【摘 要】
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微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)相结合.有效地实现了低信噪比资料中的初至
【机 构】
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中国地质大学（北京）地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,中国地质大学（北京）地球物理与信息技术学院,中石化石油工程地球物理有限公司,东方地球物理公司培训中心
【基金项目】
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国家科技重大专项“前陆冲断带及复杂构造区地震成像关键技术与构造圈闭刻画”(2016ZX05003-003)和地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室开放课题“Bayes框架下优化遗传退火反演方法研究”(GDL1609)联合资助
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微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)相结合.有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测。针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶本征模态函数(IMF)进行PCA,再对各阶IMF的主成分进行加权重构,同时对次要成分进行压制与剔除,使三分量信号中具有较强一致性的初至信息得以保留。设计多组不同信噪比的测试信号.对方法的可行性进行测试,并最终应用于三分量实测信号。结果表明,该方法在极低信噪比条件下仍可实
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