基于迭代去噪的多源地震混合采集数据分离

多源地震混合采集采用随机线性编码方式同时激发多个震源,检波器连续接收地震信号,获得波场混叠的炮记录.该采集技术能够显著提升采集效率和成像质量,其实现关键在于炮分离,即将相互混叠的多源波场数据彼此分离,获得传统采集的单炮记录.最小平方算法只能得到伪分离记录,不能去除混叠噪声.在高混合度的混叠数据中,混叠噪声的能量往往数倍于有效信号,炮分离难度倍增.但在伪分离记录中,该噪声在除共炮点道集以外的其它时域均为随机分布.本文研究提出了一种多时域组合迭代去噪的炮分离技术:通过运用多级中值滤波与Curvelet阈值迭代去噪算法,在不同时域根据混叠噪声特性采用相应的去噪手段,并设计迭代算法优化炮分离结果.实际资料处理结果证明:将本方法应用于高混合度的混叠数据,无论是分离质量还是计算效率,都有明显提升.     

基于全变分原理的多震源混合数据直接偏移方法

多震源混合地震采集技术,即将多个震源以一定编码方式连续地激发,得到多炮混合的地震数据.该技术能减少地震采集时间,节约采集成本,但是混合数据的直接偏移会在成像剖面中引入严重的串扰噪声,影响成像效果.从数学上看,地震成像属于典型的数学物理反问题,可以采用线性反演方法求解一个正则化约束的最小二乘(LS)优化问题,获得更高质量的成像结果.全变分(TV)正则化方法是图像去噪和复原领域中广泛应用的热点技术,其能在去除噪声的过程中保留图像的边缘信息和不连续性.在对TV图像去噪复原方法原理分析的基础上,本文将多震源混合数据直接偏移成像问题转换成图像复原的极小化能量泛函问题,用TV正则化代替传统最小二乘偏移(LSM)中的L2范数正则化,提出基于全变分原理的混合数据直接偏移方法.该方法使用基于梯度的快速迭代收缩阈值与快速梯度投影组合算法——FISTA/FGP求解最优化问题,能有效压制串扰噪声,增强同相轴连续性,提高成像分辨率.理论模型测试结果表明:将本方法应用于混合数据,无论是去噪效果还是成像精度都得到显著改善.     

混采数据分离中插值与去噪的同步处理

近年来,由于新兴的混合采集观测系统在很大程度上提高了采集效率,因此得到了很多学者和石油公司的青睐.但在实际应用中,这种特殊观测系统的采集质量却受到很多因素的影响.一方面,该观测系统采集到的炮记录会受到相邻炮记录的干扰;另一方面,复杂的采集环境使得地震记录中包含部分空道;另外,采集过程中的场地环境干扰会不可避免地带入随机噪音,它们都会影响采集质量.虽然已有一些学者对这些因素做了相关研究,但都是单独分析,未能综合考虑各种干扰因素.本文基于稀疏约束反演的基本原理,将混合炮数据的分离、缺失道集的插值以及对随机噪音的压制问题整合在一起,通过一步处理同时减小如上三方面因素的不利影响,在改善信噪比的同时极大地提高了地震资料的处理效率.文章利用模拟数据和实际数据对这种新方法进行了验证,均得到了比较满意的效果.     

震源机制参数对模拟地震动场速度脉冲的影响

近断层区域脉冲型地震动对于大跨度工程结构地震响应具有重要影响,然而大震近场记录的匮乏使得探究脉冲型地震动的特征较为困难．本文借助基于运动学震源模型的地震动合成方法,合成不同震源机制参数情况下的近场地震动场．采取基于能量的速度脉冲识别方法,提取合成地震动场中的速度脉冲并计算脉冲周期和幅值,分析震源机制参数对速度脉冲空间分布及脉冲特征参数的影响规律．研究表明：断层走向变化主要影响脉冲型地震动的方位;倾角和滑动角主要影响脉冲型地震动的数量和分布方位;脉冲型地震动更易出现在与断层走向斜交的方向上,在垂直断层走向方向上脉冲型地震动分布相对较少;走向对脉冲特征参数影响很大;相对于脉冲周期,断层倾角对脉冲幅值影响更显著;倾滑断层引起的垂直分量脉冲周期明显大于其他震源机制情况．     

