基于谱残差法的主动声呐疑似目标自动拾取

针对主动声呐干扰遍布的B显画面上目标亮点难以拾取的问题,本文提出一种基于谱残差法视觉显著性处理的疑似目标自动拾取方法。在主动声呐图像的概念之下,研讨了自然图像中视觉显著体的发现与主动声呐图像中疑似目标拾取的相似机理,依此进而说明了本文方法的机理、核心框架以及关键处理环节,包括预处理声呐图像、生成显著图、估算拾取阈值以及标定疑似目标等。海试数据处理结果表明:相较于基于局部相对能量分析的对照方法,本文方法对已知目标具有更低的漏报率,同时亮点拾取数量减少约40%,且处理耗时减少约37%。

基于深度学习的地震叠加速度谱自动拾取算法研究

为解决人工拾取地震叠加速度谱时耗时长、效率低等问题,本文提出了一种基于深度学习的地震速度谱自动拾取算法模型VSAP(Velocity Spectrum Accurate Pickup).该算法运用卷积神经网络Faster R-CNN模型构建的多分类任务拾取目标能量团,然后将初步拾取后的能量团坐标输入循环神经网络LSTM(Long-Short Term Memory)模型来进行目标能量团拾取时坐标的取舍和微调,最后输出模型分析和调整过的速度谱自动拾取图像.并通过实际的地震数据集拾取结果验证了该算法模型在叠加速度谱复杂信息的干扰中自动、准确拾取速度谱中能量团的能力,同时验证了该模型的准确性以及鲁棒性.经过改进,该算法模型有效地提高了速度谱拾取的效率和拾取精度.

基于深度学习的面波频散曲线自动拾取方法研究

面波频散曲线拾取是获取浅地表横波速度结构的关键步骤,但传统方法主要依靠人工操作,效率低下且易受主观因素影响。本文提出了一种基于深度学习的面波频散曲线自动拾取方法,利用DisperNet网络结构对面波速度谱进行语义分割和实例分割,从而快速准确地提取频散曲线,实现了在石油勘探数据中的成功应用。

用于地震预警的P波震相到时自动拾取

P波震相的自动拾取可用于地震预警中地震事件判别和地震定位,是实现基于地震台网地震预警的首要条件.针对地震预警中P波震相拾取的特点,本文发展了一套基于长短时平均(STA/LTA)和池赤准则(AIC)算法的多步骤P波自动拾取技术,应用Delaunay三角剖分提出了一种非几何相关的干扰信号剔除方法,并应用福建省数字地震台网记录对方法进行了验证,目前方法已经用到了福建省地震预警试验系统中.

用于速度自动拾取的路径积分优化法与光顺处理技术

将用于图像处理的光顺技术引用到速度谱能量团曲面的处理环节,借以提高速度谱的分辨率,为最终获得高精确解提供一全新的途径.具体思路是基于路径积分优化法——Viterbi算法所具有的自动搜寻及获取最优解的功能,将其应用于地震资料处理中的速度自动拾取,使其向前做最大"能量团"的积分向后递归计算最优解——叠加速度,但这种解的准确性往往与所定义的目标函数——速度谱的分辨率有关.演算结果表明,Viterbi算法与关顺处理技术的有机结合,不仅提高了速度提取的精度,而且实现了速度的自动拾取,可提高常规地震资料处理的效率,从而可快捷地为叠前深度偏移提供所需初始速度模型.

微地震信号到时自动拾取方法

本文讨论了用于微地震信号到时自动拾取的几种方法的原理及特点,包括长短时均值比(STA/LTA)方法、AIC方法、基于高阶统计量偏斜度和峰度的PAI-S/K方法等,提出了移动时窗峰度的快速算法和改进的峰度拾取初至方法.对我国西部某地观测到的13359个微地震记录,采用两种时窗进行了初至到时拾取,并与人工拾取的结果进行了对比.为使所研究的方法达到最佳效果,采用DE全局搜索方法,以人工拾取的初至作为参照,以时差在0.3s以内的记录所占百分比作为目标函数,自动搜索最佳的拾取参数.结果显示,在拾取时窗选为P波初至前3s至S波初至位置时,AIC方法的结果最佳,时差在0.3s以内的记录占比达到93.6%;在拾取时窗选为包含S波到时的时窗时,改进的峰度法效果最佳,时差在0.3s以内的记录占比83.8%.

