小波谱白化方法提高地震资料的分辨率

小波变换具有分析性质好和时一频局域化好的特性,而谱白化方法是高分辩处理中一种有效的频率补偿手段。本文利用它们各自的优点,使二者有机结合起来,提出了一种地震资料高分辩处理方法。该方法首先对地震信号进行小波分解,再利用谱白化方法对小波分尺度信号进行合理的频率补偿,最后将频率补偿后的小波分尺度信号进行小波反变换,得到高分辨地震信号。理论模型试算和实际地震资料处理结果证明了该方法的正确和有效性。     

用过采样小波变换提高地震资料分辨率

小波分析具有时频局部化优点 ,被誉为“数学显微镜”。讨论了利用小波变换提高地震资料分辨率 ,在阐述小波原理的基础上 ,给出小波分频带能量合理补偿提高分辨率的方法。考虑到快速小波变换分解尺度数目与信号样点数有关 ,借鉴通讯系统中的过采样技术 ,提出过采样小波变换提高地震资料分辨率方法。实际资料试算表明 ,过采样小波变换方法可以有效提高地震资料分辨率 ,是对小波变换方法的扩展。     

地震信号的小波分频处理

小波变换所具有的多分辨功能和优良的"数学显微镜"特性,使得它在叠前、叠后地震资料处理中得以广泛应用。与常用的高分辨率处理技术不同,小波分频处理方法在提高地震记录分辨率的同时,还可以有效地压制噪音的干扰。首先阐述了小波分频的基本原理,通过对理论模型合成地震信号的正反变换,充分展示地震资料小波分频处理的深刻内涵;最后,基于本研究所提供方法对特征各异的地震信号进行处理,取得了较好的应用效果,为该方法的深入推广、应用提供了重要依据。     

基于连续小波变换的时频域地震波能量衰减补偿

为提高地震资料的分辨率,对地层吸收衰减进行补偿是地震资料处理的一项重要内容。大地滤波算子是时间、频率和品质因子的函数,因此也可以在时频域内进行衰减补偿。相对于固定时窗的短时傅里叶变换(STFT)和Gabor变换,小波变换对于处理非平稳地震信号具有更好的局部时频分析能力。利用基于一维连续小波变换的时频分析方法(time-frequency continuous wavelet transform,TFCWT)和基于Kolsky衰减模型的大地滤波算子,在时频域内实现了地震波能量的衰减补偿。理论模型和实际资料试算结果表明,相较于小波域(时间-尺度域)内的衰减补偿方法,基于一维连续小波变换的时频域地震波能量补偿方法能够更好地补偿深层衰减地震信号,提高地震资料的分辨率。     

孤岛油田储层预测反演技术

1·地震数据预处理在复杂波场的油气储层研究中,原始地震记录的分辨率高低直接影响反演的结果,选择合适的方法适当地提高地震分辨率将会大大改善反演结果的质量。为此,采用了小波分频处理,它能提高地震记录分辨率,同时更加突出有效波,有利于进一步的储层研究。首先利用小波正变换将信号分解为很多频率通道。再对这些含不同频率成分的频率通道进行分析,通过对分频剖面作类似于谱白化的处理,可获得纵向上有较高分辨率的结果。最后利用小波反变换对谱白化结果进行精确重建,即可完成小波分频高分辨率处理,地震资料的频带在高频端得到了明显的拓…     

基于广义S变换的地震资料频率补偿技术

加窗函数的广义S变换不仅吸收了短时傅里叶变换和小波变换的优点,而且可以灵活选择尺度因子对地震资料进行时-频分析。本文以此为基础,提出了新的地震资料频率补偿方法。该方法对地震剖面作时-频分析并提取单频剖面,结合地质约束条件,分时间选择合适的频率范围进行频率补偿。模型和实际处理结果表明了该频率补偿方法的有效性,并且在提高地震资料频率的同时避免了虚假同相轴的产生。     

基于二次小波变换的地震信号去噪方法

本文在Donoho的小波域阚值去噪处理方法基础上，提出一种基于二次小波变换的地震信号去噪方法，该法是对地震信号进行多尺度小波变换，然后对主要由噪声控制的尺度1上的小波系数再进行第二次多尺度小波变换，并将二次小波变换后的尺度1上的小波系数置零，将其余尺度上的小波系数重构，最后对处理后地震剖面进行小波域阈值去噪处理。通过理论模型和实际资料的处理结果表明，本文所述方法能有效地改善地震剖面处理效果，提高地震资料的信噪比。     