脉冲编码可控震源信号设计

通过脉冲编码技术使震源向地下激发出可人为控制的变步长的脉冲序列,采用解码技术将这种连续多次小能量激发情形的原始地震记录转换为等价的单次大能量激发的地震记录.文中通过数值模拟技术对脉冲编码震源信号地震响应的规律和特点进行了研究.模拟结果表明,脉冲编码信号冲击间隔的增量是压制相关噪声的关键因素,调整冲击间隔的增量对相关噪声的影响要比增加冲击次数对相关噪声的影响灵敏得多,而重复的冲击间隔对压制相关噪声不起任何作用.     

脉冲编码震源的匹配冲击技术

常规Vibroseis可控震源Chirp扫描的地震响应存在明显的旁瓣效应,二元m-序列伪随机扫描的解码地震剖面中存在严重的相关噪声,而基于伪随机编码的匹配扫描方法可有效压制解码地震剖面中的相关噪声,提高了地震记录的信噪比.为了将匹配伪随机编码方法应用到冲击式震源中,提出了基于脉冲编码震源的匹配冲击技术.以匹配扫描方法为理论基础给出了匹配冲击信号的编码与解码过程,以有限元差分法对匹配冲击技术和常规线性扫描冲击技术进行了地震数值模拟.结果表明,匹配冲击的综合解码地震剖面中,不存在线性扫描冲击解码地震剖面中能量较强的相关噪声干扰,剖面具有很高的信噪比和分辨率.地震波激发采集对比实验验证了匹配冲击技术在压制相关噪声及远偏移距地震道随机噪声方面相比线性扫描冲击技术所具有的优势.     

高光谱遥感混合像元盲分离模型

针对高光谱遥感影像中"混合像元"问题,在前人研究的基础上,本文提出了结合盲源信号分离技术的混合像元盲分离模型,该模型的核心算法是HFC算法和基于负熵的改进FastICA算法,优点是能够通过非常少的先验知识就可以进行混合像元分解,完成特征提取工作,且收敛速度快,精度较高.采用高光谱模拟数据和加噪数据,分别检验混合像元盲分离模型的有效性和稳定性,实验结果表明:模型受端元提取数目多少的影响以及高斯白噪声的影响较小,对高光谱遥感数据特征提取具有有效性和稳定性.     

近断层速度脉冲与震源机制的关系浅析

本文初步分析了近断层速度脉冲的成因和特点,主要包括方向性效应与滑冲效应,并通过中国台湾集集地震的脉冲记录,分析了断层破裂方向和位移大小等震源参数对脉冲强度的影响。此外,基于有限移动源理论,说明了断层辐射与速度脉冲分布的关系,并探讨了利用运动学震源模型研究近断层地震动对速度脉冲影响的技术路线;评述了7种典型的等效速度脉冲模型,建议进一步研究等效速度脉冲函数与震源机制之间的关系。最后,简述了不同类型的断层引起速度脉冲的差异,并推测了产生脉冲型地震动的下限条件,同时展望该研究在地震预警方面的可能性。     

芦山地震有限断层混合震源模型模拟

建立了基于有限断层的芦山地震的混合震源模型,突出破裂面上滑动量分布中凹凸体的主导作用,同时借助k平方模型表达对震源复杂性认识尚不够深入所带来的随机性.混合震源模型中全局震源参数均值与局部震源参数均值的确定,主要依据统计的半经验标定公式,进一步借助截断正态分布将区域地震、地质构造、地震活动性提供的参数限值结合起来,生成最终的震源参数值.基于上述思路,本文共建立了30组芦山地震混合震源模型,进而以芦山地震8个近场观测台站为试算点,借助地震动反应谱残差评价的方法,从30组模型中选定了表达“平均”特征的混合震源模型.     

