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随着人们对油汽需求的不断增长,低渗透储层油藏逐渐成为提高石油产量的重要方式,水力压裂是勘探低渗透油田的有效评价手段,微地震监测作为一种低渗油气田压裂监测方法备受关注。微地震监测通常被分为地面监测和井中监测两种形式。井中微地震记录具有频率高、能量弱和信号比低的特点,有效恢复监测记录已成为后续信号处理必不可少的步骤。因此,抑制记录中的噪声是亟需解决的首要任务。本文主要研究的内容是井中微地震记录中随机噪声抑制方法。通过对比原信号与阈值大小实现噪声与信号分离的方法被称为阈值去噪方法,该方法是一种较为简单且有效的去噪方法。但是,传统的阈值方法有其固有的缺陷。本文对多种阈值函数的连续性与产生误差进行了研究,发现改进加权平均阈值函数具有随着权值变化而变化的特点,可以在减小误差的同时保持去噪信号的连续性。本文将改进加权平均阈值函数分别与经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和三维shearlet变换(Three-Dimensional Shearlet Transform,3DST)结合,同时基于井中微地震数据和改进加权平均阈值函数的特性,分别给出EWT和3DST的阈值方案。EWT是由不同维度的小波变换与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行数学组合得到的。EWT变换改善了小波变换自适应弱和EMD缺少理论基础的不足。本文首先给出了一维EWT的阈值消噪方案。通过分析EWT中的多种频谱分割方法,对比分解后信号的时频特性,选取更适合微地震信号的adaptive频谱分割方法。adaptive方法可以自适应地将井中微地震数据的有效信号和噪声分离到不同的模态中。通过分析各模态的频谱和能量信息,将模态分为两种类别,并将权值为零的阈值函数应用于包含较多有效信号的模态,将权值大于零的阈值函数应用于包含较少有效信号的模态。通过分析多种阈值估计方法,选取更适合EWT分解后多模态特点的分层统一阈值方法。仿真实验验证了该一维EWT阈值去噪算法的有效性。其次,在一维EWT的阈值消噪的基础上,本文考虑到微地震信号道与道之间的相关性,将二维EWT应用于地震信号去噪中。仿真结果显示,二维EWT阈值消噪算法,能够更好地抑制噪声。通过计算井中微地震三分量(Three-Component,3C)数据之间的互相关系数,证明3C数据在三维空间中具有一定的相关性。EWT变换去噪方法并没有考虑到3C数据的空间相关性。因此,本文进一步给出了3DST阈值消噪方案。首先建立利用3C数据之间的相关性,构造三维矩阵的机制。应用3DST变换将三维矩阵转换到shearlet域,获得不同尺度系数。通过对各尺度系数能量和高阶累积量的分析,将不同尺度分组。设置更适合3C数据的阈值参数,利用改进阈值函数去噪。实验结果表明,该算法显著提高了微震数据的信噪比,有效地保留了有用信号。