基于广义S变换的吸收衰减补偿方法

探讨了利用广义S变换代替短时Fourier变换或连续小波变换，进行吸收衰减补偿的方法。对短时Fourier变换、连续小波变换、S变换和广义S变换进行了分析和比较，给出了基于广义S变换的吸收衰减补偿方法。该方法的实现步骤是：①用广义s变换对高信噪比的叠加地震信号逐道进行时频分析；②在每个时间点，根据地层吸收特点提取各个频率的能量吸收衰减因子；③用加权方法对每个时间所对应的各个频率的广义S变换系数进行补偿，使各个频率在不同时间的能量相同；④将所有时间各个频率加权补偿的结果重构回地震记录，实现对地层吸收的补偿。模拟结果表明，广义S变换时频分析方法能够提高信号时频分布的分辨率。对实际二维地震数据的试算结果表明，基于广义S变换的吸收衰减补偿方法能较好地对地层吸收进行补偿，提高地震资料的分辨率，改善地震资料的品质。     

利用广义S变换提取地震旋回的方法

在地震地层学中，可以采用时频分析方法刻画地层厚度的变化和地质特征的不连续性，研究特定沉积环境和岩性组合的变化。目前，通常采用短时Fourier变换或连续小波变换求取地震道的主能量和主极值频率，进行地震旋回研究，但由于小波变换的尺度与频率的关系并不确定，因此主要用于求取能量谱。介于短时Fourier变换和小波变换之间的S变换是一种非平稳信号分析和处理的方法，具有良好的时频特性，因此将S变换引入到地震地层学的研究中，用广义S变换代替短时Fourier变换或连续小波变换提取地震道的主能量和主极值频率，进行地震旋回特征分析。对S变换、短时Fourier变换和连续小波变换的时频特性进行了分析对比，阐述了广义S变换的高分辨率性质。在广义S变换时频域，利用实际资料求取了地震道的主能量和主极值频率，分析了主能量和主极值频率的纵向变化规律。数值模拟和实际资料试算表明，广义S变换可以更好地反映地震旋回特征。     

广义S变换在地震高分辨率处理中的应用

广义S变换,具有良好的分析特性和局部的时频特性,而谱白化和反褶积也是高分辨处理中的一种有效的频率补偿手段。文章利用他们的各自优点,使二者结合起来,该方法对地震信号用广义S变换分解,进行频率补偿再进行重构,得到高分辨率时间信号。理论模型试算和实际地震处理结果证明了该方法的正确性和有效性。     

频率域储层预测技术研究

地震信号在频率域和时间域表现出不同的特征，利用频率域的地震信号，可以更好地进行储层预测。利用傅立叶变换和小波变换等数学工具，研究了地震数据在频率域的特征，开发出了小波域时频分析技术、分频地震相技术、频谱相关技术、频谱分解储层成像技术等多种频率域储层预测技术，将这些技术在实际地震资料中进行了应用，取得了较好的效果。     

小波变换及其在去噪中的应用

小波变换是一种能同时在（或空间）和频率域内进行局部化信号分析的新方法。其主要优点在于它在时域（空域）和频率域都有良好的局部化性质,而且由于对高频成分采用逐渐精细的时域（空域）取样步长,从而可以聚焦到信号的任意细节。原则上讲,使用傅里叶变换的运算均可用小波变换代替,而且不受短时窗的局限。在本文法的实现过程中,首先构造尺度函数与小波函数,求出相应的频率响应,利用Ｍａｌｌａｔ算法对信号进行塔式分解,再根     

基于二代小波变换和多级假设检验的输油管道缓泄漏检测方法

针对输油管道缓泄漏准确判断与定位的难题,提出了一种基于二代小波变换和多级假设检验（MHT）的管道泄漏检测方法。首先,采用基于提升框架的二代小波变换对管道首、末端压力信号进行预处理,分析缓泄漏压力信号的小波分解效果,确定压力信号预处理的小波分解层数。其后,利用低频重构信息为原信号概貌并且能突出信号趋势的特点,将小波分解得到压力信号的各层低频重构信息用于泄漏判断与定位。再后,在给出基于MHT的泄漏判断方法和MHT参数的设置方法基础上,对压力信号的每一层低频重构信息分别进行MHT,并对每层结果进行加权平均,得到压力信号下降沿的准确位置后,利用负压波法实现了管道泄漏定位。实验结果表明,该方法可以准确检测和定位管道泄漏,为输油管道缓泄漏检测提供了一种新的手段。     

