非稳态非线性信号处理理论和方法在地震资料分析中的应用研究
【摘要】:论文共分12章,分为四个部分。
第一部分:非稳态非线性信号处理理论
第二部分:重叠地震记录分离研究
第三部分:小波变换和神经网络在核爆与地震识别中的应用研究
第四部分:自适应技术在石油资料处理中的应用研究
在第一部分中,论述了五种数字信号处理理论.其中自适应滤波(Adaptive) 、小波变
换(Wavelet)和魏格纳变换(Wigner Distribution)是非稳态信号处理方法,而时谱和人工
神经网络(Artificial Neural Networks)是非线性信号处理方法。在论述过程中,力求做到
数学推导简练、物理概念清楚明了,并与后面几章应用中的计算机实现做好衔接。例如在
自适应滤波的阐述中,特别注意到如何从稳态的维纳滤波过度到非稳态滤波,以及各项的
物理意义。又如在小波变换的阐述中,借助康托集(Cantor)很自然地引入多分辨分析概
念,避开了对工程技术人员不熟悉的函数空间理论。对非稳态非线性数字信号处理方法的
深入研究,为在地震资料处理中如何结合地震资料的特点,改进和正确运用上述方法,有
效的提取信息创造了条件。正是由于对理论的深入研究,我们编写了有关自适应滤波、小
波变换、最小相位序列时谱和B-P神经网络的计算机程序,在计算过程中,我们也利用了
有关的数值计算工具,这些工具对我完成研究工作中的一些计算工作是有帮助的。
第二部分为重叠地震记录分离研究。地震学中有很多重叠记录的问题,如大地震震源
的多次破裂、核隐蔽中的重叠爆破、核幔界面的SKS和S的重叠震相等。如何将重叠地震
记录在时域中分离开,是至今还未解决的课题。从信号处理理论角度看,重叠地震记录分
离属于信号重构问题,但信号重构问题至今还处在初始阶段,没有成熟的理论。本论文中
研究提出了两种重叠地震记录分离方法:重叠地震记录的自适应分离方法和小波包分离方
法。重叠地震记录的自适应分离方法中采用最佳的参考输入,在一定的约束条件下(能量
约束或者初始振幅约束),成功地分离了 SKS和 S重叠震相以及 1998年5月11日印度重
叠核爆记录。重叠记录的小波包分离方法中,利用小波包在时域和频域同时具有很好的局
域化性质,成功的确定了重叠爆破的延迟时间并成功地将高频成分进行了分离。
第三部分为核爆与地震记录的识别研究。从五十年代开始至今的研究己提出了多种用
于识别核爆与地震的识别参数。结果表明,地震学参数是识别核爆的重要方法之一,但现
有的地震学识别参数的识别效率都是有限的。特别是近年来,核爆的试验当量越来越小,
且采用越来越隐蔽的方法,必须研究更有效的识别核爆与地震的地震学参数。论文中采用
了小波包方法,研究提出了“小波包分量比”的识别参数。小波包分量比方法充分利用了
核爆与地震记录频谱随时间变化的差异,因而提高了识别效率。在核爆与地震的综合识别
中,采用了 B干神经网络,神经网络的输入为当前最有效的四种地震学参数。m。/札、
小波包分量比、瞬时频率和时谱。通过对印度核爆和台湾地震的识别,证明了综合识别方
法的有效性。
在这一部分丁作中,还对沈萍提出的瞬时频率的识别参数的负值性(前().7秒)给予
了初步的理论解释。另外对最小相伙序列的时谱计算方法进行厂深入研究。
第W部分为长源距声波测井资料中微弱s波提取方法研究。长源距砌测井是油田估
算相对应力剖而的常用方法,该方法要求P波和S波的初至震相清晰。但由于油田介质“松
软”(含油、汽、水),实际测井资料中S波发牛频散,波形畸变,S波强度很弱,使测定
S波到时遇到很大闲难。近年来为了克服S波测定用难问题,开始研究和应用多分量S波
观测,但观测费用很高。为了充分利用以前的大量长源距声波测井资料,井拓长源距声波
测井的更广泛的应用,本义研究提出厂提取微弱S波的自适应消噪方法n在计算中根据石
油测井资料的特点,采用P波尾部做为自适应的参考输人,并用常规滤波器消除计算中产
生的高频噪声,最后使”,/的测量精度提高了3~5%。
随着全国数字地震台网建设的完善和史多的资料产出,对更多的资料进行深入的分析
比较,将有可能得出更好的分析结果,如小波包分量比、瞬态谱方法等,还有许多丁作呵
以做得更好、更细致,拟在以后上作中继续开展这方面的研究。
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