基于模态分解算法的地震信号去噪研究

发布时间：2020-03-22 18:54

【摘要】：随着科技的进步,人类活动范围受到的限制越来越小,伴随而来的是勘探区域的地质结构和地质环境日益复杂,这必然会使采集的地震信号中含有的噪声越来越多且越来越复杂,给后续的地震数据处理和解释带来很大困难,并最终影响油气储藏和地质机构的判断。这些噪声可以分为相干噪声和不相干噪声,其中不相干噪声也就是随机噪声普遍存在,难以去除。本文研究模态分解(Mode Decomposition)算法对地震信号中含有的随机噪声进行压制,提高地震信号的信噪比。主要工作有:1、采用经验模态分解算法对地震信号进行去噪。首先对一维合成地震信号进行去噪,然后对实际地震信号的各道信号分别采用经验模态分解算法对其进行去噪,最后合成得到去噪后的实际地震信号。结果表明该方法可以消除信号中的噪声,提高信噪比,验证了该方法的去噪效果。2、采用完备总体经验模态分解算法对地震信号进行去噪。首先对一维合成地震信号进行去噪,然后对实际地震信号的各道信号分别采用完备总体经验模态分解算法对其进行去噪,最后合成得到去噪后的实际地震信号。从结果可以看出完备总体经验模态分解很好的解决了经验模态分解的模态混叠,同时经验模态分解的完备性也得以保持。3、采用基于相关系数的变分模态分解算法对地震信号进行去噪。首先对一维合成地震信号进行去噪,然后对实际地震信号各道信号分别采用基于相关系数的变分模态分解算法对其进行去噪,最后合成得到去噪后的实际地震信号。去噪的结果表明该方法在分解变分模态时可以选择最合适的K值,克服了选取K的盲目性,去噪的效果要好于经验模态分解和完备总体经验模态分解。
【图文】：

图 4.11 基于相关系数的 VMD 算法去噪的实际地震信号计算，得出基于相关系数的 VMD 算法去噪后实际地震信号的信噪比为 26.4表 4-5 可以看出，与 EMD 和 CEEMD 算法去噪后实际地震信号的信噪相比，系数的 VMD 算法相较于经验模态分解算法和完备总体经验模态分解算法能够除随机噪声，，使实际地震信号的同相轴更清晰，为后续地震处理做好准备。表 4-5 三种算法对实际地震信号去噪后的信噪比算法对实际地震信号后的信噪比（dB）CEEMD 算法对实际地震信号去噪后的信噪比（dB）基于相关系数的 VMD 算对实际地震信号去噪后的噪比（dB）18.1427 20.2118 26.4254章小结章采用了一种基于相关系数的变分模态分解算法对地震信号进行去噪。首先，
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P631.4

【参考文献】

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本文编号：2595474