基于保角变换的双谱域相位谱估计方法及其在地震子波估计中的应用(英文)

地震子波估计是地震资料处理与解释中的重要环节,它的准确与否直接关系到反褶积及反演等结果的好坏。高阶谱(双谱和三谱)地震子波估计方法是一类重要的、新兴的子波估计方法,然而基于高阶谱的地震子波估计往往因为高阶相位谱卷绕的原因,导致子波相位谱求解产生偏差,进而影响了混合相位子波估计的效果。针对这一问题,本文在双谱域提出了一种基于保角变换的相位谱求解方法。通过缩小傅里叶相位谱的取值范围,有效避免了双谱相位发生卷绕的情况,从而消除了原相位谱估计中双谱相位卷绕的影响。该方法与最小二乘法相位谱估计相结合,构成了基于保角变换的最小二乘地震子波相位谱估计方法,并与最小二乘地震子波振幅谱估计方法一起,应用到了地震资料混合相位子波估计中。理论模型和实际资料验证了该方法的有效性。同时本文将双谱域地震子波相位谱估计中保角变换的思想推广到三谱域地震子波相位谱估计中。     

基于测井、VSP和地面地震数据最佳拟合的子波估计(英文)

本文提出了基于测井、VSP和地震数据拟合的子波估计方法,从输入输出都包含随机噪声的统计模型出发,采用相关性拟合技术来提取子波。拟合度和误差分析为整个过程提供了定量的质量控制手段,可以评估数据拟合和子波估计的可靠性。实际数据试算表明,该方法在含有噪声的实际数据中稳定而有效,在地震频带内的子波估计和数据拟合是可靠的。该方法无需对子波相位和振幅谱进行任何假设,其主要优点在于确定相位的能力。     

基于构造约束的波阻抗边界刻画

通过边界保护正则化和约束反演,在反演的目标函数中引入各种先验信息约束,以解决波阻抗反演的病态问题和带限问题.为了克服波阻抗模型边界过于平滑,在反演中引入地层和断层等构造信息约束,并且通过调整地层分界面和断层处的正则参数值来实现构造约束.此外,采用各向异性扩散法进行平滑处理,改善反演结果.通过合成数据测试和实际资料反演,证明了本文提出的方法对刻画模型边界是有效的.     

基于改进的小子域滤波的重力异常及重力梯度张量边缘增强(英文)

针对利用重磁资料增强地质体边界在图像中的视觉效果和提高地质解译的准确性问题,提出应用改进的小子域滤波方法对重力异常及重力梯度张量数据进行增强处理。根据滑动窗口子域平均选择原理,探讨了改进的小子域滤波方法在位场异常数据含有高斯白噪声时,不同窗口大小对地质体边界的识别效果及其在具有不同边界延伸方向地质体中的应用效果。模型试验结果表明,利用改进的小子域滤波对重力梯度张量数据进行增强处理,得到的地质体边界形态失真更小,且受滤波窗口大小、噪声以及地质体边界方向的影响较小;对深部场源体,通过增大滤波窗口的方式,可以较好地反映深部场源体的边界。结合黑龙江省虎林盆地重力异常以及计算的重力梯度张量的处理实例表明改进的小子域滤波法较传统的小子域滤波法增强了对断裂水平位置信息的识别。     

基于隐马尔可夫模型平滑估计的随机噪声压制方法

以地震勘探记录去噪为目标,本文提出了一种隐马尔可夫模型平滑估计方法.它是在基本隐马尔可夫模型滤波基础之上,运用信号检测环节将带噪信号段和无信号段加以区分,构建带噪地震记录的状态转移模型,在贝叶斯框架下,利用平滑密度函数进行状态估计,从而达到压制噪声的目的.数值模拟表明,无论对信噪比还是均方误差,隐马尔可夫模型平滑估计处理后的重构信号优于常规的维纳滤波所恢复信号.我们可以期待这种方法会成为实际地震记录噪声压制的有效手段.     

基于方向性滤波的地质体突出显示(英文)

为了突出地质体的轮廓并保证横向分辨率,在进行滤波的同时必须保证地质体的边缘。为此,引入了各向异性扩散滤波技术。该技术的核心思想是沿着边缘的方向扩散滤波,而垂直边缘的方向则不扩散,这样就保证了滤波具有方向性。为了增强该技术的实用性,对各向异性扩散模型的参数进行了讨论,在充分考虑地震分辨率的情况下,给出扩散系数公式,推导分析了扩散门限参数的选取原则。依据本文提出的公式及原则,对XX区的潮道、YY区的砂体进行了突出显示,良好的应用效果证实了本文提出的参数选取原则是合理的。     

基于ARMA模型非因果空间预测滤波(英文)