基于改进的STA/LTA方法的微地震P波自动拾取技术

基于STA/LTA方法,提出了一种改进的自动拾取P波到时算法.引入权重因子K,构建了一种新的特征函数,提出寻找STA/LTA曲线上的最大值对应时刻为P波到时的方法,并运用Matlab对冬瓜山铜矿微震事件进行初至拾取分析.结果表明:该方法能够准确地拾取微地震P波初至,减少了传统的STA/LTA算法需要调整触发阈值(Thr)的过程,克服了固定阈值不能适应复杂多变信号到时拾取的缺点,具有抗噪性强、稳定性强、拾取精确度高等优势.

自动拾取的成像空间域走时层析速度反演

本文研究了一种成像空间域走时层析速度反演方法,利用波动方程双平方根算子叠前深度偏移提取的角度域共成像点道集(ADCIGs)作为速度分析道集,并基于剩余曲率自动拟合策略获取高精度的走时差。文中不仅给出ADCIGs道集剩余曲率自动拟合拾取的主要思路,而且给出成像空间域层析反演的实现。模型和实际资料试算验证了该方法具有较高的反演精度和计算效率。

一种实现初至波自动拾取的方法

根据初至波特点,基于数字图像处理技术,提出了应用边缘检测和边缘追踪技术进行初至波自动拾取的方 法。该方法的实现过程为:①对地震记录做单道归一化处理;②将地震记录转化为灰度图;③应用边缘检测方法 确定初至波的位置;④采用中值滤波处理消除异常点干扰;⑤利用边缘追踪算法拾取初至波。实例表明,应用边 缘检测和边缘追踪技术进行初至波自动拾取快速有效。

基于局部相似属性的初至自动拾取

本文提出了一种基于局部相似属性的初至自动拾取方法。首先是由炮记录中的地震道计算其局部互相关相似属性,形成局部相似属性道;然后根据粗略估计的近地表速度和炮检距对炮集中的每一道计算一个初至搜索中心,并以此中心确定每一道的搜索范围;最后将这些局部属性道作为能量比法的输入,计算局部相似属性道的能量比曲线,取搜索范围内能量比曲线的最大值所在位置为初至时刻。模型数据和实际资料试验结果表明,该方法具有一定的抗噪性能,且易于使用。

地震检测与震相自动拾取研究

针对微震事件易受噪声干扰等特点,本文将STA/LTA方法和基于方差的AIC方法(varAIC)相结合,在震相到时初步拾取的基础上,使用台站的德洛内(Delaunay)三角剖分及台站间最大走时差约束来减少噪声干扰的影响.利用到时进行地震定位之后,根据台站预测到时,在设定的时间窗内对地震震相进行更精细的分析.特别是针对微震事件信噪比低的特点,设计了基于偏振分析的拾取函数,根据窗内STA/LTA方法和var-AIC方法的拾取结果自动选择合适的值作为震相到时.最后,对西昌流动地震台阵2013年304个单事件波形数据的分析处理和检验结果表明,本文方法较传统方法具有更高的地震事件检测能力和更高的震相拾取精度.

基于四阶累积量的同相轴自动拾取方法

针对强随机噪声干扰情况下地震勘探资料中同相轴无法正确拾取的问题,提出了基于四阶累积量的同相轴自动拾取方法。该方法利用四阶累积量进行时间延迟估计,避免了相关高斯噪声的影响;同时在参考道的选择上,以一定的间隔设置多个参考道,减少了同相轴拾取过程中的累积误差。理论模型计算表明:该方法相对于互相关方法,对相关高斯噪声有更强的抑制能力,信噪比达到-5dB。在实际资料应用中,拾取了与同相轴有关的参数:同相轴位置,该参数为地震资料的属性分析和精确定量解释提供了依据。

基于高阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法

将现代重要的统计信号处理理论高阶累积量理论引入到地震信号的分析与处理中,提出了一种基于互四阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法,并给出了该方法的基本原理与具体算法。该方法利用地震信号横向波形的相似性以及互四阶累积量对高斯色噪声不敏感的特点,实现地震信号初至时间的自动拾取。理论模型计算表明,在强高斯色噪声干扰下该方法仍能对地震信号初至起跳时间进行有效拾取,信噪比达到-3dB;在实际资料应用中,该方法能快速准确地确定地震信号初至点的位置,与人工拾取结果基本一致。

