小波分频法叠前线性去噪技术应用研究

随着地震资料处理方法多元化的发展,小波分频的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了越来越广泛的应用.结合实际应用介绍利用小波变换的分频特性来压制线性噪声的原理和方法.通过Geoeast软件中的LinNoiRemv模块进行小波分频叠前线性干扰压制.根据线性干扰波和有效波之间的视速度、位置和能量上的差异,在t-x域采用倾斜叠和向前、向后线性预测的方法确定线性干扰的视速度、分布范围及规律,由计算机自动识别和去除线性干扰波.将识别出来的线性干扰从原始数据中虑除,实现线性干扰波的去除处理.该方法去噪效果非常明显,并在实际生产中得到了广泛的应用.     

鄂尔多斯盆地西缘地震资料处理技术及效果评价

随着长庆油田对鄂尔多斯盆地边缘构造区勘探力度的加大, 复杂构造地震成像成为地震资料处理的焦点.通过对西缘地区构造成像方法的长期研究,初步形成了以联合静校正、多域去噪、叠前时间偏移为主要内容的配套技术.该套技术用于西缘区实际地震资料处理,取得较为显著的效果,为该区进行高精度地质解释奠定了基础.     

地震资料F-K滤波去除相干噪声综合性实验

为了满足卓越石油工程师培养需求,实现勘查技术与工程专业核心课程"地震资料数字处理方法"理论学习与实践应用的一体化,针对课程中滤波去噪这一关键教学内容开展了地震资料F-K滤波去除相干噪声的综合性实验探索.首先,以解决地震资料处理实际应用问题为导向确定了实验设计目的;其次,在巩固方法原理前提下设计了融合验证性模块和应用性模...     

基于快速双曲Radon变换的多次波压制

作为一种相干噪声，多次波的存在严重影响了偏移成像精度，给地震资料解释带来极大困难.多次波与有效波在Radon域中的聚焦点不同，利用此特点可以实现多次波的压制，然而，基于常规双曲Radon变换实现的算法效率低下，处理大型地震数据受限.提出一种快速双曲Radon变换压制多次波的方法，在常规双曲Radon变换的基础上进行改进，使积分路径与多次波同相轴相适应，利用线性调频Z变换和快速傅里叶变换对数据直接在频率域中求解，从模拟和实际地震资料的处理表明，方法较常规双曲Radon变换计算效率有显著提升，同时多次波得到了良好的压制，取得了较满意的效果.     

叠前弹性波阻抗反演(EI)方法的应用

叠前波阻抗反演可以提供多种弹性参数反演结果,通过弹性参数组合可以大幅提高岩性,物性和流体的预测精度.地震资料的叠前去噪和保幅处理,以及测井资料的准确校正是做好波阻抗联合反演的前提.进行地层介质的弹性属性的研究,可提高识别岩性和流体的精度为隐蔽性岩性油气藏的勘探开发提供了新的技术支持,降低勘探开发的风险.     

基于叠前时间偏移技术的煤矿三维地震精细处理应用

三维地震数据处理过程中,常规叠后时间偏移叠加对速度不同的同深度倾斜地层难以做到恰当归位,对空间速度突变的地质体也做不到正确成像。而叠前时间偏移因其对偏移速度场不敏感的特性,能够避免叠后时间偏移处理产生的问题,对各种地质构造的处理结果具有较好的成像效果,能达到地震资料高精度处理解释效果。在煤矿企业投入资金做高精度勘探压力大的背景下,运用叠前时间偏移处理技术,对煤矿早期三维地震数据开展精细处理解释工作,达到提高勘探精度的目的,是一种经济、高效、便捷且实用性强的手段。     

基于强干扰的地震信号小波去噪与震源识别研究

为了更好地识别强干扰下的地震信号,介绍了一种改进的小波阈值去噪法对天然地震信号和人工爆破信号去噪.去噪后的信号经过经验模态分解之后,取第一个IMF分量.经过希尔伯特黄变换之后提取HHT谱幅比特征和自相关函数的均值特征,利用支持向量机建立天然地震和人工爆破的模型.在利用建立的模型识别已知的震源类型,判断改进的去噪法对震源类型识别的效果.实验结果表明:去噪法改进之后,对天然地震和人工爆破的识别率有显著的提高.     

基于 JADE 与小波分析的地震信号去噪算法研究

基于盲分离技术和小波分析,提出了消除地震信号噪声的一种新算法,这种算法将小波分析和盲信号分离技术有机结合,较好地发挥了消除地震信号随机噪声的作用;并通过应用到实际地震信号中,与其它去噪技术相比,此种去噪技术结果更理想。     

基于脊波变换的地震信号去噪方法

Ridgelet变换是信号的一种新的多尺度表示方法,它特别适合于具有线奇异性的二维信号的描述.将小波的自适应阈值去噪方法扩展到Ridgelet域中,应用Ridgelet变换,采用自适应阈值对地震信号进行去噪处理.教值实验结果表明,Ridgelet变换在地震信号去噪方面优于小波变换.     

