基于聚类经验模态分解的地球天然脉冲电磁场时频与能量谱分析:以芦山M_S7.0地震为例

针对地球天然脉冲电磁场信号的非平稳、非线性特点,本文采用基于聚类经验模态分解(EEMD)提取信号时频特性的方法,有效获得了芦山MS7.0地震前地球天然脉冲电磁场信号的时频分布特性、瞬时能量谱、能量集中分布的频段、最大振幅对应的时频分布等特性。对比经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)方法,EEMD有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题。文章还将EEMD和傅里叶变换、小波变换进行了对比研究。结果表明,对于非平稳的地球天然脉冲电磁场数据,采用EEMD分解的HHT方法更能反映出原始数据的多种固有特性,便于进一步了解地震前地球天然脉冲电磁场的特点。     

基于EEMD的地震瞬时属性在砂砾岩中的应用

集总模态分解(EEMD)是经验模态分解(EMD)的一种改进算法,它克服了EMD中的模态混叠现象并可以有效抑制干扰信号。文中对EEMD方法进行理论试算,证实了其方法的改进效果及抗干扰能力,然后使用EEMD方法处理了中国东部某区块的砂砾岩地震资料,得到了不同频率的固有模态函数(IMF)分量;结合地质情况,找出了对砂砾岩敏感程度较高的IMF分量,并使用Hilbert变换计算出瞬时属性。将计算出的IMF瞬时频率与原始数据的瞬时频率对比得出前者对流体界面变化的识别能力高于后者。     

基于局部均值分解的地震信号时频分解方法

在分析地震资料时,因吸收和衰减等原因,地震信号往往呈现出非稳态性。时频分解方法能将地震信号分解成多个稳态的子成分,从而为描述和分析地震信号的属性提供了便利,如短时傅里叶变换、小波分析、经验模式分解(EMD)等方法。本文引入了一种新的时频分析方法——局部均值分解(LMD)。该方法将地震信号按其时频属性分解成多个乘积分量信号(PFs),较EMD分解所得的固有模态函数(IMFs)保留了更多的局部信息,同时模态混叠效应更少。对模型数据和实际数据的处理结果验证了LMD方法能够合理地分解地震信号,更准确地描述地震资料中不同时间尺度的构造信息,为进一步的地震数据处理和解释提供参考。     

多尺度地震信号属性分析

地震信号的瞬时属性分析对地震岩性解释和烃类检测很有帮助,通过采用希尔伯特变换的复数道分析方法。利用这种方法,可以比较方便地从地震记录中分离出波的瞬时振幅、瞬时相位等参数。信号的不同频带具有不同的属性特性,而小波变换具有对信号进行多尺度分解的特性,如采用解析小波则分解后的小波系数仍为一解析信号,且其虚部是其实部的希尔伯特变换。因此根据这一特点可以研究地震信号在不同分辨率下的属性特征。     

裂缝性地层声波测井的联合时频特征

裂缝性油气藏越来越受到人们的重视,如何有效地识别和评价裂缝性地层也成为人们关注的一个焦点。Cohen类时频分析方法具有同时对信号的时间和频率进行分析的优点,同时Hilbert-Huang变换(HHT)中的经验模态分解（EMD）方法能将信号分解为有限个具有单分量特性的固有模态函数（IMF）,可以满足Cohen类时频分析对信号单分量的要求。尝试将这两种方法联合应用于阵列声波信号特性的提取,对地层不同性质裂缝的信号能量的时频分布特征进行分析,结果显示了这种联合时频分析方法在不同的裂缝性质地层中有不同的表现特征,对于实现裂缝性地层分析和评价具有一定的现实意义。     

用于地震反射界面识别的瞬时相位复合属性

复地震道技术采用Hilbert变换通过求解实地震信号的解析信号,可将反映地震信号局部变化情况的地震波的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率等信息分离开,瞬时相位是一种独立于地震振幅,并且不受其影响的地震属性参数,因此瞬时相位能更好地反映构造几何形态的细节.通过理论模型分析发现,瞬时振幅与极性反转前后地震记录的瞬时相位一阶差分之和进行加权,得到的复合属性可以较为准确、可靠地识别地震反射界面的位置,具有较好的应用效果.     