利用改进希尔伯特—黄变换进行地震资料时频分析

为了克服常规希尔伯特—黄变换(HHT)的缺陷,消除常规经验模态分解(EMD)产生的本征模态函数分量(IMF)中混叠的振荡模式,本文运用改进HHT,即通过引进小波包变换,首先将信号分解成-系列窄带信号,然后对这些窄带信号进行EMD获得-些IMF分量,再根据相关系数法,保留需要的IMF分量,去除虚假的IMF分量,最后进行HHT求取瞬时频率,得到改进HHT谱。改进HHT摆脱了小波变换中的海森堡测不准原理的限制,以及常规HHT模态混叠对分析的干扰。虽然改进HHT谱高频成分存在跳跃现象,但都围绕在真实频率值周围,并且较小波时频图的频带窄很多,能够反映信号的真实频率特性。数值模拟与实际地震记录处理结果证明了改进HHT的可行性。     

基于经验模态分解和小波变换的地震瞬时频率提取方法及应用

传统的应用Hilbert变换提取地震瞬时频率的方法是基于平稳信号提出的,而野外采集的地震信号是典型的非平稳信号,因此其实际应用存在一定的局限性。本文提出了一种基于经验模态分解和小波变换的地震信号瞬时频率提取方法和流程。该方法首先对地震数据进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),获得一组固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,简称IMF),然后应用根据地质研究目标所划定的地层层序和声波测井数据,结合沉积旋回分析,选择地震数据中合适的固有模态函数。最后,对筛选的固有模态函数进行Morlet小波变换,提取地震瞬时频率。分别将Hilbert、Hilbert-Huang和本文方法应用于理论模型,结果表明本文方法是有效的;同时,实际地震资料应用结果表明,通过本文方法能获得更为精确的符合地质认识的地震瞬时频率剖面。     

用小波变换和K-L上滤波方法联合提高地震资料分辨率

根据小波变换在时域或频域均具有良好的局部化性质,对小波分解后的频带记录进行了高频补偿,经小波重构后可以发现,地震记录的分辨率得到了有效的提高.之后又对记录进行了K-L滤波,从而大大地提高了地震记录的信噪比.实践证明,这种处理方法是行之有效的.     

地震信号瞬时特征在小波域分频提取的方法和应用

在直接进行 Hilbert变换提取瞬时特征信号的传统方法中 ,Hilbert变换对高频随机噪声十分敏感 ,即使地震信号中存在微弱的高频噪声 ,所提取的地震信号瞬时特征仍被噪声淹没。本文提出了在小波域提取地震信号瞬时特征的方法 ,它利用小波变换的实部 (相当于实信号——地震信号 )、虚部 (实信号的 Hilbert变换 )的特点直接提取地震信号瞬时特征。该方法具有分频、去噪的功能 ,并且提取的地震信号瞬时特征中保留了频率低于高频随机噪声带的弱波 ,这种弱波可在瞬时特征剖面 (如瞬时频率、瞬时相位、瞬时振幅 )中显示出来。     

小波变换在提高资料的信噪比和分辨率中的应用

小波变在信息量分析是具良好的局部化特性。在小波变换域中，有效信号的相关性和随机噪声的随机性仍然保留，因此可以在小波变换域内对地震资料进行去噪处理；小波变换作为频率和时间的二元函数，使之可以很方便地在频率和时间域中同时进行地震波能量的吸收衰减补偿。试验证明，利用小波变换法噪声提高分辨率，不仅方便有效，而且有很好的保真度。     

Morlet小波分频处理在提高地震资料分辨率中的应用

利用常规方法对地震资料进行处理，其频带受原始地震资料频带的制约，通常不能满足精细储层预测和描述的需要，为此，提出了一种Morlet小波变换分析方法来提高地震资料的分辨率。该方法具有良好的时频局部化性质而优于传统的傅里叶分析方法。Morlet小波变换分析作为叠后地震资料分频方法更适应于地震频谱分析。首先利用Morlet小波变换建立恰当的小波滤波器组，然后对地震信号做相应频谱分析，分别对单道数据及实际资料进行处理，得到了不同尺度的地震资料，最后对处理结果进行了分频反演。最终结果表明，用Morlet小波变换分析处理后的地震资料，其品质得到了明显的改善，处理后的剖面同相轴变细，频带变宽，分辨率得到了提高。