Hilbert时频谱在大地电磁数据处理中的应用

文中研究了大地电磁信号的Hilbert时频谱特征,并将其用于大地电磁信号的噪声识别、数据筛选和分段平稳分析中。通过内蒙古毛登区实测大地电磁数据处理,验证了方法的有效性。结果表明Hilbert时频谱可准确地描述大地电磁数据的突变点、持续时段和频带能量分布,为大地电磁信号的噪声识别、数据筛选和分段平稳处理提供了条件;利用Hilbert时频谱可挑选出信噪比高、能量强且分布均匀的信号段,并可做进一步的参数估计,提高了资料处理质量。     

可控源时域电磁剖面成像方法与应用

为了提高可控源时域电磁成像方法的分辨能力,实现对油气储层的有效识别,在多道瞬变电磁法的研究基础上,开展可控源时域电磁剖面成像方法与实际应用研究,以期提高视电阻率成像的稳定性与可靠性,解决油气储层与油水分界面识别难题。首先,以瞬变电磁场扩散理论为基础,将阶跃电流激发条件下得到的电场响应做微分运算,得到电场分量二次场波峰幅值与其走时的对应关系,定义了该方法视电阻率计算公式及其成像方法;其次,确立了该方法的野外资料采集方式,即保持地面观测点不动,依次移动发射源,将采集到的数据进行归一化处理,结合视电阻率成像方法,获取地下地质构造视电阻率剖面;最后,利用该成像方法对大庆宋芳屯油田可控源时域电磁法试验资料进行了处理,获取了试验区视电阻率拟断面图。结果表明,通过与试验区测井资料及瞬变电磁二维反演电阻率剖面对比认为,该方法成像简单快速,降低了反演的非唯一性,增强了资料解释的可靠性,成像结果具有良好的地质效果。     

自动编辑地震道的两步法

为了尽可能地剔除噪声、保留有用信号，提出了一种自动编辑地震道的两步法，该方法先在局部时窗内根据采样点的振幅与平均振幅的比值对地震道中的尖脉冲和猝发噪声作精细切除，然后采用一个３层ＢＰ人工神经网络对地震道进行整道编辑，以剔除其他噪声。实际资料试处理效果分析表明：该方法不漏切噪声，也不会将有用信号盲目丢失。     

基于Hilbert Ｈuang变换的大地电磁测深数据处理

 如今大地电磁测深技术(MT)在油气勘查中的应用越来越广泛，但MT数据因具有非线性、非平稳和非最小相位的特征，不符合以傅里叶变换为基础的传统谱分析的基本要求。最新发展起来的Hilbert Ｈuang (HHT)是处理非线性、非平稳信号的有效方法。文中从三个方面讨论了HHT在MT数据处理中的应用：①提出利用Hilbert谱对MT数据进行时段筛选，提高信号品质；②利用经验模态分解和Hilbert谱分析MT数据中的噪声分布特征,进行噪声压制;③利用经HHT处理后的数据从Hilbert谱统计估算阻抗张量,使MT数据非平稳性带来的估算偏差最小化。实测数据处理的结果表明：HHT方法处理MT信号是有效的,在抑制噪声、提取信号中有用信息方面优于传统方法，基于HHT谱的阻抗估计消除了传统功率谱方法中大地电磁响应函数出现个别频点分散、误差棒较大的现象,使地质参数的估计精度和资料的可解释性得到明显提高。     

基于CEEMDAN和ICA的油气勘探大地电磁噪声消除方法

大地电磁(MT)信号中的噪声会严重影响大地电磁勘探的观测数据,导致后续反演、解释工作出现严重偏差,影响油气勘探效果。为此,提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和独立分量分析(ICA)的噪声消除方法。该方法将经验模态分解(EMD)中的CEEMDAN方法与盲源分离(BSS)中的ICA方法进行有效结合。首先,利用改进的端点检测技术识别电磁信号中的有噪声信号分段;其次,利用CEEMDAN方法对其进行分解,提取具有代表性的固有模态分量(IMF)分量并进行ICA处理,达到消除噪声的目的;然后,利用获得的独立分量对有用MT信号进行逆向重构;最后,将未受噪声污染的MT信号与去噪后的有用MT信号进行拼接,获得最终的消噪后的完整MT信号。对合成信号和实测MT数据的实验结果表明,该方法能有效消除MT信号中的噪声。     

电偶源激发下水平层状介质电场的分布特征与反演研究

本文推导了人工源频率域电磁法电偶源激发下水平层状介质电场的计算公式,利用快速汉克尔变换数字滤波方法对理论模型进行了计算,并对电场的分布特点进行了分析。引入OCCAM反演思想解决了水平层状介质电偶源激发下电场资料的反演问题。反演算例验证了反演算法的正确性和可靠性,同时也表明了利用阵列电场资料(多测站、多频点)反演地下介质电阻率分布是可行的。     