带噪混叠语音信号盲分离算法研究

盲源分离也称盲信号分离,是指在源信号和传递信道的参数均未知的情况下,仅根据输入源信号的统计特性,通过观测信号恢复各个源信号的过程。语音信号的盲分离技术在计算机听觉、语音识别、语音增强等领域具有重大的研究意义。现有的有关语音信号盲分离研究基本不考虑噪声的影响,然而在现实生活中,接收到的语音信号不可避免地混有各种噪声。因此,对于带噪声混叠语音的盲分离方法研究具有十分重要的现实意义。针对带噪声混叠语音信号,提出一种基于稀疏编码和EFICA的分离方法。首先用稀疏编码去噪方法消除带噪混叠语音信号中的噪声,然后将经过去噪处理后的观测信号用EFICA方法进行盲分离。Matlab仿真实验结果表明,该算法对带噪声混叠的语音进行盲分离效果良好。     

基于矢量传感器的地下振动信号检测技术

研究了地下振动信号的产生和振动机制,设计了地下振动信号检测系统试验方案。对利用矢量传感器采集到的信号进行处理,研究了地下振动信号的功率谱分布,综合利用信号去趋势、经验模态分解、小波去噪三种去噪方法,消除了混叠于振动信号中的噪声。通过对实测数据的处理,得到在0°到90°间,系统对目标的定向结果和来波方向的误差除了0°和90°以外,均小于10°,验证了矢量传感器有较好的定向能力。为下一步继续研究提供了技术支撑,且对矢量传感器在地下振动信号检测领域的工程化应用奠定了基础。     

利用平衡正交多小波和维纳滤波方法提高地震记录的信噪比

结合平衡正交多小波变换和维纳滤波方法对地震剖面进行去噪处理。用两个多小波变换实现在小波域上的维纳滤波,以提高地震剖面的信噪比,试验结果表明,该方法优于单纯的多小波去噪方法。     

利用平衡正交多小波和维纳滤波方法提高地震记录的信噪比

结合平衡正交多小波变换和维纳滤波方法对地震剖面进行去噪处理。用两个多小波变换实现在小波域上的维纳滤波，以提高地震剖面的信噪比，试验结果表明，该方法优于单纯的多小波去噪方法。     

基于小波变换的地震信号去噪方法研究

提高信噪比是地震信号数字处理的主要任务．研究了几种常用的小波去噪方法在地震信号中去除随机噪声的应用,分析了各自的特点,并改进了算法．通过MATLAB的仿真结果表明,小波变换的去噪效果明显优于传统的Fourier变换方法．     

几种图像去噪算法研究

图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵.数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域.本文对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现,并且概述了小波阈值去噪的基本原理.最后结合理论分析和实验结果,讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素.     

小波变换应用于信号去噪研究

分析了小波变换的基本原理,分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法的优缺点,通过计算机仿真结果表明有效可行.     

煤矿三维地震资料识别复杂地质构造的潜力——以淮北某煤矿采区三维地震资料二次处理解释为例

高精度、高分辨率三维地震技术在我国多数矿区,不仅可以控制落差大于等于5m的断层,而且对大于1/2波长的地质异常体也具有较高精度的识别能力。以淮北矿区某煤矿为例,应用叠前时间偏移二次处理技术、地震属性技术及多属性聚类分析等方法,获得了研究区令人鼓舞的从未有过的对开采有重要工程价值的地质成果,证实了所用技术的先进性以及三维地震资料二次处理解释的必要性。     

基于小波分析的地震资料去噪方法的研究和应用

利用信号和噪声在小波域内的小波系数的差异,实现小波去噪,将地震数据矩阵变换到小波域内,认为在低频部分集中信号小波系数,而高频部分集中噪声小波系数,且信号的小波系数幅值远大于噪声小波系数幅值,使用小波阈值算法对信噪进行分离.     

基于积分图的非局部均值图像去噪技术研究

由于传统非局部均值去噪技术不能合理地选取滤波参数,导致计算时间长,为了弥补该缺点,采用了一种基于积分图的非局部均值法用于图像的去噪仿真中.该方法将非局部均值与积分图相结合,降低计算量,提高计算效率.通过仿真实验表明,本文采用的方法拥有良好的去噪效果,并且相比传统的非局部均值去噪法计算效率更高.     

多因素优化叠加技术在低渗砂砾岩储层中的应用

针对研究区陡坡带低渗砂砾岩地震信号能量弱、频率低、可描述性差以及信噪比低的特点,提出采用多因素优化叠加技术对该区地震资料进行处理。通过不同参数实验对比常规叠加及多因素优化叠加处理成果,优选出一套适合低渗砂砾岩储层的多因素优化叠加参数。结果表明：利用多因素优化叠加方法能够得到更高信噪比的剖面,同时在提高地震数据的主频方面也有所贡献。