压制地震勘探随机噪声的分段时频峰值滤波方法

提高勘探资料信噪比是地震勘探的主要内容之一.本项研究利用短时能量将记录分成能量均衡的若干段,获得减少尺度变换误差的分段时频峰值滤波方法,并运用端点拓展和与地震信号特征匹配的多级时窗参数改进时频峰值滤波精度.理论模型和共炮点资料处理结果表明,分段时频峰值滤波很好地消除了尺度变化误差引起的信号波形阶梯状畸变,能够在压制强随机噪声的同时更好地保留信号特征.对低信噪比勘探资料处理具有较大的应用价值.

基于反褶积短时傅里叶变换的薄储层流体识别——以元坝为例

元坝地区长兴组台地边缘礁滩相储层油气资源潜力巨大,礁后滩储层厚度薄,气水识别是该区的勘探难点之一。低频伴影是进行流体识别的有效方法,但对薄储层进行流体识别难度巨大。为此,引入了反褶积短时傅立叶变换。相较于传统时频分析方法有更高的时间分辨率和频率分辨率。由于该方法利用了信号短时傅里叶变换,在理论模型和实际数据分析中发现同一地震剖面取不同时窗时其"低频阴影"油气检测结果存在很大差异。为此,通过建立模型以及实际地震数据实验,得到了最佳时间和频率分辨率的地震主频与时窗组合关系式。在此基础上可进行高分辨的低频伴影分析。实例应用表明该方法效果明显。

探地雷达技术在矿山地质检测中的应用

由于传统方法在矿山地质检测中应用效果不佳,不仅检测误差比较大,而且检测耗时比较长,无法达到预期的检测要求,为此提出探地雷达技术在矿山地质检测中的应用。根据检测区实际情况布设测线,并且架设基站,对探地雷达技术的时窗长度、反射系数技术参数标定,利用探地雷达技术对矿山地质探测,采集到地质数据信息,通过对地质数据信息处理生成矿山地质测绘图,实现基于探地雷达技术的矿山地质检测。经实验证明,设计方法检测误差小于0.1m,在矿山地质检测方面具有良好的应用前景。

微震信号初至拾取的AIC算法及其分析

为了提高微震信号P波初至到时的拾取精度,对微震信号初至拾取的赤池信息量准则(AIC)算法包括AR-AIC算法、VAR-AIC算法进行分析和对比,给出AR模型阶数M、特征函数、时窗长度对拾取结果影响及其选取规律。结果表明:AR模型阶数M对AR-AIC算法的计算精度和计算速度有较大影响,AR模型阶数M越大,算法计算速度越慢,AR模型阶数M应选择AIC(M)最小值时的阶数M或者选择AIC(M)最小值稍前的阶数M;特征函数、时窗长度对VAR-AIC算法的计算精度有影响,特征函数建议选择CF_(4),时窗长度建议选择600~1000个采样点,时窗结束时刻为信号最大振幅值时刻,开始时刻为信号最大振幅时刻向前移动600~1000个采样点。