随钻测井钻井液脉冲信号基线漂移的矫正

钻井液脉冲信号携带了随钻测量系统的参数信息，其在传输过程中受到各种噪声的干扰，信号不平稳且存在基线漂移。为去除钻井液脉冲信号的噪声和基线漂移，使其能满足信号解码的要求。采用小波变换技术过滤信号噪声，检测出脉冲位置，并采用中值滤波的方法矫正信号中出现的基线漂移。实验结果表明，小波变换能够有效地去除钻井液波信号中的噪声，中值滤波很好地解决了钻井液脉冲信号中的基线漂移现象。采用中值滤波的方法去除基线漂移完全满足现场的要求，为钻井液波信号的解码奠定了基础。     

基于平稳小波变换和经验模态分解的钻井液连续波联合去噪方案

随钻测量系统中钻井液正脉冲的数据传输速率较低,通过分析正脉冲实测数据的信号特性,并根据连续压力波信号的产生和传输过程,建立了具有高数据传输速率的钻井液连续压力波信号的数学模型.由于井口连续波信号中有用信号较弱,且噪声的低频部分与有用信号混杂在一起,正脉冲的小波处理方法无法去除低频噪声.为提取徽弱的连续波信号,首次将经验模态分解算法应用到钻井信号中,提出了一套基于平稳小波变换和经验模态分解的联合去噪方案,并设计出了详细的实现过程,该方案充分发挥了平稳小波的去噪优势和经验模态的分解优势,能够有效去除微弱连续波信号中混有的低频和高频噪声.通过仿真测试,发现该联合方案相对平稳小波具有更好的去噪效果和可靠性.     

钻井液波信号处理方法比较

无线随钻测量系统中的脉冲信号受各种噪声的干扰,在井口需要还原脉冲信号,实时监测井底的情况。采用傅立叶变换和小波变换2种方法对钻井液波信号进行了处理,并尝试性地采用相关系数来评判去噪效果的优劣。对巴特沃斯、切比雪夫和小波变换3种处理方法的结果进行了比较。结果表明:小波变换对这种信号的噪声抑制效果较好;对于钻井液波信号噪声的处理,小波变换明显地优于傅里叶变换;相关系数能够用来评判钻井液波信号处理结果的优劣。     

基于小波模极大值的测井信号滤波

脉冲中子-中子测井(PNN)热中子计数率曲线滤波处理是获取有效地层宏观俘获截面值的研究基础。针对PNN测井信号受到统计起伏的噪声干扰问题,在分析小波变换模极大值特性的基础上,分析PNN测井信号和干扰噪声的小波变换模极大值在不同尺度上的传播特性,建立PNN测井信号小波变换模极大值去噪算法。以油田某井为例,实现对PNN测井短源距计数率曲线的滤波处理。结果表明,基于小波变换模极大值的滤波方法能够有效去除PNN测井信号噪声干扰,提高测井信号的信噪比。     

基于离散平稳小波变换的无线随钻系统测试信号处理

在无线随钻测量系统中，钻井液波信道中含有很强的噪声信号，为获得更好的钻井液脉冲信号，采用小波变换对该信道的信号进行处理。小波基的选取是否恰当对处理的最后结果有非常大的影响，以相关系数作为判断钻井液信道信号处理效果优劣的依据，将7种常用的小波基函数选取不同参数后分解重构的信号与原始信号进行了比较，通过相关系数的大小选定了适合处理该信号的最佳小波基函数及其参数，并对重构后的信号进行了阈值去噪试验。试验结果表明，小波变换去噪对钻井液信道信号的噪声有很好的抑制作用，Haar小波基对钻井液信道信号的去噪处理效果最佳；同时表明，相关系数作为两个信号波形的相似性的一种度量是合理的。     

输油管道超声信号的小波包奇异值分解去噪

采用超声法检测输油管道的内外壁缺陷时,缺陷回波信号中会夹杂扫描系统噪声和背景噪声,特别是在检测微小缺陷时,较低幅值的回波信号更容易淹没在噪声中。针对该问题,提出了一种基于小波包和奇异值分解(SVD)的去噪方法,回波信号进行小波包分解与利用最优小波函数,根据不同频带的能量分布率重新移动高频噪声,然后利用奇异值分解提取的能量分布带。最后,通过奇异熵分析挖掘有效回波信号区域,实现了滤波器的自动滤波功能。实验结果表明:基于小波包和奇异值分解的去噪算法不仅可以去除高频噪声,而且能有效地去除低频噪声,大幅提高了信噪比。     