常用时频分析方法的瞬时Teager主能量储层检测对比研究

地震谱分解技术能够从地震数据中提取丰富的地质信息,当层位中含有储层时,能量衰减就会出现“高频衰减,低频共振”的异常现象,瞬时Teager主能量这一地震属性能增强这种能量衰减异常现象,更有效地突出油气区域。首先利用测试信号对比分析了短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville变换、平滑伪Wigner-Ville变换的时频聚集性;然后利用短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville变换、平滑伪Wigner-Ville变换获得实际数据的时频表示,再利用时频表示计算地震数据的单频瞬时Teager能量和瞬时Teager主能量,并比较了不同时频分析方法的瞬时Teager主能量在储层预测方面的性能。研究结果表明基于平滑伪Wigner-Ville变换的瞬时Teager主能量储层预测效果最好,可以有效地区分储层和岩石层。     

基于同步提取变换的地空频率域电磁信号幅度提取方法

地空频率域电磁法探测信号为多频非平稳信号,为了解决应用传统傅里叶变换方法提取其幅度时分辨率较差的问题,本文提出了基于同步提取变换(SET)的地空频域电磁信号幅度提取方法。该方法对电磁数据进行SET,得到高分辨率时频图,并利用能量算子使电磁数据时频谱能量更为集中;采用贪心算法提取脊线,得到时频图的高能量带;通过自回归模型自适应地补充了脊线中的0值,解决了由窗函数引起的端点效应问题。根据脊线位置的时频图复数值,得到各频率分量幅度随时间的变化,研究了不同信噪比情况下基于SET的地空频率域电磁信号幅度提取结果的准确性。结果表明:当信噪比≥10 dB时,幅度提取结果的平均相对均方根误差均小于5%;当信噪比<10 dB时,幅度提取结果的平均相对均方根误差在10%以内。提取效果良好。将此方法应用于新疆霍拉山隧道工程地空频率域电磁法探测中,成功提取了多频电磁信号各频率分量的幅度,与采用傅里叶变换提取非平稳信号幅度的方法相比,该方法有效地提高了幅度提取结果的分辨率。     

基于变分模态分解的采空区“三带”微震信号能量衰减规律

为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解（variationalmodedecomposition,VMD）处理微震信号,获取各频率下模态分量。针对采空区微震信号在VMD下各模态分量中心频率与能量之间的关系展开分析。根据中心频率法确定微震信号最佳模态数量,并计算微震信号欠分解状态、最佳分解状态、过分解状态下各分量能量;对各震源下信号最佳分解状态时各模态分量能量与中心频率分布关系进行拟合,分析在“三带”结构中,微震信号不同传播状态下各结构层对信号能量影响作用。研究结果表明：（1）在VMD过程中,人工激发震动信号有效模态数量在6～11范围内,微震信号能量随模态数量变化明显。（2）采用幂函数可实现对微震信号模态能量与频率关系的拟合,且拟合状态良好（决定系数大于0.9）,其中低频模态分量包含能量占信号总能量近50%;采用高斯函数可以拟合震源各分量能量在频域上的分布表现,拟合状态较好,且表现出高斯单峰特征。（3）微震信号穿越采空区“三带”结构,微震信号能量随震源位置与传感器距离增加而减小,同...     