基于互四阶累积量一维切片的地震层位自动拾取方法

为了解决强相干高斯色噪声干扰下地震层位无法正确拾取的问题,文中提出了一种基于互四阶累积量一维切片的地震层位自动拾取方法,阐述了该方法的基本原理和具体算法。该方法利用地震层位上横向波形的相似性以及互四阶累积量一维切片对高斯噪声不敏感的特点,实现了同相轴的时间延迟估计;同时对直接影响地震层位拾取精度的相关参数进行了设定。理论模型计算表明,该方法对相干高斯色噪声有很强的抑制能力,信噪比达到-10dB。实际资料应用结果与原始数据的地质层位吻合较好,断层、断点位置准确,其拾取精度不亚于人工方法的精度,而效率远远高于人工方法。

改进的滚动时窗法实现海底浅地层剖面反射层位自动拾取的研究

根据浅地层剖面记录的特点,在滚动时窗计算能量比值的基础上,提出了一种限制时窗滚动范围,并设定相邻道之间地层反射时间跳跃阈值来搜索浅地层剖面记录反射层位的方法。该方法由人工指定搜索起始点、时窗滚动的范围和相邻道之间拾取时间的跳跃阈值,然后由计算机从前后二次自动搜索反射层位。经实例表明,应用该方法能快速、准确地拾取浅地层剖面记录上的反射层位。

蒙特卡洛法速度谱的自动拾取

蒙特卡洛速度谱的自动拾取采用一种非线性优化的快速方法 ,所得叠加速度的精度可以满足常规地震资料处理中叠加的要求 ,转换为层速度后可用于叠前深度偏移成象 ,在给定初始速度模型前提下建立优化目标函数。采用蒙特卡洛非线性优化算法 ,以最大相似度量准则在考虑实际地质条件前提下给出速度约束条件 ,对初始速度模型加以扰动 ,自动寻找速度谱中叠加能量的全局最优解 ,从而获得合理的速度模型。实际地震资料处理的应用结果表明 ,自动拾取速度谱比常规的人工速度谱解释工作的效率大幅度提高。在SUNUltra6 0机上 ,仅需 1h即可完成 2 0 0 0km的地震资料的速度谱拾取任务 ,而且所获得的速度模型不受人为因素影响 ,转换所得的层速度模型用于叠前深度偏移后 ,获得了满意的成象效果。

基于Viterbi算法的复杂地质体速度约束化自动拾取

对于复杂地质体而言,由于各种因素的影响,速度信息中往往会包含一些假的速度信息(如速度异常值).因此,如何在速度谱能量团(由所定义目标函数———相似系数法等得到)中拾取有效的叠加速度,是地震数据处理中一个重要的环节.本文,所引入的Viterbi算法具有约束化自动搜寻并获取最优解的功能,将其应用于速度的自动拾取中,它能向前做最大"能量团"的积分并向后递归计算最优解———叠加速度,是一种实现速度自动优化拾取的便利工具.

天然地震识别与震相自动拾取技术进展

震相拾取是地震数据处理过程中最基本的步骤之一。在传统的人工拾取技术不能满足庞大的地震数据处理需求的情况下,震相自动拾取技术从产生到发展至今经历了漫长的过程。本文回顾并总结了震相自动拾取技术的发展状况,重点介绍了长短时窗法、赤池准则法、模板匹配技术、基于自相关盲搜索的FAST法、S波偏振分析法、人工智能方法等,以及近年发展起来的多频率震相识别、全波形叠加、二次方自回归模型等方法,同时分析了每种方法的优势和局限性。

基于直线和双曲线叠加的斜率自动拾取方法

反射同相轴斜率表示射线参数、慢度水平分量等地震波运动学信息,是一类重要的地震资料属性.斜率拾取是使用斜率属性对地震资料进行处理和解释时不可或缺的环节.本文提出一种自动拾取二维测线炮点和接收点斜率的直线-双曲线叠加方法在共偏移距域用线性叠加方法拾取中心点上的斜率值,在共中心点域用双曲线叠加方法拾取半偏移距位置上的斜率值,然后再把中心点和半偏移距上的斜率值换算成炮点和接收点上的斜率值.对理论数据和实测资料的测试结果表明,与现有的利用倾斜叠加方法直接在共炮域和共接收点域,分别拾取接收点和炮点上的斜率值相比,本文方法具有更高的精度.

基于区域生长算法的初至自动拾取方法

提出了一种基于域生长算法的初至自动拾取方法。首先是由炮记录中的地震道计算其局部标准方差以及局部互相关等局部相似属性,从而形成局部相似属性道。然后将这些局部属性道作为域生长算法的输入,由区域生长算法根据事先设定的阈值和种子点自动识别出噪声区域和有效信号区域,两个区域的边界即为初至时刻。实例表明,该方法具有一定的抗噪性能,易于使用。