基于稀疏反演的时频谱分解方法研究

来源 :2014年中国地球科学联合学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qwer2
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
时频分析是信号处理领域的一个有力工具,其研究的诸多方法致力于提高其分辨率,同时克服求解的不唯一性.本文区别于传统的时频分析方法,尝试通过稀疏理论求解线性方程组的反演方法来求解得到高分辨率的时频谱.采用Ricker子波作为基波生成了波库,对合成信号进行反演求解得到对应的时频谱,与真实的时频谱相比,具有很高的准确性,与短时傅里叶比,其分辨率更高。应用该方法区分同一子波相邻位置上的系数与同一位置上的相邻了波,得到了很好的区分效果,验证了该方法在时间和频率上的独立的高分辨率特性。对于实际的单道地震记录,稀疏反演方法得到的时频谱与短时傅里叶变换得到的时频谱相比分辨率更高。同时,对于含噪信号在一定程度上的去噪效果也得到了展现。
其他文献
本次研究收集了四川台网59个,云南台网48个,以及周边省份台网,共127个台站2010年10月到2011年10月一年的连续数据。通过数据转换和合并,将每小时的数据合并成一天的标准数据格式。接着进行去仪器响应,去趋势,去平均,滤波,重采样,相关分析等数据处理,其中在重采样中选取dt=0.5s,在带通滤波中选取的滤波频带为0.02-0.5HZ。在进行相关计算中,为了压制地震信号以及其他干扰信号对数据处
本文利用数值计算方法模拟海水对Rayleigh波传播的影响。数据模拟主要分为以下3个步骤:建立2-D跨海地壳模型,设定震源参数,利用SEM2D模拟计算台站接收到的地震波记录;将2-D情况下的地震波记录转换到到3-D情况;提取台站地震记录的Rayleigh波群速度频散曲线。对模拟计算的台站地震波记录使用不同alpha值提取群速度频散曲线,并与理论频散曲线进行对比,从而确定alpha值。以台湾海峡为背
水库蓄水中,由于水位变化而导致局部应力场发生变化,水也加速渗入到岩石的孔隙,这些结果的综合作用从理论上讲可能会导致S波快波方向发生转向或慢波延迟时间会发生变化.所以,观测和研究水库S波分裂可以监视水库应力变化和岩石裂隙的变化,从而能够研究水库诱发地震的孕育和发生过程.按上述思路的设想,需要找到一个位于水库附近的台站,要求其在水库建设前到当前一直处于正常工作状态,并有水库蓄水过程的资料,而且有过一定
本文搜集了2001-2013年间在太行山与燕山构造带交汇部位先后布设的4个宽频带流动地震台阵和首都圈固定地震台网共192个台站记录到的全球5.5级以上远震事件波形资料,综合采用接收函数H-K和CCP叠加分析获得了134个基岩台站下方的地壳厚度和泊松比结果。对H-K和CCP叠加方法的结果对比表明本研究结果是自洽的,与前人研究相吻合的结果证实了本文结果的可靠性。综合分析本文得到的精细地壳约束分布信息,
通过数据和反演方法,利用噪声成像获取了华南华北碰撞带及周边区域的面波频散曲线,并联合接收函数反演了220个台站上的速度结构以及Moho面的起伏情况。
本文针对含煤层系中煤层对地震的影响开展的地震精细标定工作,采用了三步法的工作方式,建立了高精度的井震关系,确定了煤层在地震剖面上的准确位置并合理认识了受煤层影响下的地震特征与地质的关系,为地震资料的客观应用创造了条件。应用中,实现了研究区目的层段精细标定,合成地震记录与井旁道吻合度较高,多井间子波特征的一致性强,煤层及煤下地层特征得到精细分辨。
在油气田的开发阶段,幅度和范围均很小的微型构造圈闭(面积:0.01~0.5km2)对剩余油分配具有重要作用.一般情况下,微构造可以分为正向微构造和负向微构造.正向微构造,一般为剩余油富集区;负向微构造,为低含油气或易水淹区.经过实践证明,凡是相对凸起的正微区的生产井效果好,而相对于小凹的负微区生产井效果较差.如果能把微型构造刻画清楚,将对开发方案编制具有重要指导意义.本研究的目的在于提供一种针对地
随着油气勘探技术的发展,复杂断块油气藏在中国油气勘探领域的地位也越来越重要.这类油气藏小断裂非常发育,同时断裂也在各油藏单元的形成过程中起着重要的作用.但小断层在空间上具有纵向间距小、断点不干脆等特点,在地震剖面上难以识别.本文利用构造导向滤波技术,对叠后地震数据体进行特殊的去噪处理,使得地震剖面变得"干净整洁",并突出小断层等精细构造,使小断层的识别能力得到有效增强.
在地震资料解释中,储层中小断裂、裂缝及砂体边界识别等是一个难题,它们的响应具有多级尺度,其识别和成像用常规方法难以实现.针对该问题,应用边缘检测技术能直观地描述数据中的边缘特征,即不连续性.前人已提出了许多边缘检测算法,如经典的Sobel、Canny算法,小波多尺度的边缘检测算法等.尽管上述算法取得了一定成效,但效果依然不是很明显.由于地震属性数据也是一种二维数字图像,本文尝试提出一种基于三参数小
本文结合春风油田排609区块实际工区,利用调谐振幅、多属性回归、神经网络以及支持向量机回归的方法对储层厚度进行预测,并对得到的结果进行对比.通过对实际资料的应用,得出:通过属性提取可以发现均方根振幅、弧长、波阻抗反演、调谐频率、能量半衰时等属性,能够很好地体现该区块的砂体空问展布情况,并能很好地反映薄储层的分布范围;根据调谐振幅解释量版中实际厚度与相对振幅接近线性关系,进行储层厚度预测存在着较大的