地震信号时频分析中的希尔伯特黄变换研究

随着时频分析方法的发展,生产研究上对复杂信号的时频分析有了更高的要求。这里简要介绍了希尔伯特—黄变换的原理和实现步骤,然后对合成信号进行经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析,进而将HHT方法运用到实际地震信号的时频分析中。在此基础上,运用经验模态分解对合成地震信号进行了阀值去噪,证明了该去噪方法的有效性。     

煤矿深部开采动力灾害区域应力效应监测与前兆特征研究

动力灾害的孕育及诱发与区域应力场的力学行为密切相关，煤矿开采扰动作用下区域局部应力场不断调整变化。为了研究区域应力场变化特征对动力灾害的前兆响应，采用变分模态分解和希尔伯特变换的方法对鲍店煤矿采集数据进行时频分析，识别和提取钻孔应变数据中反映动力异常变化的固有模态分量。研究结果表明，钻孔应变观测数据能够有效记录开采扰动相关区域岩体内部的微小变化，解析原始数据滤去干扰信号后获得表征动力异常的特定频段，分解变换后固有模态分量异常波动特征早于动压事件前2～7天出现，表现出形变稳定变化阶段向快速变化阶段“突跳”、形变快速变化阶段“震荡”以及失稳阶段“跌落”的显著特征。依据地震形变三阶段理论，判别动力灾害发生前形变异常开始时刻和“突跳”—“震荡”—“跌落”作为煤矿动力灾害发生的前兆判据。基于钻孔应变仪对区域应力场的精确观测，构建了应用于煤矿动力灾害超前预警的判据方法，可为煤矿相似开采环境下工作面的安全高效回采提供借鉴和参考。     

工频干扰信号的时频域压制方法研究

工频干扰噪音是野外采集数据中遇到最多的干扰信号,经常将记录中的有效信号湮没,严重影响了地震数据的质量。虽然工频信号的频率成分和地震数据中有效信号的频率成分非常接近,但工频干扰信号的瞬时频率和相位是不随时间变化的,为一固定的常数,同时其振幅谱也不是时间的函数;而有效信号的瞬时频率、瞬时相位以及瞬时振幅都随时间而变化。基于此差异特征,提出了在时频域内直接从实际地震数据中提取工频干扰信号并将其从数据中剔除的方法。模型数据和野外实际数据测试表明:该方法具有较好的压制效果且对有效信号伤害较少,同时在未知干扰信号的频率分布情况下也能适用。     

基于Hilbert-Huang变换的探地雷达信号增强及复信号分析

阐述了Hilbert-Huang变换原理,着重讨论了EMD分解应满足的条件及具体分解过程.以黑麋峰抽水蓄能电站进厂交通隧洞实测GPR剖面为例,应用EMD分解去除部分噪声,再利用Hilbert变换求取GPR剖面复信号,提取瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率3个参数,绘制出相互独立的瞬时参数剖面图,根据不同地质状况进行多参数综合解释.结果表明,该方法避免了使用单一时距剖面分析所造成的解释偏差,能够更好地对异常信息做出反映,提高了GPR数据的解析精度.     

微地震监测数据时频域去噪方法

原始微地震监测数据的信噪比相对较低,监测数据品质决定了微地震有效信号的定位精度,提高监测数据信噪比是微地震处理的关键环节。改进S变换对窗函数进行能量归一化处理,解决了常规S变换时频谱中频率定位不准的问题,具有更高的时频分辨率精度。利用改进S变换的良好二维时频域聚焦特性,设计时变的二维时频域滤波器,将时频域去噪方法引入到微地震监测数据的去噪处理中。利用改进S变换对微地震监测数据进行时频分析,能够更加准确地分析不同信号分量的振幅能量以及频率随时间的变化情况,实现微地震有效信号分量与噪声干扰分量的有效分离。通过合成模拟信号和实际井中微地震监测数据的试处理和对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

一种改进型seislet域迭代阈值压制混叠噪声方法

高效混叠采集技术可以实现多组激发源同时激发产生地震波场,大大提高采集效率,但是由于相邻激发源之间较短的等待时间,会使得地震数据产生严重的混叠干扰,影响地震数据成像质量。针对此问题,设计了一种改进型seislet域迭代阈值压制混叠噪声方法。该方法首先采用中值滤波对经过NMO后的混叠数据进行滤波,然后利用seislet域迭代阈值去噪技术提取剩余的有效信号,并和经过中值滤波后的结果相加,接着再利用混叠算子计算去混叠噪声后地震数据的伪分离结果,然后求取该伪分离数据和原始混叠地震数据的差值,再次重复上述步骤,将每步骤提取的剩余有效信号进行累加,直到信噪比达到期望值,输出最终压制混叠噪声的地震数据。通过数据验证,本文改进方法可以在压制混叠干扰的同时,有效的保护信号。     