基于卡尔曼滤波的钻井液脉冲信号处理方法

影响信号处理及信号解码的最大问题是噪声干扰,有效的信号处理方法能够提高接收信号分析处理的正确性及可靠性。为此,提出了一种基于卡尔曼滤波的钻井液脉冲信号处理方法。首先根据钻井泵噪声与泵冲之间的关系,求出泵噪声的谐波频率及对应的幅值相位,实现泵噪声的重构,从而实现了泵噪声的去除。对于去除泵噪声后的信号,其余的噪声可以作为加性噪声来处理,进而采用卡尔曼滤波方法实现信号的实时滤波。试验结果表明,泵噪声是钻井液脉冲信号的主要干扰源,对于钻井液脉冲信号的滤波,所提出的卡尔曼滤波方法实用且有效。     

基于小波变换与多级中值滤波的联合去噪方法

基于小波变换的阈值去噪方法存在阈值选取困难、低信噪比资料去噪后倾斜和弯曲同相轴连续性不好等问题。图像去噪方法中的多级中值滤波具有保护细节的特性,提出了基于多级中值滤波的小波域去噪算法。该方法利用最大和最小中值之差判断平坦区域和边缘区域,提高了小波域中去除噪声的能力,同时有效地保护了信号细节。模型数据与实际数据处理结果表明,该方法比阈值去噪方法分离信、噪的能力更强。     

小波线性软阈值法在航磁资料去噪中的应用

对于高幅度和宽尺度的噪声要素，特别是当有用信息的幅度和噪声尺度相差不大时，使用传统傅里叶滤波方法和一般的小波软阈值方法滤波的效果都不是很好。探讨了George E.Leblanc和 William A.Morris提出的一种基于线性软阈值的航磁去噪方法，对该方法和一般阈值方法的原理和实际效果作了较深入的剖析。通过模型数据和实测航磁数据处理结果的比较，可以看出这种方法能有效消除高频随机噪声和特定尺度的噪声，尤其是在处理类似于尖脉冲的噪声信号时有好的效果，同时又能较好保持原有地质信息。     

一种改进的多次小波变换地震信号去噪方法

根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,对不同尺度下的小波系数用阈值处理,改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明,该方法可以有效压制随机噪声,对提高地震记录信噪比和分辨率都有较好的效果。     

基于Matlab自然伽马测井曲线小波降噪算法研究

通过对小波变换算法的理论分析,建立了小波降噪算法的判定准则和信号降噪模型。通过对信号降噪常用方法分析,采用快速傅里叶变换FFT和小波阈值降噪方法对自然伽马测井曲线进行降噪。在小波阈值降噪方法中,采用3种从原始信号确定阈值(全局阈值、penalty阈值和Birge-Massart阈值)和4种基于样本估计的阈值(rigrsure阈值、sqtwolog阈值、heursure阈值和minimaxi阈值),对降噪效果进行分析,小波阈值降噪方法明显优于快速傅里叶变换FFT降噪方法。通过信噪比、相关系数、降噪信号能量比和降噪信号与原信号均方差4个性能指标对比,采用rigrsure自适应软阈值小波降噪方法对自然伽马测井曲线降噪,能有效去除自然伽马测井曲线中与地层信息无关的统计涨落和毛刺干扰,得到最佳的降噪效果。该方法在自然伽马测井曲线降噪处理中得到很好地应用。     

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时，关键问题是对漏磁信号的处理。为此，介绍了去除奇异值的算法，用相邻两点的平均值代替奇异值，可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声，采用小波变换去噪方法，选取二阶样条小波为小波函数，选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法，用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明，漏磁信号被处理后，很好地去除了各种信号噪声，有助于提取出缺陷信号的特征，可实现对天然气管道的无损检测。     

小波降噪在测井信号处理中的应用

针对测井仪器研制过程中存在的微弱信号检测问题,在分析微弱信号检测原理的基础上,提出了将小波降噪方法引入测井信号处理。应用小波降噪方法的关键是分解层数的确定和阈值门限的选取。采用了一种基于白化检验的小波分解层数确定方法,并对现有的多种阈值选取方法进行了分析与比较。认为小波降噪方法在测井仪器的微弱信号检验中有着非常好的适用性,尤其在信号噪声比非常低时比传统的傅里叶方法有着更好的降噪性能。     

