利用时频分析识别有效储层

由于岩性、物性和孔隙流体性质的差异,其固有的弹性特征导致了地震频率发生变化。时频分析技术可以同时在时域和频域内观察地震信号的变化,揭示信号的局部时频特征,分析由岩性、物性和孔隙流体性质所导致的的时频特征差异。在文昌H凹陷,在利用阻抗反演预测储层的基础上,探讨了结合时频分析技术定性解释目的层瞬时频率变化特征预测物性较好储层的方法。     

基于广义S变换地震剖面数据时频分析及分频显示

地震信号是一种非平稳信号,时频分析法是非平稳信号分析的有效方法,用时频分析技术处理地震信号,可以较为精确地分析数据时间和频率特征。现阶段应用于地震数据处理方面的时频分析方法有很多种,本文选取广义S变换作为时频分析工具,对地震数据进行处理,并提取不同频率剖面进行对比。实际资料处理表明,广义S变换在地震高分辨率处理方面是行之有效的,具有较强的抗干扰能力。通过时频分解,我们可以根据需求提取不同的单频剖面,细致研究局部层位,识别地震剖面中特征信息。     

基于Hilbert-Huang变换的玻璃纤维自增强塑料声发射信号分析

简述了Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)的基本原理和利用其进行玻璃纤维自增强塑料(Glass Fiber Reinforced Plastics,GFRP)声发射信号分析的理论依据,并通过对实际信号的处理,很好地区分出不同破坏阶段的声发射信号的时频特征。研究结果表明,Hilbert-Huang变换能够有效保留源信号的固有特征,并且在自适应性以及时频聚集性上比其他时频分析方法有更大的优势,具有良好的局部化和结果直观性。     

高含气率气液两相流差压信号时频特征分析

为了更有效地揭示高含气率气液两相流流动特征,研究了一种新的时频特征分析方法。首先,对差压波动信号进行小波包变换并由变换系数计算信号能量的时频分布;然后,应用统计方法对时频分布进行特征提取得到一组时频特征量。应用类可分性测量准则分析该组特征量区分不同流型的效果,并与以往小波包特征分析方法相比较,结果表明:该组特征量具有更强的流型特征表征能力。最后,以该组特征量为输入向量,构建了集成多类支持向量机分类器实现了流型识别,其流型正确识别率可达97%。     

基于广义S变换的薄互层识别技术研究与应用

利用地球物理方法来识别薄互层一直以来都是困扰地球物理工作者的一项技术难题。常规时频分析技术存在一定局限性,本文介绍的广义S变换技术结合了STFT(短时傅里叶变换)和CWT(连续小波变换)二者的优点,可以根据实际信号的特点灵活选择窗函数,具有更好的时频分辨率。文章先对广义S变换的基本原理进行介绍,然后通过MarmousⅡ模型正演,将广义S变换与常规时频分析方法进行对比,验证了该方法的有效性,最后对实际工区的地震资料进行分频处理,并对结果进行分析,结果表明广义S变换对薄互层的识别比较有效。     

快速傅里叶变换在冲击回波检测混凝土缺陷中的应用研究

针对冲击回波法检测混凝土缺陷产生的波形信号,采用时频转换手段,研究了信号的处理方法,结果表明：傅里叶变换后的频谱可以携带混凝土厚度和缺陷等信息,是波形信号分析的有效手段;在满足转换条件的前提下,时频信号能够自由转换,结果等价;快速傅里叶变换的运算次数比普通傅里叶变换明显减小,在满足精度的同时提高了检测效率;分析参数的选取是信号分析的基础,要同时满足最小记录时间和采样点数的要求。     

基于广义S变换的地震信号时频分析

S变换结合了短时傅里叶变换和连续小波变换的思想,具有良好的时频分析特点,但是基本小波不变,使得其在实际信号分析中有一定的缺陷.广义S变换克服了这些缺陷,可以根据实际信号灵活地选取窗函数,具有更好的时频分辨率.本文首先介绍了广义S变换的基本原理,然后通过仿真试验和地震模拟信号的对比,凸显了广义S变换的时频聚焦性.最后对实际地震信号进行了处理,取得了较好的结果.     

