基于高阶累积量和Shearlet变换的微地震数据噪声压制研究

发布时间：2017-08-23 12:29

  本文关键词：基于高阶累积量和Shearlet变换的微地震数据噪声压制研究

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【摘要】：从近年来的发展状况来看,中国未来油气勘探开发的主体目标将是低渗透油气藏,并且低渗透油气藏的开发水平决定了中国油气产业的发展。低渗透油气藏开采过程中的水力压裂方法会诱生系列微地震事件,对该微地震信号的监测已普遍应用于压裂人工致缝效果的评价。实际微地震记录复杂,有效信号受到噪声干扰严重难以识别,因此,对微地震资料进行噪声压制是后续处理的前提。由于信号处理数学理论的不断发展,应用到微地震信号噪声压制的方法也层出不穷。本论文首先对实际采集到的微地震数据进行了噪声分析,在国内外研究背景的基础上,应用高阶累积量理论和Shearlet变换理论对微地震数据的噪声压制领域进行研究。本文首先归纳概括了微地震有效信号的特征及实际微地震资料噪声的种类和特点。针对山西某地实际噪声数据,应用概率统计分析方法证明了大部分噪声满足高斯性,为后续理论方法的应用提供了基础。然后,系统地介绍了高阶统计量和Shearlet变换的基本原理,并且分析了高阶累积量和Shearlet变换在微地震数据噪声压制方面的优势。针对传统互相关方法的不足,引入了高阶累积量理论,提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行压制噪声同时获得时延估计值。首先计算信号的三阶自累积量和互累积量,为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片,最终通过准则函数求取时延值。该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点,尤其对相关高斯噪声有更好的抑制效果,而互相关方法在存在相关噪声时难以满足要求。仿真结果表明在随机高斯噪声和相关高斯噪声影响下,其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法。实际资料的采集是基于井地联合监测方式,选取井中信号作为参考道与地面数据进行高阶累积量运算,实际资料处理也证明了该方法的适用性。针对小波和曲波变换的不足,引入了Shearlet变换理论,提出了基于非下采样Shearlet变换的微地震数据噪声压制方法。与其他多尺度几何分析方法相比,Shearlet变换具有最优稀疏表示能力、更好的方向敏感性、更优的去噪效果及更优的有效信号保真度。非下采样Shearlet变换采用非下采样处理,避免了伪吉布斯现象。通过仿真和实际数据的处理,利用非下采样Shearlet变换阈值去噪法与小波和曲波阈值去噪方法比较分析,定性定量地验证了非下采样Shearlet变换具有更好的去噪效果。最后,考虑在信噪比极低的情况下,将Shearlet变换和高阶累积量理论相结合。先用Shearlet变换对微地震资料进行预处理,提高一定信噪比之后再进行高阶累积量运算进一步压制噪声获得准确的时延值。仿真和实际资料处理表明了联合应用的实用性。
【关键词】：微地震监测 噪声压制 高阶累积量 Shearlet变换 联合去噪
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.4
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 论文研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势11-14
• 1.2.1 微地震资料噪声压制技术的研究现状11-13
• 1.2.2 高阶累积量在噪声压制应用中的研究现状13-14
• 1.2.3 Shearlet变换在噪声压制应用中的研究现状14
• 1.3 本文的研究内容14-16
• 第2章 微地震有效信号与噪声分析16-22
• 2.1 微地震资料有效信号特点16-18
• 2.2 微地震资料噪声分析18-22
• 第3章 高阶累积量和Shearlet变换的基本理论22-35
• 3.1 引言22
• 3.2 高阶统计量基本原理22-27
• 3.2.1 高阶矩和高阶累积量的定义及关系22-25
• 3.2.2 高斯过程的高阶矩和高阶累积量25-26
• 3.2.3 高阶累积量的性质及优势26-27
• 3.3 Shearlet变换的基本理论27-35
• 3.3.1 合成小波28
• 3.3.2 剪切波及其性质28-31
• 3.3.3 Shearlet变换的离散化31-35
• 第4章 基于高阶累积量的微地震信号去噪及时延估计35-47
• 4.1 基于三阶累积量一维切片的时延估计方法35-39
• 4.1.1 互相关方法原理35-36
• 4.1.2 三阶累积量一维切片方法的实现过程36-38
• 4.1.3 参考道的选取38
• 4.1.4 基于三阶累积量一维切片的微地震信号处理步骤38-39
• 4.2 仿真实验39-44
• 4.3 实际资料处理44-47
• 第5章 基于Shearlet变换的微地震信号去噪研究47-58
• 5.1 非下采样Shearlet变换的实现过程47-49
• 5.2 仿真实验49-53
• 5.3 实际微地震数据去噪分析53-58
• 第6章 基于Shearlet和高阶累积量的微地震信号联合去噪58-65
• 6.1 联合去噪实现过程58-60
• 6.2 仿真结果及分析60-62
• 6.3 实际资料处理分析62-65
• 第7章 全文总结与展望65-67
• 7.1 全文总结65-66
• 7.2 展望66-67
• 参考文献67-71
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果71-72
• 致谢72

【参考文献】

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本文编号：725069