强噪声微地震信号P波到时拾取方法研究
发布时间：2021-04-26 20:01
岩体破裂过程中通常会产生大量微地震事件,有效记录和分析微地震信号可以获取岩体破裂的多种信息,这一方法已经在隧洞施工、地下厂房安全监测、矿山开采安全监测等领域发挥了积极作用,也证明了微地震监测方法的有效性。微地震监测效果的优劣直接取决于对微地震事件的准确定位,精确的P波到时拾取对于上述的工作非常重要。然而,由于现场监测环境的影响,微地震信号的采集会不可避免地叠加各种噪声信号,使含有事件全过程的微地震原始记录在时间域上表现为被噪声淹没的情形,给P波到时拾取工作带来较大难度。本文围绕上述问题,主要对噪声压制、微地震信号P波到时拾取两方面展开研究:随机噪声压制是微地震数据处理的关键步骤,野外微地震信号P波到时拾取的精度在很大程度依赖于合适的滤波算法,针对这一需求,本文提出基于EEMD与样本熵的微地震信号降噪方法。该方法的步骤为:首先对微地震信号进行EEMD分解,然后,计算各个IMF的样本熵值,结合微地震信号特征,基于各个IMF分量的样本熵值来设定选取阈值,通过提取符合样本熵阈值设定的IMF分量重构微地震信号,从而达到去噪的目的。将提出的方法应用于模拟微地震数据和实际微地震数据,均表明该方法具有...
【文章来源】：西南科技大学四川省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 微地震监测研究现状
1.2.2 微地震信号去噪方法的研究现状
1.2.3 微地震信号P波到时拾取方法的研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文各章节安排
2 微地震信号降噪处理
2.1 微地震监测中的噪声
2.2 常用微地震信号降噪方法
2.2.1 频率滤波
2.2.2 小波多尺度分析
2.3 基于集成经验模态分解和样本熵阈值的去噪方法
2.3.1 经验模态分解原理
2.3.2 集成经验模态分解原理
2.3.3 样本熵原理
2.3.4 方法步骤
2.4 实验与分析
2.4.1 数值模拟实验
2.4.2 实测信号
2.5 小结
3 微地震信号P波到时拾取方法
3.1 常用P波到时拾取方法
3.1.1 长短时窗法（STA/LTA）
3.1.2 峰度法
3.1.3 AIC算法
3.1.4 偏振分析法
3.2 基于线性偏振度与偏振倾斜度的P波到时拾取
3.2.1 算法原理
3.2.2 时窗的选取
3.2.3 阈值选取
Dip方法与常用方法的对比"> 3.3 RecDip方法与常用方法的对比
3.4 小结
4 强噪声微地震信号的P波到时拾取
4.1 算法原理
4.2 模拟三分量微地震数据的应用
4.3 监测数据的应用
4.3.1 监测环境介绍
4.3.2 实验分析
4.4 小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法[J]. 王亚娟,李怀良,庹先国,沈统. 物探与化探. 2019(05)
[2]基于初至信息的可控震源和炸药震源地震资料匹配滤波技术[J]. 梁鸿贤. 石油物探. 2018(02)
[3]基于EMD重构地震信号的去噪方法[J]. 黄翔. 油气地球物理. 2017(02)
[4]SVD与EMD联合去噪方法在地震勘探数据处理中的研究与应用[J]. 黄艳林. 地震工程学报. 2016(02)
[5]基于小波自适应阈值去噪的MT信号处理方法[J]. 蔡剑华,肖晓. 地球物理学进展. 2015(06)
[6]基于STA/LTA和分形维算法的微震事件初至自动拾取方法[J]. 段建华. 中国煤炭地质. 2014(07)
[7]区域地震信号自动识别方法及应用(英文)[J]. 刘希强,蔡寅,赵瑞,曲保安,赵银刚,冯志军,李红. Applied Geophysics. 2014(02)
[8]基于经验模态分解的f-x域面波压制方法[J]. 董烈乾,李振春,杨少春,李凤磊,王娇. 石油地球物理勘探. 2013(01)
[9]偏振分析在地震信号检测中的应用[J]. 林建民,杨微,陈蒙,吴仁豪,葛洪魁. 中国地震. 2012(02)
[10]基于微震监测的水电站地下厂房安全性评价研究[J]. 张伯虎,邓建辉,高明忠,周志辉,吴基昌,吴思浩. 岩石力学与工程学报. 2012(05)
博士论文
[1]微地震事件定位精度优化关键技术研究[D]. 沈统.成都理工大学 2019
[2]微震震源定位的关键因素作用机制及可靠性研究[D]. 李楠.中国矿业大学 2014
[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]地震信号去噪及检测方法研究[D]. 韩若楠.北京邮电大学 2019
[2]基于多尺度变换的井中微地震噪声压制方法的研究[D]. 李元.吉林大学 2019
[3]基于模态分解技术的地震信号随机噪声压制[D]. 温志平.东华理工大学 2018
[4]基于Fast-AIC算法的微地震事件初至拾取及自动识别技术研究[D]. 王洪超.吉林大学 2017
[5]分形理论在P波震相识别中的应用[D]. 唐雅蕾.西南交通大学 2017