石油地球物理勘探中的时频分析

分别对线性时频表示、双线性时频分布以及AOK分布三种时频分析的基本原理进行了论述,在此基础上对时频分析在石油地球物理勘探中的应用进行了一定的分析。     

分频技术在表征牛9井区储层中的应用

由于多个波阻抗界面产生的子波叠加效应和鸣振效应使得地震道并不能直观反映界面位置和地层组合特点,而且不同的地质目标对地震资料的不同频率成分的敏感程度不同。因此,利用地震信号的特定频率或频带信息来突出地质目标的成像效果一直是石油物探技术研究的重要内容。本文利用分频反演、小波分频成像和时频三原色等分频技术,对牛9井区的三维地震资料进行了综合研究,得到了比较清晰、合理的储层解释结果,证实了分频技术在储层预测中的有效性和实用性。     

基于谱熵的自适应广义S变换时频滤波器设计

将信息熵引入到广义S变换时频滤波中,提出一种基于谱熵的自适应广义s变换时频滤波器设计方法。计算信号广义s变换的时频谱,将时频谱各时间点的频率区间划分成若干个小区间,计算各区间时频谱熵,以时频谱熵最大区间的时频谱的平均值作为阅值,以此来衡量信号的杂乱程度。若该时间点上的时频谱值大于闻值,则将该点时频谱值清零。采用广义s逆变换进行重构。该方法可自适应地调节时频滤波因子,有效滤除干扰信息。     

基于MATLAB的小波变换在测井层序划分中的应用——以济阳坳陷为例

探讨了基于MATLAB软件的小波变换应用程序用于济阳坳陷yi136测井层序划分的一种方法。测井曲线经过小波变换处理后使其中的频率结构暴露无遗,并可探测到各个频率段之间的突变点或突变区域,这反映地质上形成环境的突变,是一种界面的响应可与各级层序分界面建立一定对应关系,可以作为测井层序分析的依据。而MATLAB（矩阵实验室）功能强大,编写小波变换的应用程序显得比较简单高效。以济阳坳陷yi136井为例,对测井数据,进行了连续小波变换,提取小波变换系数的时频色谱信息,对石炭二叠纪地层测井层序,准层序进行了划分。这些探索为地层层序的划分提供了一种新的思路和有效途径。     

基于子波分析的过程数据多分辨率分析处理

针对化工过程数据的非平稳性 ,提出了一种基于子波分析的过程数据多分辨率分析处理算法 ,分别对阶跃、尖峰冲激等时变特征进行检测 ,并对白噪声、异常突变等进行有效处理 .以原油分馏过程实际生产数据进行验证 ,结果表明了该方法对过程数据处理的必要性和有效性 .     

基于LWPT-DTW的间歇过程不等长时段数据同步化

间歇过程不等长时段数据直接影响数据驱动的多元统计分析时段建模精度,导致间歇过程的监控性能降低。针对间歇过程不等长时段数据问题,提出一种基于提升小波包变换（LWPT）和动态时间规整（DTW）算法的间歇过程不等长时段数据同步化方法。该方法引入LWPT对间歇过程不等长时段数据轨迹进行高低频的多级分解,充分提取数据轨迹的所有时频域信息;采用DTW算法对不同频段的系数矩阵进行同步化,并利用提升小波包逆变换对同步化后的系数矩阵进行合成,降低吉布斯现象对数据轨迹合成的影响,获得等长的时段轨迹,实现了间歇过程不等长时段数据同步化。青霉素发酵过程仿真实验表明,所提出的方法运算速度快、稳定,不等长时段数据的同步化结果具有较高的准确性,为间歇过程时段建模提供了可靠的过程数据。     

