比较,新方法分解所需的时间减少约50%.     

地震信号的时-频分析

通过对单频正弦波和实际地震信号的对比分析,表明时频分析应用于地震信号处理是有效的和可靠的,尤其是在希望获得频率成分随时间变化的规律时有普通傅里叶变换所不具有的优点。     

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.     

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演方法

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性.

     

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演方法

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性.     

地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法

多类型油气藏储层受到煤层反射干扰, 有效识别与去除煤层地震响应是提高煤系储层地震描述精度的关键技术之一.常规煤层匹配识别欠缺考虑煤层弹性参数的影响, 引起煤层定位不准确、识别可靠性低、运算效率低等问题, 本文充分考虑了弹性参数对煤层具有较好的指示作用, 首次提出了地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法.首先根据岩石物理分析, 构建煤层指示因子, 提出匹配追踪煤层指示参数的地震反演方法, 该参数能够较好地刻画煤层空间展布; 基于此, 在地震反演驱动下获得了煤层的先验位置, 将其引入匹配追踪算法中约束匹配追踪搜索邻域, 为缓解现有匹配追踪算法运行效率缓慢, 将经验模态分解(EMD)引入匹配追踪领域, 同时将连续相位替换瞬时相位加快匹配追踪运算效率, 研发了煤层指示因子约束下基于EMD字典的改进匹配追踪煤层识别算法.模型测试验证了本文方法识别煤层的可行性, 实际资料的计算结果表明, 该方法在保持精度的情况下大大提高了计算效率, 此外, 预测的煤层与实际测井解释的煤层基本一致, 有助于油气储层预测和识别, 具有重要的实际应用价值.

     

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.     

时间信号时—频联合分析的几种方法

本文介绍了时－频联合分析的几种方法，其中似正交吉勃离散展式和自适应高斯基表达式是信号分析领域有重要意义的最新成果，为地震数据处理开辟了新的途径。文中还给出了时－频联合表示的地震记录处理实例。     

基于匹配追踪算法的OVT域五维插值技术研究

为提高宽方位地震数据的成像质量,改善面元属性之间的不均匀性,发展了宽方位OVT域数据五维插值技术.正交匹配追踪傅立叶插值技术是OVT域五维数据插值的有效技术,该技术以傅立叶变换作为算子,将数据变换到频率空间域,产生若干个频率切片,从若干个频率切片中选取一个傅立叶分量系数,同时综合利用地震数据的"纵向、横向、时间、偏移距、方位角"五个维度信息计算插值算子,为了避免选中假频成份,在每一步迭代中通过引入滤波算子对所选取的傅立叶分量的系数进行重新计算,实现反假频的目的 .与常规三维数据插值相比,OVT域五维插值更精确,振幅保真性更好.     

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.     

基于信号子空间分解的三维地震资料高分辨率处理方法

提出了一种新的基于信号子空间分解技术的3 D地震资料高分辨率处理方法.利用信号子空间分解技术,不仅可以分离3 D地震资料中的信号和噪声,而且可以进一步根据地震同相轴的倾角不同,将混合信号进行分解得到单个同相轴信号.通过丢弃噪声子空间,只对不同信号子空间重构的信号利用谱白化技术进行高分辨率处理,然后累加所有处理结果,从而达到既提高地震资料的分辨率,又提高地震资料信噪比的目的.对合成资料和实际地震资料的处理结果表明,此法具有好的应用前景.     

基于压缩感知重构算法的大地电磁强干扰分离

为压制大地电磁信号中的强人文干扰,提出一种基于压缩感知重构算法的大地电磁信号去噪方法.通过构建与常见典型强干扰相匹配而对有用信号不敏感的冗余字典原子,利用改进的正交匹配追踪算法,分离出大地电磁信号中的强干扰成分.为了验证所述方法的强干扰分离效果,首先通过在实测大地电磁信号中加入理想的强干扰信号进行了仿真分离实验,然后从大量实测数据中选取三种含有不同类型强干扰的时间域片段,用所述方法对实测数据中的强干扰进行分离,最后将所述方法应用于青海试验点以及庐枞矿集区某测点实测数据的综合处理.仿真实验结果表明,该方法在分离出强干扰的同时,能够较好地保留有用信号.实测数据处理结果表明,该方法能够有效压制强干扰,改善强干扰区大地电磁数据的质量.