基于希尔伯特变换的振幅增益控制方法

在地震资料处理和解释的过程中,振幅增益控制应用十分广泛。本文在分析常用振幅增益控制(AGC)技术不足的基础上,提出了一种基于希尔伯特变换的振幅增益控制方法(简称包络AGC)。包络AGC的基本原理是对地震道振幅包络进行振幅值分解,求出振幅正常值分量和异常值分量;然后,对异常值分量加权,并回加到正常值分量中,从而得到新的振幅包络;最后,根据新的振幅包络计算地震道实数域的振幅值就可实现包络AGC。实际地震资料应用结果表明,文中提出的包络AGC具有可实现性且具备一定的实际应用价值。     

一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法

微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平稳随机噪声,传统的线性滤波和频谱分析方法对这种混合信号的去噪效果并不理想。针对这一需求,本文提出了一种新的降噪方法。首先对含噪声的微地震信号执行集成经验模态分解(EEMD),获取一系列不同频率成分的本征模态函数(IMF);为了区分这些IMF分量中的信号和噪声,文中通过计算各个IMF分量的样本熵,根据所设置的样本熵阈值来提取符合微地震信号特征的IMF分量,并对这些IMF分量进行信号重构,由此达到抑制随机噪声的目的。将提出的方法应用于模拟数据和实测微地震数据,均表明该方法具有理想的降噪效果。     

基于二维经验模态分解的地磁基准图制备边界补偿方法

针对采用矩谐分析方法构建地磁基准图的边界震荡问题, 提出一种基于二维经验模态分解的区域地磁异常数据边界补偿方法.采用二维经验模态分解方法对区域地磁异常数据进行多尺度分解, 对分解所得小尺度本征模态函数分量, 利用总体Hilbert变换法进行瞬时频率和瞬时幅值特征提取, 通过自采样和特征匹配进行边界补偿; 将大尺度分量之和作为趋势项, 利用三角函数方法建立模型并计算边界之外的大尺度磁异常值.实验证明, 相比当前已有方法, 可以更加有效地抑制对区域地磁异常数据进行矩谐分析的边界震荡问题, 稳定提高构建地磁基准图的准确性.      

地震资料处理中的Radon变换及反Q滤波

Radon变换利用信号的横向相关性和信号根幅随炮检距变化的特征,提取有效反射信号同相轴,同时提取的零炮检距地震剖面,保留了地震记录的高频信息,达到了提高分辨率的目的。叠前反Q滤波是以FUTTERMAN衰减模型为理论基础,校正地震子波相位拉伸,补偿地震波频率和振幅的损失,达到提高地震资料分辨率和信噪比及改善同相轴连续性的目的。      

基于非稳态匹配的角度域叠前道集去调谐方法

地层调谐效应改变了不同偏移距处反射波的干涉模式,使得远偏移距数据振幅和频率信息发生畸变,将会降低AVO/AVA分析及反演的置信度和分辨率。文中首先给出了调谐作用下反射波合成记录,通过正演模拟说明了调谐对叠前道集的影响。考虑到不同地层厚度下调谐效应的差异性,借助局域Lamoureux窗实现地震数据的自适应分解,利用角度数据之间的差异,构建了角度域地震数据的非平稳匹配目标函数,形成了非平稳匹配去调谐方法,实现了叠前道集的振幅和波形拉伸校正。本文方法在实际应用中取得了较好的效果,能够有效地改善大角度地震数据品质,为储层预测与流体识别奠定了数据基础。