基于经验模态分解（EMD）的地震信号噪声抑制方法研究
发布时间：2022-01-11 19:39
为了解决石油、天然气等能源不能满足人们日常所需的问题,地震勘探工作已由浅到深层勘探发展。在开展勘探工作时,监测仪器处于复杂的自然环境中,使收集的信号中含有大量的环境噪声降低了信号的质量。它对后期地质数据的解释产生了不利影响。因此,需要一种有效的方法帮助我们获得高质量的地震信号。本文从地震信号的非平稳特性出发,选取经验模态分解方法（EMD）抑制地震信号中的噪声。由于地震信号中可能会包含冲击量,使得分解得到的模态分量存在模态混叠问题。结合辅助噪声对方法加以改进,提出了集合经验模态分解方法和完备集合经验模态分解方法,这两种方法虽然解决了模态混叠问题,但存在着计算效率不高和引入虚假分量的缺陷。为此提出了自适应噪声完备集合经验模态分解方法（CEEMDAN）,该方法具有经验模态分解方法的完备性,且具有计算速度快、计算精度高的特点。本文基于CEEMDAN联合改进的小波阈值函数实现地震信号的噪声抑制,避免了采用舍弃高频分量实现噪声抑制引起的高频地震信号的损失的问题。但由于小波变换的基函数是固定的,无法很好地匹配所有的模态分量,滤波后的信号在高频部分仍然存在大量噪声。引入了一种基于最小二乘平滑方法的改进...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地质结构示意图
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10Input SNR (dB)-20246Out图 3.10 EMD 及其改进方法的噪声抑制性能（SNR 由-10dB 至 10dB）进一步分析发现，传统的去除第一个 IMF 分量实现的噪声抑制，会产生高频信号丢失的问题。图 3.11 为模拟地震信号应用 CEEMDAN 方法分解后去除第一个 IMF 分量实现的噪声抑制结果、含噪声信号和雷克子波的对比图和局部放大图，从局部放大图可以看出 CEEMDAN 实现的噪声抑制后的 30Hz 雷克子波信号的幅值低于纯净雷克子波幅值，这是由于去除的第一个 IMF 分量中包含高频有效信号，所以重构的信号相比于观测信号幅值会降低，会引起有效信号能量缺失问题。
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10-10-50阈值处理后的小波系数W图 3.12 软硬阈值与改进阈值函数图3.3.2 联合小波阈值地震信号噪声抑制实现为了解决舍弃最高频模态分量实现的噪声抑制时引起的有效信号能量缺失问题，本文提出联合小波阈值实现地震信号的噪声抑制。通过将 CEEMDAN 分解得到的模态分量应用改进的小波阈值做滤波处理，得到滤波后的模态分量，叠加模态分量与残余量以获得噪声抑制后的地震信号。
【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂地质目标的2.5次三维地震勘探方法[J]. 赵贤正,张玮,邓志文,白旭明,袁胜辉,唐传章,刘占族,李海东. 石油地球物理勘探. 2014(06)
[2]油气勘探领域地球物理技术现状及其发展趋势[J]. 王学军,蔡加铭,魏小东. 中国石油勘探. 2014(04)
[3]二代小波变换在地震信号降噪技术中的应用[J]. 段玉波,刘开绪,王海波,徐晓莹. 大庆师范学院学报. 2011(06)
[4]血糖近红外光谱分析的Savitzky-Golay平滑模式与偏最小二乘法因子数的联合优选[J]. 谢军,潘涛,陈洁梅,陈华舟,任小焕. 分析化学. 2010(03)
博士论文
[1]适于井地联合监测的井下微地震信号采集关键技术研究[D]. 朱亚东洋.吉林大学 2018
[2]微弱地震信号时频消噪算法研究[D]. 张超.吉林大学 2016
[3]基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术研究[D]. 徐善辉.吉林大学 2012
硕士论文
[1]时频分析方法在地震资料处理中的研究与应用[D]. 杨澄雨.成都理工大学 2018
[2]基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法研究[D]. 黄威威.广东工业大学 2015
[3]金属矿地震资料降噪处理技术研究[D]. 姜春香.中国地质科学院 2015
[4]基于CEEMD的地震数据处理研究与应用[D]. 刘爽.吉林大学 2014
[5]Trace变换的基本理论及其在地震勘探中应用的初步研究[D]. 聂鹏飞.吉林大学 2008
本文编号：3583344
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地质结构示意图
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10Input SNR (dB)-20246Out图 3.10 EMD 及其改进方法的噪声抑制性能（SNR 由-10dB 至 10dB）进一步分析发现，传统的去除第一个 IMF 分量实现的噪声抑制，会产生高频信号丢失的问题。图 3.11 为模拟地震信号应用 CEEMDAN 方法分解后去除第一个 IMF 分量实现的噪声抑制结果、含噪声信号和雷克子波的对比图和局部放大图，从局部放大图可以看出 CEEMDAN 实现的噪声抑制后的 30Hz 雷克子波信号的幅值低于纯净雷克子波幅值，这是由于去除的第一个 IMF 分量中包含高频有效信号，所以重构的信号相比于观测信号幅值会降低，会引起有效信号能量缺失问题。
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10-10-50阈值处理后的小波系数W图 3.12 软硬阈值与改进阈值函数图3.3.2 联合小波阈值地震信号噪声抑制实现为了解决舍弃最高频模态分量实现的噪声抑制时引起的有效信号能量缺失问题，本文提出联合小波阈值实现地震信号的噪声抑制。通过将 CEEMDAN 分解得到的模态分量应用改进的小波阈值做滤波处理，得到滤波后的模态分量，叠加模态分量与残余量以获得噪声抑制后的地震信号。
【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂地质目标的2.5次三维地震勘探方法[J]. 赵贤正,张玮,邓志文,白旭明,袁胜辉,唐传章,刘占族,李海东. 石油地球物理勘探. 2014(06)
[2]油气勘探领域地球物理技术现状及其发展趋势[J]. 王学军,蔡加铭,魏小东. 中国石油勘探. 2014(04)
[3]二代小波变换在地震信号降噪技术中的应用[J]. 段玉波,刘开绪,王海波,徐晓莹. 大庆师范学院学报. 2011(06)
[4]血糖近红外光谱分析的Savitzky-Golay平滑模式与偏最小二乘法因子数的联合优选[J]. 谢军,潘涛,陈洁梅,陈华舟,任小焕. 分析化学. 2010(03)
博士论文
[1]适于井地联合监测的井下微地震信号采集关键技术研究[D]. 朱亚东洋.吉林大学 2018
[2]微弱地震信号时频消噪算法研究[D]. 张超.吉林大学 2016
[3]基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术研究[D]. 徐善辉.吉林大学 2012
硕士论文
[1]时频分析方法在地震资料处理中的研究与应用[D]. 杨澄雨.成都理工大学 2018
[2]基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法研究[D]. 黄威威.广东工业大学 2015
[3]金属矿地震资料降噪处理技术研究[D]. 姜春香.中国地质科学院 2015
[4]基于CEEMD的地震数据处理研究与应用[D]. 刘爽.吉林大学 2014
[5]Trace变换的基本理论及其在地震勘探中应用的初步研究[D]. 聂鹏飞.吉林大学 2008
本文编号：3583344
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