油气管道电磁超声法检测的信号处理

为从油气管道电磁超声检测的反射信号中提取出有用信息采用了新的时域分析技术进行电磁超声反射信号的处理。对该算法进行了数学推导,数学仿真试验证明,该算法具有高的抗干扰性。当设置的初始频率偏离输入信号频率20%时,输出信号仍可以正常收敛。实际信号处理表明,该方法可以明显地降低电磁超声回波信号的噪声,有助于提高电磁超声管道检测器的测量精度。     

基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法

针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态,存在诊断不确定性的问题,提出基于改进卷积神经网络(CNN)的多源异构信息数据级融合诊断方法。首先采用变分模态分解(VMD)和希尔伯特变换(HT)方法将振动信号处理成与红外图像同维的时频图像,并将其与红外图像进行数据级融合,得到多通道融合信号,然后将该信号输入到多通道卷积神经网络中进行训练以构建融合诊断模型,最后通过转子系统故障诊断实例验证了所提方法的正确性。研究结果表明:CNN、SAE和DBN等特征学习方法可以自适应逐层提取特征,提取的特征包含更多有用的诊断信息,优于人工提取特征;多源异构数据对不同故障类型敏感性不同,具有互补性,融合诊断正确率更高,可实现对设备健康类型更精准的判断;多源信息融合诊断方法可以很好地保留原始输入信息,对实验室转子系统故障实现精确诊断;该方法可以减少数据需求量,在小样本背景下具有良好的诊断性能;该方法对噪声敏感性低,在噪声环境下具有较好的鲁棒性和抗噪性。研究结果可为旋转机械的故障诊断提供一定的参考。     

柴达木盆地某油气聚集区电性结构研究

柴达木盆地某油气聚集区地质条件复杂,地震勘探效果不明显。 在该区布设了 5 条广域电磁法测线,采用 2 n 序列伪随机信号发射源和广域电磁法油气目标识别技术,研究了该区电性结构特征。 结果表明,该区存在 5 个主要电性层,产气层为高电阻率特征,产气层反演电阻率是非产气层的 2 倍以上。 反演
结果与钻井及地震资料对比证明,广域电磁法对油气层识别较有效。 由于施工简单,成本低,广域电磁法有一定的推广应用价值。     

基于EMD与模糊聚类的发动机故障诊断方法

针对发动机气门故障信号的非平稳性、非线性等特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和C均值模糊聚类相结合的诊断方法。运用EMD方法提取故障信号的能量特征指标,利用C均值模糊聚类方法对此特征进行聚类。通过与小波包分解提取频带能量指标的特征提取方法相对比,结果表明运用EMD方法的模糊聚类方法能更有效地识别故障类型,非常适用于故障样本较少的发动机故障诊断。对新待测样本的识别结果验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性。     

f—x域内提高地震资料的信噪比

在 f-x 域,地震记录可以表示成有限个调频调幅正弦波的叠合,叠合的结果是一个连续且光滑的函数。我们可以用一个简单的 n 次多项式去逼近这个函数。本文提出了一种在 f-x 域用最小平方拟合原理消除随机噪声的新方法,并证明了在噪声为自噪以及空间采样足够密的条件下,拟合结果与噪声无关,即 f-x 域最小平方拟合处理可以有效地消除记录上的随机白噪,而对有效信号的破坏甚微。由于理论上允许振幅值及同相轴形态在空间上发生变化,因而该方法不具有混波作用,是高分辨率处理的理想工具。     

合成源MCSEM高阻薄层识别

对于浅水区海洋可控源电磁法（MCSEM）来说，由于来自海—空界面的空气波与来自海底地层的有效信号耦合，增大了提取有效信号的难度，降低了该方法对高阻油气藏的识别能力，阻碍了其在浅水区的应用。利用雷达领域合成孔径思想的合成源处理方法能够突出储层的电阻率异常响应，从而更好地识别高阻油气藏。本文讨论了MCSEM电磁场合成源干涉法，计算并对比了一维层状模型合成源的归一化振幅、有效异常和可探测度对高阻油气藏的识别能力。然后计算对比了浅水区二维和三维海洋地电模型合成源的可探测度；最后对某区域的实际数据进行处理，结果表明利用可探测度可以提高海洋可控源电磁合成源干涉法对储层的识别能力。     