硫酸盐还原菌诱导腐蚀的电化学噪声分析

基于电化学噪声(EN)和信号处理研究硫酸盐还原菌(SRB)对304不锈钢诱导的腐蚀。将304不锈钢电极分别置于硫酸盐还原菌接种前后的培养基中,利用电化学工作站分别对2种试样的腐蚀进程进行电化学噪声测量,将测得的噪声数据去除直流漂移,再对这些数据进行时域、频域和小波分析。结果表明:通过时域分析得到的标准偏差和噪声电阻可表征腐蚀速率,局部因子则可以区分腐蚀类型。通过频域分析得到的功率谱密度曲线,能表征304不锈钢腐蚀的程度。小波分析则能从不同尺度下分解信号,更加直观、清晰地表征腐蚀进程。利用电化学噪声技术能很好地监测SRB对不锈钢的腐蚀影响,根据不同的需求采用不同的分析方法进行电化学噪声数据分析,才能准确表征腐蚀类型、腐蚀速率以及腐蚀程度。     

时频分析在地震剖面数据的分频显示中的应用

时频分析技术是一种十分有效的地震资料处理技术。阐述了短时傅立叶变换的概念及性质。介绍了短时傅立叶变换在地震数据处理中的效果。利用自编的Matlab程序对地震数据进行短时傅立叶变换,生成分频率数据体;然后用Surfer软件数据处理与显示功能来实现地震剖面的分频显示。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用 (二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验的观察 ,建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库 ,为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库     

基于EMD和边际谱频带能量的离心泵汽蚀故障诊断

离心泵在化工生产中得到广泛应用。汽蚀是导致离心泵效率降低的主要原因之一。快速准确的诊断出汽蚀故障,具有重要意义。提出一种基于泵入口压力脉动信号低频和高频特征的汽蚀故障诊断方法。以经验模态分解产生的本征模态函数的均方根能量值作为高频特征,以希尔伯特-黄变换的边际谱频带能量值作为低频特征,组成4维特征向量输入BP网络训练、仿真。通过对比小波分析法和EMD能量熵方法,表明本文提出的方法能够快速、更准确的诊断汽蚀故障。     

小波分析在热重实验数据处理中的应用

利用小波分解、滤波、重构对热重信号进行去噪处理,消除实验中由于各种因素产生的噪声,得到了较为满意的热重实验数据.该方法与其他处理方法相比,得到的处理信号不失真且去噪效果明显.比较发现小波去噪的结果与阈值选取相关,通过分析确定合适的阈值选取规则,使得处理后的信号能满足以后分析的需要.研究表明选择的阈值可广泛应用于不同煤种的热重实验数据处理.     

A FREQUENCY DOMAIN APPROACH FOR THE ESTIMATION OF PARAMETERS OF SPATIO‐TEMPORAL STATIONARY RANDOM PROCESSES

A frequency domain methodology is proposed for estimating parameters of covariance functions of stationary spatio‐temporal processes. Finite Fourier transforms of the processes are defined at each location. Based on the joint distribution of these complex valued random variables, an approximate likelihood function is constructed. The sampling properties of the estimators are investigated. It is observed that the expectation of these transforms can be considered to be a frequency domain analogue of the classical variogram. We call this measure frequency variogram. The method is applied to simulated data and also to Pacific wind speed data considered earlier by Cressie and Huang (1999). The proposed method does not depend on the distributional assumptions about the process.     

Evaluation of microbially influenced corrosion with electrochemical noise analysis and signal processing

Corrosion behaviors of stainless steel (SS304), with attached Acidithiobacilus ferrooxidans (ATF) bacteria and exposed to three different types of artificial saliva solutions, namely: (1) Jenkin's solution, (2) Tomasi's solution, and (3) NaCl solution, have been monitored using electrochemical noise (ECN) analysis and signal processing techniques. The ECN data has been analyzed in time and frequency domains, and the time-domain analysis was used to calculate parameters such as skewness, kurtosis and noise resistance, R_n. The corrosion mechanisms were analyzed in terms of the ranges of skewness and kurtosis. The frequency analysis showed that the conventional fast Fourier transforms (FFT) method failed to differentiate among the ECN signals obtained in different solutions with and without the attachment of bacteria. Therefore, the fractional Fourier transform (FrFT) was introduced to process ECN signals and has been demonstrated as a better tool to describe the corrosion behaviors of electrodes in different solutions.