检测地震勘探微弱同相轴的混沌振子算法

针对地震勘探资料湮没在随机噪声中的微弱同相轴问题提出基于混沌理论的混沌振子检测算法.利用修正的Duffing_Holmes方程建立检测微弱同相轴的混沌振子系统,之后经过对同相轴的扫描处理,构成新子波等时间间隔序列W(t),与此同时对随机噪声也进行相同的截断.截断的随机噪声在混沌振子系统中可以具有与周期信号相同的表现;经过大量仿真实验确定出满足通常地震勘探子波延续时间的使混沌振子检测子波不呈现周期相态的随机噪声截断时间范围.选用与松辽盆地T1、T2反射层类似的子波函数并构成待检微弱周期信号,经过MATLAB仿真试验成功地检测出该弱信号,信噪比达到约-10.3dB.

地震勘探时空域双曲滤波因子的特点与提高信噪比的能力

为改善强随机噪声背景中地震勘探资料信噪比(S/N),提出了混沌振子算法;该算法可实现对未知同相轴的确定.本文的时空域双曲滤波(hyperbolic ti me-distance relation filter,HTDF)是上述算法的后续处理,即处理得到存在的弱同相轴.HTDF的理论基础是最小平方滤波和混沌振子算法.为说明滤波过程与效果,对于包括一个反射同相轴的地震记录进行了多道滤波因子计算.结果表明,与一个输出道相应的双曲滤波因子组具有复杂的时频域结构,突出的特点是振幅谱"波动式陷频"表现;弥补或消除这个不足的方法是与输出道相应的多个滤波因子之间存在的振幅谱"互补"性.利用相同随机噪声背景下的共炮点理论记录,经与域双曲速度滤波、褶积滤波处理方法比较,在振幅谱、子波初至、零相位性、S/N改善等方面,HTDF的滤波效果优于另外两种.最后探讨了该滤波技术的机理,包括同相轴内各子波间的相似性,以及对组内因子实施的多次有效相加处理.

基于核函数主分量的维纳滤波方法研究

针对强随机噪声地震资料背景下经典维纳滤波方法在信号的保幅及高维数据空间求解过程中产生病态矩阵的问题,提出利用核函数主分量维纳滤波压制强地震勘探随机噪声.首先利用线性核函数将地震信号映射到特征空间,再通过主分量分析方法提取地震数据主分量进行数据降维,并得到核主分量维纳滤波因子,从而进行核主分量维纳滤波(K-WPC).正演仿真及对实际地震资料处理表明,该方法对随机噪声有较好的压制作用,保幅效果也令人满意.

强随机噪声条件下时窗类型局部线性化对TFPF技术的影响

为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅谱、信噪比、均方误差、有效子波波峰波谷幅值、畸变程度,综合评价出(L_0+L_x)时窗滤波的效果较理想.对于三角波这类简单类型的周期波,其时频峰值滤波效果与边线段平均曲率变化、时窗长度等条件有关,即三角波边线段平均曲率越大,滤波结果的均方误差越大;兄外,边线段平均曲率增大时,选取的时窗长度有变小的趋势,总之,在地震勘探中应用时频峰值滤波方法消减强随机噪声时,一方面要合理地选取时窗参数,另一方面时窗参数又不能变化过大,以避免对有效子波波形产生畸变影响.

陆地地震勘探随机噪声统计特性

在地震勘探随机噪声压制领域,噪声通常被假设为平稳、高斯随机过程的信息.然而,在某些情况下,这样的假设并不准确.本文应用现代统计检验方法对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性进行了研究.结果表明地震勘探随机噪声并不是传统意义上认为的平稳随机过程,其平稳性受到噪声时长和采集环境复杂程度的影响.发现噪声时间越长,采集环境越复杂,随机噪声的平稳性越差,但是对于短时长随机噪声而言,其可以近似认为是平稳的.同时,采集环境的复杂程度也影响着随机噪声的高斯性和线性特性,环境条件越复杂,随机噪声高斯性越好,线性特性越差,但总的来说随机噪声可以归为线性非高斯随机过程.