小波包相关阀值去噪

在地震勘探中，随机口音是一种频带较宽，严重影响有效波信噪比的干扰波，一般的一维去噪方法效果都不理想，小波包变换是一种时频分析的方法，在分析中，高频方面优于小波变换，它结合相关阀值，能有效地在地震勘探剖面中消除随机干扰。分析了小波包优优于波变换的基本原理，以及小波包在地震记录中的分解，相关阈值去噪和地震记录重构，进行了实例分析对比，说明了小波包相关阀值法去噪优于其它去噪方法，且该方法计算速度快，简便可行。     

地面移动源频率域电磁法及其探测效果

常规地面频域可控源电磁法采用单发射源,为获得较大探测深度需采用大收发距进行观测,这容易导致观测资料信噪比较低。为此,尝试在地面采用移动源,通过缩小收发距、采用不同偏移距的发射源进行观测,实现提高资料信噪比的目的,并通过综合利用几何测深与频率测深加大有效探测深度。结合典型一维层状模型,对地面移动源频率域电磁法与常规地面可控源电磁法的探测效果进行对比分析,结果表明移动源电磁法对常见的地电模型均有较好的探测效果,可弥补常规地面可控源电磁法对地下高阻层不敏感的缺点。对赣东北某矿区开展方法实验,数据处理结果验证了地面移动源电磁法对于解决实际问题的适用性。     

基于形态滤波的声波法测油井中动态液面信号消噪算法

在声波法测油井中动态液面信号过程油套环空会产生各种噪声,使采集到的声波信号有效波受到干扰甚至湮没于噪声中不易被辨识提取,需采取有效措施将噪声尽可能地滤除。信号处理中采用形态滤波方法对声波测油井中的动态液面信号进行消噪处理。形态滤波的特点在于能够根据有效信号的形态特征对其进行滤波提取,其中结构元素的恰当选取非常关键。通过对实际声波法测油井数据形态滤波,噪声被较大程度地抑制,有效信号在形态上具有较高的保真度;通过对滤波前后的信号作频谱对比,滤波后信号的频谱更为平滑。     

均值加权消除相干干扰

在目前还没有办法彻底进行信噪分离的背景下,提出了一种在去噪的同时把对方有效波的损害减少到最小的处理方法。该方法首先采用小波分频的办法,使没有相干干扰的频段信号在去噪的过程中不受损失。在有相干干扰区采用分时窗的办法,使去噪处理仅在有干扰的区域区进行。相干干扰的拾取是利用均值加权法实现的,该方法识别噪音准确,因而具有较强的实用性。实际资料处理表明,这是一种既消除相干干扰又使有效波损失最小,且负效应极小     

用小波分析和反演方法联合去除随机噪声的研究

在时熔域用反法衰减地震噪声,虽能避免预测滤波的缺陷和保持信号振幅,但在处理剖面口仍然存在,而且一些有用信息丢失了。本文通过分析信号与随机噪声的频率特怀及在不同信噪比情况下噪声对滤波器的影响;研究了小波变换域中的反去噪情况,提出分频反演去噪方法。在处理参数相同的情况下,该方法的去噪效果比一般反法要好,地震剖面中有更多的信息被很好地保存下来,这为解释工作提出了更可靠的资料。模型数据与实际数据的应用效果     

声波和强能量干扰的分频自适应检测与压制方法

针对地震数据中出现的声波, 摔发脉冲, 野值等强能量干扰, 本文提出一种非线性分频自适应噪声检测及压制方法, 即在不同的频段内, 以加权中值为参量, 自动识别出噪声, 并根据噪声与信号的数值关系, 计算出加权曲线, 对噪声进行衰减, 然后重构地震记录. 这种处理能有效地减小信号的畸变, 使各种强能量干扰得到较好的压制. 应用结果裹明, 该方法具有良好的适应性.     

小波包变换及正弦函数模拟消除50 Hz工业干扰

陷波技术是用于消除50 Hz工业干扰的一种有效工具，由于其采用频率切除技术，故在消除50 Hz工业干扰的同时，使50 Hz及其附近的有效信号受到损失，给后续处理带来不利影响。为此，提出采用正弦函数来模拟50 Hz工业干扰，并采用减法运算从数据中减去它，达到消除50 Hz工业干扰又使有效波损失减小到最小的目的。为了使去噪处理仅在有限频带上进行，采用小波包变换分解来得到50 Hz工业干扰所在频带；为使在有限频带内模拟50 Hz工业干扰实现方便，采用了卷积型小波包变换来得到含有50 Hz工业干扰且其小波系数保持了与原始记录相同的样点数。最后给出了理论模型测试结果，并应用实际单炮记录进行了对比处理。