可变频震源混合采集数据波场分离研究（英文）

常规混合震源采集方法中混合震源包含的子震源激发频率相同,勘探中每个震源须产生相应满时频带的信号,但一般情况下需要相当比较高的工业水准以激发和操作宽频带震源,合针对这一问题提出了可变频震源混合采集和分布式混合采集(Berkhout and Blacquiere,2011),混合震源中单震源间的频带和主频互不相同,其采集方式具有优势,但研究发现,当常规混合震源采集和可变频混合震源采集采用同样的混合震源编码和波场分离方法时,该新采集模式的分离信噪比比常规混合模式低。针对此问题,我们提出了适用于这种采集模式的波场分离方法,该方法是引入压缩小波变换对可变频震源混合采集数据进行波场分离,结果不但波场分离信噪比提高了,而且计算时间也是普通方法的1/3。     

基于稀疏约束反演的三维混采数据分离

混合震源采集技术相对于传统的地震数据采集,在极大提高采集效率的同时引入了混叠噪声,很大程度上影响了成像结果的精度.二维混采数据中,我们通常利用混叠噪声在非共炮域呈非相干分布这一特点来压制混叠噪声,从而实现混合震源数据分离.相对于二维混采数据,三维混采数据具有数据量巨大,构建混合震源算子困难,混合度的增加引入了高强度混叠噪声的特点.针对上述问题,本文采用稀疏约束反演方法在Radon域实现混采数据分离,混叠噪声强度比较大的情况下,稀疏约束反演方法能够得到更高精度的分离结果;利用震源激发的GPS时间通过长记录的方式在共接收点道集对上一次迭代分离结果做混合、伪分离,实现了单个共接收点道集自身混合、伪分离,避免了对整个数据做运算,同时不需要构建混合震源算子.通过模拟数据和实际数据计算来验证上述方法的适用性.

     

基于图像边缘检测方法提取地震剖面同相轴

地球物理勘探中,地震剖面中的同相轴对地质分层、断层解释、有无形成空洞以及其它异常体的检测中作用重要.根据地震剖面上同相轴具有的性质,采用图像边缘检测方法提取同相轴简单且有效.由于边缘检测中常用的Sobel算子和Canny算子检测同相轴时对噪声免疫差,常因噪声因素引起边缘信息缺失导致同相轴提取不连续,本文采用中值滤波并对Sobel算子进行改进,对地震剖面图进行预处理,结合均方差自动确定阈值并进行异常检测,提取完整同相轴.实验结果表明应用该方法可以提取连续、准确的同相轴.     

钢-混凝土混合结构抗震研究述评

本文回顾了钢-混凝土混合结构的发展历史,系统地总结、论述了钢-混凝土混合结构的特点及其抗震研究发展现状,指出了这种结构形式在抗震研究中存在的主要问题和今后需要进一步研究的方向。     

Wavelet‐based cepstrum decomposition of seismic data and its application in hydrocarbon detection

How to use cepstrum analysis for reservoir characterization and hydrocarbon detection is an initial question of great interest to exploration seismologists. In this paper, wavelet‐based cepstrum decomposition is proposed as a valid technology for enhancing geophysical responses in specific frequency bands, in the same way as traditional spectrum decomposition methods do. The calculation of wavelet‐based cepstrum decomposition, which decomposes the original seismic volume into a series of common quefrency volumes, employs a sliding window to move over each seismic trace sample by sample. The key factor in wavelet‐based cepstrum decomposition is the selection of the sliding‐window length as it limits the frequency ranges of the common quefrency section. Comparison of the wavelet‐based cepstrum decomposition with traditional spectrum decomposition methods, such as short‐time Fourier transform and wavelet transform, is conducted to demonstrate the effectiveness of the wavelet‐based cepstrum decomposition and the relation between these two technologies. In hydrocarbon detection, seismic amplitude anomalies are detected using wavelet‐based cepstrum decomposition by utilizing the first and second common quefrency sections. This reduces the burden of needing dozens of seismic volumes to represent the response to different mono‐frequency sections in the interpretation of spectrum decomposition in conventional spectrum decomposition methods. The model test and the application of real data acquired from the Sulige gas field in the Ordos Basin, China, confirm the effectiveness of the seismic amplitude anomaly section using wavelet‐based cepstrum decomposition for discerning the strong amplitude anomalies at a particular quefrency buried in the broadband seismic response. Wavelet‐based cepstrum decomposition provides a new method for measuring the instantaneous cepstrum properties of a reservoir and offers a new field of processing and interpretation of seismic reflection data.     

