基于多元经验模式分解方法的多分量地震面波压制
发布时间:2020-05-16 05:59
【摘要】:面波具有低频率、低速度、强能量等特征,在反射地震勘探中面波一般作为干扰波,严重影响中深层有效反射波,压制面波,提高地震信号的信噪比成为地震数据处理的重要步骤之一。本文针对多分量地震数据,提出了多元经验模式分解方法进行地震面波压制。本文分别介绍了经验模式分解(EMD)、多元经验模式分解(MEMD)及噪声辅助多元经验模式分解(NA-MEMD)方法原理和特点,对多元仿真信号进行EMD、MEMD、NA-MEMD方法分解测试。结果表明,EMD方法由于信号的不连续,破坏同一固有模态函数(IMF)物理含义,使IMF分量中存在混叠,不能完全将三个主频信号分离开;MEMD方法利用多分量联合的方法进行信号分离,多分量波形信号在同一尺度上具有波形相似性,使EMD方法中固有模态混叠的现象有所改善;NA-MEMD方法引入了若干独立分量的高斯白噪声,使得仿真信号中的每个主频信号完全分开,该方法适合多分量地震数据提取地震面波。本文采用NA-MEMD方法,对多分量地震数据分别在时间-空间域和频率-空间域进行分解并压制面波。在时间-空间域,逐道分解出多分量地震信号的固有模态(IMF)分量,根据反射波、面波及与噪声的特征频率尺度不同,减去面波存在的IMF分量,利用剩余IMF分量进行信号重新构建来压制面波;在频率-空间域,首先将各道信号傅里叶变换到频率域,并分离信号的实部与虚部,逐个频率在空间方向上进行NA-MEMD方法分解IMF分量,分析反射波和面波的特征波数尺度差异,剔除面波和噪声存在的IMF分量,将剩余IMF分量重构后,再进行傅里叶反变换到时间域,达到压制面波的效果。用本文方法分别对模拟和实际多分量地震数据进行面波压制,并和EMD、F-K滤波和带通滤波方法进行比较,结果证实了噪声辅助的多元经验模式分解方法对地震面波较好地压制,得到信噪比品质较好的地震反射信号。
【图文】:
图 2-1 有效波与面波特性区分图(1) 有效波与面波频谱特性分布图 (2)有效波与面波 F-K 域分布图2.3 多维信号分解方法原理2.3.1 EMD 方法原理EMD方法需要让输入信号的频率自适应的分解为频率从高到低不同尺度且有序的固有模态函数(IMF),每一个IMF分量代表不同频率的振动模式,,先分解出来的IMF分量频率高,之后分解出来的IMF分量频率逐个降低,余项为频率很低的脉动信号。则EMD方法获得的IMF需要符合两个基本条件:1)IMF分量中的过极值和零点的数量一样或者两者至多差一个;2)每个IMF分量平均值 m( t )
图 2-9 Hilbert 变换系统图则 Hilbert 变换的物理意义是一个全通移项滤波器,对滤波器的正频率的相位做 90° 相移,负频率相位做 90°+ 相移。对原始信号 f ( t )做 Hilbert 变换后,信号幅频特性不产生变化,相频特征产生变化。所以,Hilbert 变换可以保证信号频谱中幅频特性不发生变化,而相频特性中每个相位顺次滞后90°,是的 Hilbert 变换成为一个全通移相滤波变换,如图 2-10。
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P631.4
本文编号:2666281
【图文】:
图 2-1 有效波与面波特性区分图(1) 有效波与面波频谱特性分布图 (2)有效波与面波 F-K 域分布图2.3 多维信号分解方法原理2.3.1 EMD 方法原理EMD方法需要让输入信号的频率自适应的分解为频率从高到低不同尺度且有序的固有模态函数(IMF),每一个IMF分量代表不同频率的振动模式,,先分解出来的IMF分量频率高,之后分解出来的IMF分量频率逐个降低,余项为频率很低的脉动信号。则EMD方法获得的IMF需要符合两个基本条件:1)IMF分量中的过极值和零点的数量一样或者两者至多差一个;2)每个IMF分量平均值 m( t )
图 2-9 Hilbert 变换系统图则 Hilbert 变换的物理意义是一个全通移项滤波器,对滤波器的正频率的相位做 90° 相移,负频率相位做 90°+ 相移。对原始信号 f ( t )做 Hilbert 变换后,信号幅频特性不产生变化,相频特征产生变化。所以,Hilbert 变换可以保证信号频谱中幅频特性不发生变化,而相频特性中每个相位顺次滞后90°,是的 Hilbert 变换成为一个全通移相滤波变换,如图 2-10。
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【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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1 隆文韬;张猛;;基于广义S变换的面波压制方法[J];油气地球物理;2015年01期
2 胡昊;童思友;龙江平;;基于GPU的时间S变换对面波的压制[J];地球物理学进展;2014年06期
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1 马见青;多分量地震自适应极化滤波方法研究[D];长安大学;2012年
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1 杜玉静;三分量地震极化滤波[D];长安大学;2010年
本文编号:2666281
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