谐波信号频率的混沌检测方法

该文针对实际中大量存在的未知谐波信号频率,提出用非线性混沌动力学系统检测的方法;先从非线性方程理论出发论证系统存在周期解;然后建立仿真模型,用定向过零技术计算谐波频率;经过对计算结果绝对误差与相对误差的分析,得出该项技术是可行的。同时提出在检测频率后,进一步检测谐波幅值的可能性。

基于SW统计量的自适应时频峰值滤波压制地震勘探随机噪声研究

由于金属矿区地震记录中随机噪声性质复杂且信噪比低,常规降噪方法难以达到预期的滤波效果.时频峰值滤波(TFPF)方法是实现低信噪比地震勘探记录中随机噪声压制的有效方法,但其在复杂地震勘探随机噪声下时窗参数优化问题仍难以解决.本文充分利用地震勘探噪声的统计特性,结合Shapiro-Wilk(SW)统计量辨识地震勘探记录中的微弱有效信号,提出基于SW统计量的自适应时频峰值滤波降噪方法(S-TFPF).在S-TFPF方案中,对于有效信号集中区,S-TFPF方法根据信号频率特征,选择有利于信号保持的较短时窗长度;对于噪声集中区,按噪声方差自适应增加时窗长度,增强随机噪声压制能力.S-TFPF应用于合成记录和共炮点记录的滤波结果表明,与传统时频峰值滤波方法相比,S-TFPF方法可以有效抑制低信噪比地震勘探记录中的随机噪声,更好地恢复出同相轴.

色噪声背景下微弱周期脉冲信号的混沌检测方法

该文将微弱周期脉冲信号引入特定的混沌系统中,以系统相轨迹由混沌状态到大尺度周期状态的跃迁作为微弱周期脉冲信号的检测依据。用特定的混沌系统实现了对强噪声背景下周期脉冲信号的检测,仿真实验表明该混沌检测系统对被强噪声覆盖的周期脉冲信号非常敏感,对任何色噪声均具有极强的抑制能力。

沙漠地区地震勘探随机噪声建模及其在噪声压制中的应用

随机噪声是影响地震勘探有效信号的主要因素,其存在大大降低了地震记录的信噪比.在噪声压制方法不断被改进的同时,对随机噪声特性进行研究,了解噪声的产生机制是对其进行压制的先决条件,目前对噪声的研究主要是特性研究以寻找规律性,对其进行定性定量的分析还比较少.本文根据塔里木沙漠地区实际采集环境,考虑到噪声的连续性给计算带来的不便,假设各类噪声源以点源的形式分布在检波器周围,依据相应理论确定各类噪声源的源函数,其激发的噪声经由波动方程传播,将随机噪声作为各类噪声源共同作用的综合波场,建立随机噪声的理论模型.通过分析不同种噪声对地震记录的影响,选取合适的滤波方法对其进行压制,实验结果表明,通过建立沙漠地区随机噪声的理论模型,为选择有效的滤波方法,提高地震记录信噪比起到理论指导作用.

金属矿山地地区地震勘探随机噪声的波动方程模拟

消减随机噪声是目前陆地地震勘探数据处理的关键问题之一,分析随机噪声的产生机制及特征是对其进行有效压制的先决条件.本文针对中国南方山地金属矿区的勘探环境,根据随机噪声中包含的自然噪声和人文噪声的发声机理分别确定其噪声源函数,以波动方程作为噪声传播模型对山地地区随机噪声进行建模,将随机噪声作为一个综合波场,并且与实际噪声记录进行比较.随机噪声记录作为时空域的二维随机过程,分别对模拟噪声和实际噪声记录的时间域波形(振动图)特征包括频谱、功率谱密度,相空间轨迹图,统计量特征(能量分布,累积分布,均值,方差,峰度,偏度),和空间域波形(波剖面)特征包括波数谱和统计量特征进行比较,对比结果显示在时空域模拟噪声和实际噪声都有基本相同的性质,证明了本文对随机噪声模拟方法的可行性,为进一步研究随机噪声时空域传播特性以及噪声消除奠定理论基础.

基于压缩感知的地震勘探随机噪声消减算法研究

为有效提高地震勘探记录的信噪比,文中将基于压缩感知理论的梯度投影稀疏重建(GPSR)算法引入到地震勘探随机噪声压制领域。该方法首先将含噪信号通过压缩感知理论进行稀疏表示,在此基础上通过GPSR算法对信号进行重构。重构过程可以视为病态矩阵的求解过程,由于正则项的约束,在重构过程中可以有效地压制含噪信号中的噪声。实验结果表明,该算法在有效地消减随机噪声的同时,也可以较好的保持有效信号的幅度。将该算法的处理结果同传统维纳滤波处理结果进行比较分析,表明该算法的处理效果要好于传统的维纳滤波算法。

丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换

随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声的压制.但是传统的Shearlet变换去噪方法采用的是硬阈值,在抑制随机噪声的同时也消除了很多有效信号,使得去噪之后的地震资料出现虚假的同相轴,为了解决这一问题我们提出高阶加权阈值函数.高阶加权阈值函数不但整体上连续性较好,而且克服了硬阈值函数存在剧烈的变化的缺点以及软阈值在处理较大Shearlet系数总存在恒定偏差的问题,同时保留了传统的软硬阈值函数的优点.实验结果表明这种基于高阶加权阈值函数的Shearlet变换去噪的方法,可以有效的消除模拟地震信号和实际丘陵地带地震信号中的随机噪声,同时很好的保留有效信号的幅度.