基于结构振动信息的损伤识别研究综述

随着传感技术、信号采集与处理和系统建模等技术的发展,基于结构振动信息的损伤识别已经成为土木工程结构健康监测与损伤检测领域的研究热点。本文系统地综述了近20年来国内外基于振动信息的结构损伤识别的研究和应用现状,评述了各类方法的优缺点,并针对土木工程结构损伤识别的特点,对有待于进一步研究的问题进行了展望。     

短周期密集台阵被动源地震探测技术研究进展

近十年来,短周期密集台阵被动源探测技术日益成长为国内外深部结构探测领域的一项重要手段.该技术相较于传统宽频带地震探测具有高分辨、省时省钱、绿色环保等优点.尽管低频信号不足,对岩石圈地幔以深结构探测能力有限,但密集的台站间距使得地壳精细结构成像成为可能;台阵下方不同方位射线形成密集的交叉覆盖,从而可通过反演和叠加偏移等手段获取稳定的壳幔结构图像.因此,短周期密集台阵探测技术已广泛应用于深部速度和界面结构成像,以及矿产资源勘查、火山活动监测、微震精定位、发震断层的几何学和运动学特征研究等多种不同领域.本文系统的总结了短周期密集台阵在地壳结构研究和微震定位检测等方面的研究进展.展望未来,以科学问题为导向,利用天然地震及背景噪声观测、重力测量、InSAR数据、GPS测量等多种地球物理数据,开展联合反演和成像,并提取研究对象的多属性特征正日益成为减少解的非唯一性、揭示地质体真实赋存状态的有效途径;该领域方法技术的迅速提升有望大大促进地震学及地球动力学研究,在深部结构成像、矿产资源勘查等领域具有广阔应用前景.     

基于站间天然电磁场单位脉冲响应的大地电磁时间序列去噪方法

针对天然大地电磁场信号在人文活动密集地区易受噪声干扰的问题,本文提出利用两个同步测点天然电磁场时间序列之间的单位脉冲响应,合成本地点受干扰时段的数据,从而去除大地电磁噪声.首先,选择高信噪比时段的数据,采用最小二乘法,估算本地点与参考点之间的单位脉冲响应,再根据卷积定律,结合参考磁场合成本地点的磁场和电场.最后用合成数据替换含噪声时段数据,实现时间域去噪.实测高信噪比数据和含噪数据的处理结果表明,该方法可以高精度合成本地点磁场与电场信号,有效去除本地点电场和磁场噪声,包括相关噪声,提高大地电磁数据质量.     

近震信号检测参数设置研究

地震信号检测是进行各种地震数据分析和处理的首要任务,STA/LTA方法具有算法简单、便于实时处理等特点,被广泛应用于地震信号检测.结合实际震例数据研究STA/LTA方法进行地震信号检测的各种影响因素,得到该方法进行检测时最合理的参数设置范围.     

区域地震信号自动识别方法及应用(英文)

地震信号的实时、自动、准确识别对于地震自动速报和地震预警十分重要。仿真信号试验分析表明,观测数据的四阶统计量函数(BKCF)对信号与噪声在能量和(或)频率方面的微弱差异变化具有较高的分辨能力。以此为基础,本文提出了一种新的自动探测区域地震事件的方法和测定直达波震相到时的BKCF-AIC方法。为了进一步提高波震相到时测定的精度,本文首先对指定时段的P-波记录进行偏振特性分析,其次对含有P波的S波记录进行偏振滤波处理,再次应用上述方法测定震相到时。与传统算法相比,基于山东测震台网记录的区域地震震例分析结果表明,使用本文提出的方法能够大幅度降低地震事件误检、漏检率,进一步提高了震相识别精度。     

基于网络的数字地震台网数据处理系统设计

基于网络的数字地震台网数据处理系统(EDSP_NET)是根据区域数字地震台网在宽频带数据处理、 数据共享方面的需求开发的。 EDSP_NET运行于Windows平台, 用于汇集、 处理来自数字地震台站的波形数据, 实现台网中心间的数据共享, 监视台站和台网中心处理系统的运行状态。 详细介绍了系统结构和功能, 并简要介绍了系统的三个应用模式。