基于二维小波变换的随机噪声压制方法研究

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,常用的一维去噪方法效果不理想。小波变换是一种时频分析方法,根据它的分频和局部分析能力,能有效地消除随机干扰,保留有效波的中、高频成分,经过小波重构,可恢复有效波信号。针对地震信号随机干扰的特点,运用二维小波变换的理论,设计了相应的变换域去噪滤波器。此方法的特点是计算速度快,稳定性好,自适应性强,能对各种地震数据进行去噪处理,模型数据与实际数据的应用效果证明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力。     

基于小波的被动声呐降噪研究

基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。该研究在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

井下接收信号的改进分层阈值降噪方法

针对旋转导向钻井中井下接收信号的噪声干扰问题,提出一种在分层阈值基础上改进阈值函数的消噪方法。分层阈值地改进保证了小波系数经阈值作用后的平滑过渡,克服了传统阈值函数带来的恒定偏差,同时具有很强的灵活性。选取不同小波进行了多尺度分解与重构实验,得到Sym6小波基降噪结果最好,失真最小。采用全局阈值、分层阈值和改进分层阈值等不同降噪算法对井下接收信号实现了降噪处理,同时特别研究了小波分解层数对降噪效果的影响,对比分析了降噪后的信噪比、均方根误差和相关系数。实验结果表明,采用Sym6小波4层改进的分层阈值法取得了最佳的降噪效果。     

改进的矢量分解压噪方法

矢量分解压噪方法利用噪声偏离有效信号的夹角压制噪声,是一种经典的角度域去噪技术。文中在简要分析矢量分解压噪方法及其现有改进措施的基础上,针对该方法的理论误差来源和算法特点,提出了应用"曲边时窗"进一步改进的技术思路和方案。实施的关键在于根据时窗内各道与时窗中间道达到最大相关时的最佳时移值,建立在纵向上按道分割、在横向上按最佳时移值进行曲线分割的曲边时窗。利用数值模拟和实际数据对比了方法改进前、后的去噪效果,结果表明,应用曲边时窗的矢量分解压噪方法在提高去噪效果的同时,能更好地保护有效信号。针对实际数据设计了曲边时窗矢量分解压噪方法与典型频率域去噪方法(带通滤波、小波阈值去噪)的对比实验,去噪结果表明,对于噪声和有效信号时频特征接近的地震数据,利用本文提出的方法从角度域入手往往能取得更好的去噪效果。     

基于Shearlet变换的自适应阈值地震数据去噪方法

由于随机噪声的干扰,地震勘探的有效信号经常淹没其中难以识别,且在时间域难以分离随机噪声和有效信号。Shearlet变换是一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。Shearlet变换在去除随机噪声的同时,能够最大限度地保留有效信号,可以有效地提高地震数据的信噪比。针对传统的Shearlet变换阈值去噪方法不能随尺度和方向变化的不足,提出了随尺度和方向变化的自适应阈值,可以同时适应不同尺度和方向噪声水平的差异。利用Shearlet变换的自适应阈值算法与小波变换去噪方法,分别对理论和实际地震数据进行去噪。对比可知,Shearlet变换的自适应阈值算法具有更强的去噪能力,并能够最大限度地保留有效信号。     

基于改进型小波阈值的输油管道磁记忆信号降噪方法

利用金属磁记忆检测方法对输油管道进行早期诊断时,磁记忆检测信号常常被各种噪声源污染,极大地降低缺陷信号可检测性。在传统软、硬阈值降噪方法基础上,根据磁记忆检测信号的特点,提出了一种改进小波阈值函数与自适应阈值相结合的方法,选用Daubechies小波作为小波函数,分解级数为4层,采用自适应方法计算阈值。用新型漏磁/磁记忆检测仪进行了算法验证,将改进降噪方法应用于磁记忆检测信号的降噪处理。与传统软、硬阈值降噪算法相比,新算法克服了软阈值信号失真和硬阈值不连续、振荡等缺点,提高了重建信号的信噪比,降低了均方根误差值,有效地消除了信号噪声,为正确判断输油管道的应力集中位置及早期诊断提供了理论依据。