基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减

随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shearlet变换去噪算法(Recursive Cycle Spinning Shearlet Transform,RCSST).首次将递归循环平移与Shearlet变换相结合,利用Shearlet变换的多尺度多方向特性对平移后的地震资料进行分解变换,之后,我们又提出了一种全新的自适应阈值,避免了信号系数被过度扼杀,同时也保护了有效信号.实验表明基于自适应阈值的RCSST算法克服了传统Shearlet变换去噪算法在低信噪比下易出现假轴的弊端并且能够有效地保护信号的幅度.在处理较低信噪比的模拟和实际云南山地地区地震资料的过程中,本文方法能够较好的压制随机噪声和保护有效信号.

用一类特定的双耦合Duffing振子系统检测强色噪声背景中的周期信号

通过分析耦合参数作用、系统所呈现大尺度周期相态的复杂性以及与系统在无噪声条件下状态的比较,得出耦合振子系统的动力学行为比同类单振子系统的复杂,周期相态更稳定、抗噪能力更强.用构造的一类含特定恢复力项双中强度耦合Duffing振子系统检测色噪声背景中的谐波、方波信号,信噪比分别达到-111·0和-108·45dB.

基于特定混沌系统微弱谐波信号频率检测的理论分析与仿真

为更完整地研究一类特定的Duffing Holmes方程所建立的混沌系统用于确定微弱谐波未知频率 ,论证了方程存在周期解并且该解唯一 ;利用稳定相态周期轨迹特征成功地进行了确定谐波频率的仿真实验 ;从 1Hz至 2 0 0Hz变阻尼比 (α)计算了检测误差 |Δω|;结果表明 ,不同频率带宽、不同频率相应的α值选择需要经过细致仿真实验去加以确定 .

混沌振子系统周期解几何特征量分析与微弱周期信号的定量检测

提出了一种对微弱周期信号的定量检测方法.分析混沌振子系统在大尺度周期状态下的相对稳定输出时,发现了混沌振子系统输出周期解的平均面积是一个比较稳定的几何特征量.该几何特征量与待测信号幅值之间存在比较稳定的单调递增关系.在一定的参数条件下,几何特征量精度可达到10-6V2.利用混沌系统对随机噪声信号的免疫性和对微弱周期信号的敏感性,进一步建立了微弱周期信号的定量检测方法.仿真实验表明,随着待检测幅度的增加,在保证检测精度的同时,抗噪性能也随之增强.

混沌振子检测系统的弱有效地震信号检测能力

从混沌振子系统对处于强随机噪声背景中的准周期或周期信号具有灵敏的大尺度周期相态响应出发,利用仿真实验探讨共炮点地震资料弱有效地震信号检测时混沌振子系统的检测能力.研究发现,用于检测的混沌振子系统呈现大尺度周期相态与地震勘探同相轴经水平动校正后的准周期波列信号组成、噪声强弱、畸变程度有关;对于同类同相轴,畸变程度越大,混沌振子系统检测SNR越低,对于同样的畸变程度,截断扫描波速越接近准确值,检测SNR越高;间接使混沌振子系统呈现大尺度周期相态的截断扫描波速存在一个不对称带;在使系统进入大尺度周期相态条件下,同相轴子波畸变系数比可有较大的变化范围.

检测强噪声背景下周期信号的混沌系统

用混沌系统实现了对强噪声背景下周期信号的检测.仿真实验表明,由修正的Duffing-Holmes方程所构成的混沌系统对被噪声覆盖的微弱周期信号非常敏感,对噪声具有一定的“免疫力”,其信噪比工作下限可达到约-91dB.

地震资料中随机强噪声压制——时频峰值滤波

时频峰值滤波对于地震资料中随机强噪声具有高效的压制能力.针对实际地震资料其平稳高斯白噪假设无法满足的现实,结合理论证明与合成地震资料检测,认识到时频峰值滤波后对不同强度的白、色噪声均具有很强的压制能力,但存在有效信号"零漂"现象,这种"零漂"现象与随机噪声平均功率和方差无关,却与均值有关.进而考虑实际地震资料中局部线性化不绝对满足的情况,以三角波为例研究了时频峰值滤波后有效信号的波形"变形"特征,发现有效三角波信号可能存在频带过补偿现象,且这种过补偿现象具有非对称性并与时变曲率密切相关.这些结果为进一步完善时频峰值滤波指明了方向.