常规频域预测滤波方法是建立在自回归(autoregressive,AR)模型基础上的,这导致滤波过程中前后假设的不一致,即首先利用源噪声的假设计算误差剖面,却又将其作为可加噪声而从原始剖面中减去来得到有效信号。本文通过建立自回归-滑动平均(autoregres sive/moving-average,ARMA)模型,首先求解非因果预测误差滤波算子,然后利用自反褶积形式投影滤波过程估计可加噪声,进而达到去除随机噪声目的。此过程有效避免了基于AR模型产生的不一致性。在此基础上,将一维ARMA模型扩展到二维空间域,实现了基于二维ARMA模型频域非因果空间预测滤波在三维地震资料随机噪声衰减中的应用。模型试验与实际资料处理表明该方法在很好保留反射信息同时,压制随机噪声更加彻底,明显优于常规频域预测去噪方法。     

边界和振幅特性保持的自适应噪声衰减方法(英文)

由于地震数据中包含的噪声在不同频率或者频带数据中的分布强度存在差异,使得全频带数据上进行的噪声衰减处理改变了地震反射波信号的动力学特征,干扰后期的地震资料解释、储层预测、油气检测等问题,提出边界和振幅特性保持自适应噪声衰减方法。首先应用小波包变换对全频带地震数据进行多频段划分,然后对分频段数据进行非线性各向异性倾角导向边界保持自适应滤波处理。在该方法中,由结构张量计算的扩散张量实现自适应地确定平滑滤波方向,加入的不连续结构置信度量和不连续性算子自适应地控制不连续结构特征的保持程度,引入的去相关滤波迭代停止准则自适应地确定滤波迭代次数。这些参数的引入具有减少处理人员的干预和人为的主观性,且执行简单的特点。对合成地震记录和实际地震记录处理结果表明,提议的方法能够自适应地衰减地震数据中噪声,同时既能保持地震反射波中有效的不连续性信息,也能有效地保持有效信号的频率分布规律。能够为后期的地震资料解释和分析提供高品质的基础数据。     

利用基于子波估计的频谱校正方法提高Q值估计精度(英文)

用Q值刻画的地震衰减在地震信号处理和解释中具有很广泛的应用。利用反射地震资料进行Q值估计需要解决地震子波和反射系数序列耦合的问题。从反射地震资料中去除反射系数序列的影响,这个过程称为频谱校正。本文提出了一种基于子波估计的求取Q值的方法,进而设计了一个反Q滤波器。该方法利用反射地震资料的高阶统计量进行子波估计,并利用所估计子波实现频谱校正。我们利用合成数据实验给出了质心频移法与频谱比法这两种常用的Q值估计方法在不同参数设置下的性能。人工合成数据和实际数据处理表明,利用本文提出的方法进行频谱校正后,可以得到可靠的Q值估计。经过反Q滤波,地震数据的高频部分得到了有效地恢复。     

基于单程波方程的角度域保幅偏移(英文)

传统叠前深度偏移只能够提供地下的构造信息,但工业界在需要构造信息的同时还要与地下界面反射系数成比例的振幅信息。最近几年,基于单程波方程的保幅叠前深度偏移算法有了一定的发展,但是,基于炮域、单程波的保幅型叠前深度偏移必须应用反褶积型的成像条件,这种成像条件在构造复杂、速度变化剧烈的地区会出现不稳定现象。基于角度域的保幅深度偏移克服了这一不稳定性缺点的同时,还域的保幅深度偏移,模型和实际资料的试算分析验证该思路方法的正确性和有效性。     

对地震图像进行保边滤波的非线性各向异性扩散算法

地震资料的噪音消除是地震资料处理的一个重要步骤,以往的地震资料滤波,都容易伤害地震资料的高频信号.原始地震图像属于线形纹理图像,地震同相轴表现为线条结构.基于偏微分方程的非线性各向异性扩散技术通过结构张量的特征向量控制扩散方向,利用扩散张量的特征值控制特征方向上的扩散量,对原始地震图像进行图像平滑处理,增强具有一致性的同向轴及其所反映的重要地质结构.     

地震地面运动的局部谱密度描述及其估计方法

在介绍地震动描述沿革的基础上，分析了使用时变谱密度，即局部谱密度来刻画具有时频非平稳特性的地震动的必要性。从理论上详细比较了小波变换与其它几种局部谱密度估计方法，指出利用小波变换来估计局部谱密度比其它方法精度更高，速度更快，使得方便高效地将局部谱密度应用在地震工程和结构抗震的诸多领域成为可能。     

小波域叠前地震资料衰减参数定性估计方法

叠前地震资料中,高频分量和低频分量随传播距离的衰减特性不同.本文给出了一种在小波域定性估计叠前地震资料衰减参数的方法.该方法利用连续小波变换提取共反射点道集的高、低频分量,以低频分量和高频分量之差定性反映地震波的衰减.通过累加不同偏移距的衰减,提高了估计的稳定性;采用幅度归一化方法,降低了信号幅值对衰减参数估计的影响.将本文提出方法与常用的基于叠后地震资料衰减估计方法用于某油田的地震资料处理,结果表明,本文方法得到的衰减估计结果能够更好地反映油气的空间展布.     