[6]微地震波形初至自动拾取和震源定位效果分析[D]. 金泽龙.吉林大学 2016
[7]基于Allen算法工程尺度微震信号及其P波初至自适应识别算法研究[D]. 李贤.武汉科技大学 2016
[8]近震P波震相自动识别方法研究[D]. 田优平.中国地震局地球物理研究所 2015
[9]基于改进小波变换的微地震信号噪声压制技术研究[D]. 于腾.吉林大学 2014
[10]基于EMD的粒子滤波在地震勘探随机噪声压制中的应用[D]. 乔美玉.吉林大学 2014
本文编号：3162030
【文章来源】：西南科技大学四川省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 微地震监测研究现状
1.2.2 微地震信号去噪方法的研究现状
1.2.3 微地震信号P波到时拾取方法的研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文各章节安排
2 微地震信号降噪处理
2.1 微地震监测中的噪声
2.2 常用微地震信号降噪方法
2.2.1 频率滤波
2.2.2 小波多尺度分析
2.3 基于集成经验模态分解和样本熵阈值的去噪方法
2.3.1 经验模态分解原理
2.3.2 集成经验模态分解原理
2.3.3 样本熵原理
2.3.4 方法步骤
2.4 实验与分析
2.4.1 数值模拟实验
2.4.2 实测信号
2.5 小结
3 微地震信号P波到时拾取方法
3.1 常用P波到时拾取方法
3.1.1 长短时窗法（STA/LTA）
3.1.2 峰度法
3.1.3 AIC算法
3.1.4 偏振分析法
3.2 基于线性偏振度与偏振倾斜度的P波到时拾取
3.2.1 算法原理
3.2.2 时窗的选取
3.2.3 阈值选取
Dip方法与常用方法的对比"> 3.3 RecDip方法与常用方法的对比
3.4 小结
4 强噪声微地震信号的P波到时拾取
4.1 算法原理
4.2 模拟三分量微地震数据的应用
4.3 监测数据的应用
4.3.1 监测环境介绍
4.3.2 实验分析
4.4 小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法[J]. 王亚娟,李怀良,庹先国,沈统. 物探与化探. 2019(05)
[2]基于初至信息的可控震源和炸药震源地震资料匹配滤波技术[J]. 梁鸿贤. 石油物探. 2018(02)
[3]基于EMD重构地震信号的去噪方法[J]. 黄翔. 油气地球物理. 2017(02)
[4]SVD与EMD联合去噪方法在地震勘探数据处理中的研究与应用[J]. 黄艳林. 地震工程学报. 2016(02)
[5]基于小波自适应阈值去噪的MT信号处理方法[J]. 蔡剑华,肖晓. 地球物理学进展. 2015(06)
[6]基于STA/LTA和分形维算法的微震事件初至自动拾取方法[J]. 段建华. 中国煤炭地质. 2014(07)
[7]区域地震信号自动识别方法及应用(英文)[J]. 刘希强,蔡寅,赵瑞,曲保安,赵银刚,冯志军,李红. Applied Geophysics. 2014(02)
[8]基于经验模态分解的f-x域面波压制方法[J]. 董烈乾,李振春,杨少春,李凤磊,王娇. 石油地球物理勘探. 2013(01)
[9]偏振分析在地震信号检测中的应用[J]. 林建民,杨微,陈蒙,吴仁豪,葛洪魁. 中国地震. 2012(02)
[10]基于微震监测的水电站地下厂房安全性评价研究[J]. 张伯虎,邓建辉,高明忠,周志辉,吴基昌,吴思浩. 岩石力学与工程学报. 2012(05)
博士论文
[1]微地震事件定位精度优化关键技术研究[D]. 沈统.成都理工大学 2019
[2]微震震源定位的关键因素作用机制及可靠性研究[D]. 李楠.中国矿业大学 2014
[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]地震信号去噪及检测方法研究[D]. 韩若楠.北京邮电大学 2019
[2]基于多尺度变换的井中微地震噪声压制方法的研究[D]. 李元.吉林大学 2019
[3]基于模态分解技术的地震信号随机噪声压制[D]. 温志平.东华理工大学 2018
[4]基于Fast-AIC算法的微地震事件初至拾取及自动识别技术研究[D]. 王洪超.吉林大学 2017
[5]分形理论在P波震相识别中的应用[D]. 唐雅蕾.西南交通大学 2017
[6]微地震波形初至自动拾取和震源定位效果分析[D]. 金泽龙.吉林大学 2016
[7]基于Allen算法工程尺度微震信号及其P波初至自适应识别算法研究[D]. 李贤.武汉科技大学 2016
[8]近震P波震相自动识别方法研究[D]. 田优平.中国地震局地球物理研究所 2015
[9]基于改进小波变换的微地震信号噪声压制技术研究[D]. 于腾.吉林大学 2014
[10]基于EMD的粒子滤波在地震勘探随机噪声压制中的应用[D]. 乔美玉.吉林大学 2014
本文编号：3162030
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