基于小波变换的位场场源识别与异常分离方法研究

发布时间：2021-08-16 19:30

　　重磁勘探是重要的物探方法，场源识别和位场分离是重磁数据处理中两个重要的问题。经典的频率域位场分离方法能有效分离不同深度、不同规模的异常，但由于傅立叶变换没有空间信息，存在分离不彻底和不能空间定位分离的缺点。小波变换具有多尺度分析、空间--尺度（频率）域定位分析等优点，有望解决上述位场分离和场源识别问题。本文首先在阐述小波分析基本理论的基础上，开展基于小波变换的位场场源识别和位场分离方面的研究，主要成果如下：1.在详细推导连续小波变换识别位场场源理论的基础上，设计各种类型场源模型，详细研究连续小波变换识别位场场源方法适用条件、母小波选择原则、噪声影响和尺度因子选取方法。2.提出选择最佳母小波的定量指标稀疏指数和带空间-尺度定位的离散小波变换（DWT）位场异常分离方法。该方法对位场数据进行小波时频分析，确定出局部异常/区域异常对应的小波系数在空间-尺度域的范围，用特定范围内的小波系数重构出局部异常/区域异常，实现带空间-尺度域定位的位场异常分离。实验结果表明，先利用稀疏指数指标优选母小波，再采用带空间-尺度域定位的DWT位场异常分离方法，能提高位场异常分离的准确性，有效地从总异常中分离出区... 

【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：157 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
1 引言
    1.1 研究目的与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 小波变换
        1.2.2 位场场源识别
        1.2.3 位场分离
        1.2.4 小波域位场场源识别
        1.2.5 小波域位场分离
    1.3 本文的主要研究内容与创新点
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 主要创新点
2 基本理论
    2.1 傅立叶分析
        2.1.1 傅立叶级数
        2.1.2 傅立叶变换
        2.1.3 短时傅立叶变换
    2.2 小波变换
        2.2.1 连续小波变换
        2.2.2 离散小波变换
        2.2.3 小波变换的性质
    2.3 小波变换的时频分析
        2.3.1 小波时频分析相关术语
        2.3.2 小波变换的时频窗
        2.3.4 小波变换时频分析举例
    2.4 小波多尺度分解与重构
        2.4.1 小波多尺度分析定义
        2.4.3 小波多尺度分解
        2.4.4 小波多尺度重构
    2.5 小结
3 基于连续小波变换的位场场源识别
    3.1 基本理论
        3.1.1 连续小波变换检测信号的奇异性
        3.1.2 位场小波
        3.1.3 连续小波变换识别位场场源
    3.2 适用条件研究
        3.2.1 孤立齐次场源模型
        3.2.2 组合齐次场源模型
        3.2.3 孤立非齐次场源
        3.2.4 复杂组合场源
        3.2.5 CWT 识别位场场源方法适用条件分析
    3.3 母小波选择原则
        3.3.1 齐次场源母小波选取原则
        3.3.2 非齐次场源母小波选取原则
    3.4 噪声影响分析与尺度因子选取
        3.4.1 噪声对场源识别结果的影响
        3.4.2 尺度因子对噪声压制效果分析
        3.4.3 尺度因子选取方法
        3.4.4 合成数据测试
    3.5 实际资料处理
        3.5.1 实测资料一
        3.5.2 实测资料二
    3.6 小结
4 基于小波变换的位场异常分离
    4.1 相关理论基础
        4.1.1 母小波选取原则
        4.1.2 频率域优化滤波
        4.1.3 小波域尺度滤波
    4.2 带空间-尺度定位的 DWT 位场异常分离
        4.2.1 分离方法
        4.2.2 二度体场源异常分离实验
        4.2.3 三度体场源异常分离实验
    4.3 小波域优化位变滤波
        4.3.1 小波域位变尺度滤波
        4.3.2 小波域优化位变滤波
    4.4 小波域优化位变滤波异常分离试验
        4.4.1 重力剖面异常数据分离
        4.4.2 深度固定的三层异常分离
        4.4.3 深度变化的三层异常分离
    4.5 实际资料处理
        4.5.1 数据
        4.5.2 分离结果
    4.6 小结
5 位场数据先分离后场源识别实验研究
    5.1 合成数据实验
        5.1.1 二度体模型实验
        5.1.2 三度体模型实验
    5.2 实测资料处理
        5.2.1 数据
        5.2.2 直接场源识别
        5.2.3 分离后场源识别
        5.2.4 结果分析
    5.3 小结
6 论文总结与研究展望
    6.1 论文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录
    附录A 连续小波变换识别位场场源理论推导
        附录A-1
        附录A-2
        附录A-3
        附录A-4
        附录A-5
        附录A-6
    附录B 常用小波波形


【参考文献】：
期刊论文
[1]优化滤波方法及其在中国大陆布格重力异常数据处理中的应用[J]. 郭良辉,孟小红,石磊,陈召曦.  地球物理学报. 2012(12)
[2]欧拉反褶积在重磁位场中应用与发展[J]. 王明,骆遥,罗锋,田嵩.  物探与化探. 2012(05)
[3]Multi-scale inversion of density structure from gravity anomalies in Tarim Basin[J]. HOU ZunZe1 & YANG WenCai2 1 Chinese People’s Armed Police Force Academy, Langfang 065000, China; 2 Institute of Geology, Chinese Academy of Geology, Beijing 100037, China.  Science China（Earth Sciences）. 2011(03)
[4]应用小波变换确定琉球俯冲带的深部特征[J]. 宁津生,王伟,汪海洪,罗佳.  武汉大学学报(信息科学版). 2010(10)
[5]基于重力异常连续复小波变换的断裂分析[J]. 刁博,王家林,程顺有.  石油物探. 2009(03)
[6]基于多尺度边缘的重力异常反演[J]. 汪海洪,王伟,李振,刘玉春.  大地测量与地球动力学. 2008(05)
[7]一种改进的网格数据保持梯度滤波方法[J]. 马涛,王铁成,王雨.  石油地球物理勘探. 2007(02)
[8]分析研究基于小波分析与谱分析提高重力异常的分辨能力[J]. 邱宁,何展翔,昌彦君.  地球物理学进展. 2007(01)
[9]位场小波变换研究进展[J]. 徐亚,郝天珧,周立宏,肖敦清,高嘉瑞,袁淑琴.  地球物理学进展. 2006(04)
[10]二维连续复小波变换识别重力场源[J]. 陈玉东.  物探与化探. 2006(02)



本文编号：3346257