基于偏微分方程的模型光滑处理在偏移成像中的应用

本文针对射线类偏移成像当中的速度模型光滑处理问题,借鉴数字图像处理当中的偏微分方程法,基于能量泛函,应用变分方法导出基于速度模型的偏微分方程实现射线类偏移成像当中的速度模型的光滑处理.由于偏微分方程法具有线性叠加特性、模型解的唯一性和局部特征保持性,因此,应用该算法可以实现基于原始速度模型空间结构的模型光滑处理.通过在原始速度模型以及光滑处理后的速度模型上计算速度的空间分布以及地震波走时、射线路径可以得出,偏微分方程法对速度模型的光滑处理能够很好地保持原始模型的空间结构,偏移成像结果也证明了该方法的实用性.

     

用基于平滑技术的时频分析方法对地震资料去噪的研究

本文提出了一种新的时频分析方法—基于平滑技术的时频分析方法,并给出了该方法的基本原理以及用该方法对地震观测信号进行去噪的具体算法.它以信号的平滑处理为基础,与传统去噪手段相比,具有物理意义清晰且运算简单的优点.实验结果表明,利用该时频分析方法可以极大地提高远距离地震观测信号的信噪比,从而为远距离地震信号的检测提供了有力的工具.     

基于小波变换与小波包变换的降噪方法比较

在模拟地震记录信号中加入信噪比为17的高斯白噪声,然后分别采用小波降噪和小波包降噪方法,对含噪信号进行降噪处理。在不同降噪阈值下,比较降噪后信号的信噪比。结果表明:在同一降噪阈值下,小波包降噪后信号的信噪比高于小波降噪后信号的信噪比,而且采用wbmpen方法给定的阈值明显可以提高降噪后信号的信噪比。     

A spectral approach to estimation and smoothing of continuous spatial processes

This paper is concerned with developing computational methods and approximations for maximum likelihood estimation and minimum mean square error smoothing of irregularly observed two-dimensional stationary spatial processes. The approximations are based on various Fourier expansions of the covariance function of the spatial process, expressed in terms of the inverse discrete Fourier transform of the spectral density function of the underlying spatial process. We assume that the underlying spatial process is governed by elliptic stochastic partial differential equations (SPDE's) driven by a Gaussian white noise process. SPDE's have often been used to model the underlying physical phenomenon and the elliptic SPDE's are generally associated with steady-state problems.A central problem in estimation of underlying model parameters is to identify the covariance function of the process. The cumbersome exact analytical calculation of the covariance function by inverting the spectral density function of the process, has commonly been used in the literature. The present work develops various Fourier approximations for the covariance function of the underlying process which are in easily computable form and allow easy application of Newton-type algorithms for maximum likelihood estimation of the model parameters. This work also develops an iterative search algorithm which combines the Gauss-Newton algorithm and a type of generalized expectation-maximization (EM) algorithm, namely expectation-conditional maximization (ECM) algorithm, for maximum likelihood estimation of the parameters.We analyze the accuracy of the covariance function approximations for the spatial autoregressive-moving average (ARMA) models analyzed in Vecchia (1988) and illustrate the performance of our iterative search algorithm in obtaining the maximum likelihood estimation of the model parameters on simulated and actual data.     

地电信号的自动采集及信号的初步分析

介绍了北京工业大学地震研究所南北方向地电信号自动采集系统的工作原理,以两个圆图异常信号和两个自动采集的地电信号为研究对象,利用傅立叶变换及小波变换,对信号进行了频域特征分析,并对两种信号做了对比.同时给出了自动采集系统的地电信号趋势图.为后期的地电研究提供了有用的数据资料.     

基于探地雷达信号处理的小波基选取研究

针对探地雷达信号处理和分析时小波基选取存在的问题,本文在分析探地雷达信号特点的基础上,首先从理论上讨论小波基的选取准则,然后再从实验角度进行对比、判别,认为在进行小波分解和重构时应该分别选择不同的小波基函数进行处理,这样可以保证重构信号的精确度,增强对信号的处理能力,从而也突破了以往分解与重构时都采用同一个小波基进行处理的做法.最后通过实际资料的处理,指出bior2.6小波基在进行雷达信号处理时效果最佳,不仅去噪彻底,而且能够保留有效信号的高频部分,提高信号的分辨率和信噪比,为后续解释工作打好了基础.     

基于物理小波的频谱分解方法及应用研究

在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件.