地面微震资料去噪方法研究

论文摘要

微地震监测技术就是通过观测、分析生产活动中所产生的微小地震事件来监测生产活动的影响、效果及地下状态的地球物理技术,分为井中监测与地面监测两种。与井中微震监测相比,地面微震监测具有无需监测井、布线灵活、成本低等优点,具有更广阔的应用前前景。然而,地而微震资料噪声复杂,微震有效信号淹没于噪声之中,导致资料信噪比较低。这给资料的处理解释带来较大困难。因此,研究适合提高地面微震资料信噪比的去噪方法,对于地面微震监测具有重要意义。本文首先对实际微震资料进行了全面分析,对微震有效信号和资料中典型的噪声特点以及分布规律进行总结。通过对已有微震去噪方法的研究,总结出各种方法的适用范围与局限性,从而为研究适合于地面微震资料的去噪方法奠定基础。小窗口SVD方法是针对微震资料中普遍存在的倾斜线性干扰而采用的一种改进SVD去噪方法。该方法首先求取小窗口内微震记录的参考道,利用参考道与小窗口内各道记录做互相关求取各道的时间偏移量。然后根据偏移量将小窗口内微震记录做拉平处理,对拉平后的微震记录进行SVD分解,选取适当奇异值进行资料重构,最后通过反拉平重构资料完成去噪。实践表明,根据实际微震资料特点设计合理的滑动小时窗和参考道迭代次数,可有效压制微震资料中具有一定斜率的线性干扰。单道SVD方法是针对单道微震记录周期性较强的特点提出的一种改进SVD去噪方法。方法首先利用单道微震记录来构建分解矩阵,然后对矩阵进行奇异值分解,通过对奇异值分布规律的分析,选取适当的奇异值实现矩阵的重构,最后通过SVD反变换得到得构信号,从而达到削弱噪声、突出有效信号的目的。实践表明,该方法能有效压制单道微震记录中的周期噪声,是一种适用于地面微震资料的去噪方法。改进时变斜度/峰度法是针对微震有效信号与噪声对称性或高斯性的差异而提出的一种基于高阶统计量的去噪方法。该方法采用长短时窗内时变斜度或时变峰度的归一化差值作为滤波因子对微震资料进行去噪,从而削弱了时窗内由于噪声的非对称性或非高斯性对去噪效果产生的影响,确保了信号得到更好突出,资料的信噪比得到明显改善。基于形态学的去噪方法主要用来削弱微震资料中的脉冲干扰。该方法首先采用形态学理论的基本形态开运算和闭运算组成的开-闭和闭-开的形态滤波器,然后采用两者组成组合滤波器对微震资料进行去噪,从而克服形态滤波过程中的统计偏倚现象。实践表明,基于形态学的去噪方法对微震资料中的脉冲噪声具有较好的压制作用。通过对理论模型和实际微震资料处理结果的分析表明,本课题研究的去噪方法可有效的压制微震资料中的噪声,在较大程度上改善了微震资料的信噪比。另外,微震资料噪声复杂,通过单一的去噪方法很难得到理想的效果。因此,新方法的研究和已有方法的联合去噪是解决地面微震资料低信噪比的两个发展方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 微地震监测技术研究现状
• 1.2.2 微地震去噪技术研究现状
• 1.3 论文研究内容
• 1.4 论文的创新点
• 1.5 论文的组织
• 第2章 地面微地震监测与噪声分析
• 2.1 地面微地震产生机理
• 2.1.1 尖端效应与漏泄效应
• 2.1.2 混合破裂机理
• 2.2 地面微地震观测系统
• 2.3 地而微震资料预处理
• 2.3.1 去直流分量
• 2.3.2 振幅处理
• 2.3.3 单道归一化
• 2.3.4 实际资料预处理
• 2.4 地而微震资料特征与噪声分析
• 2.4.1 地面微震资料特征
• 2.4.2 微震噪声分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于SVD的去噪方法
• 3.1 SVD理论基础
• 3.1.1 SVD定义
• 3.1.2 SVD几何意义
• 3.1.3 SVD应用于微震资料去噪依据
• 3.2 常规SVD去噪
• 3.2.1 常规SVD去噪原理
• 3.2.2 常规SVD理论数据处理
• 3.2.3 常规SVD实际资料处理
• 3.3 频率SVD去噪
• 3.3.1 频域SVD去噪原理
• 3.3.2 频域SVD理论数据处理
• 3.3.3 频域SVD实际资料应用
• 3.4 小窗口SVD去噪
• 3.4.1 小窗口SVD去噪原理
• 3.4.2 小窗口SVD理论数据处理
• 3.4.3 小窗口SVD实际资料处理
• 3.5 单道SVD去噪
• 3.5.1 单道SVD去噪原理
• 3.5.2 单道SVD理论数据处理
• 3.5.3 单道SVD实际资料处理
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于高阶统计量的去噪方法
• 4.1 高阶统计量理论基础
• 4.1.1 高阶矩与高阶累积量
• 4.1.2 高阶矩与高阶累积量关系
• 4.1.3 高阶矩与高阶累积量性质
• 4.1.4 高斯信号的高阶矩与高阶累积量
• 4.2 时变斜度/峰度法去噪技术
• 4.2.1 时变斜度/峰度去噪原理
• 4.2.2 时变斜度/峰度理论数据处理
• 4.2.3 时变斜度/峰度实际资料处理
• 4.3 改进时变斜度/峰度法
• 4.3.1 改进时变斜度/峰度去噪原理
• 4.3.2 改进时变斜度/峰度理论数据处理
• 4.3.3 改进时变斜度/峰度实际资料处理
• 4.4 本章小结
• 第5章 其他去噪方法
• 5.1 改进能量比法
• 5.1.1 能量比法去噪原理
• 5.1.2 改进能量比法去噪原理
• 5.1.3 改进能量比法理论数据处理
• 5.1.4 改进能量比法实际自资料处理
• 5.2 预测反褶积
• 5.2.1 预测反褶积原理
• 5.2.2 预测反褶积理论数据处理
• 5.2.3 预测反褶积实际资料处理
• 5.3 基于形态学去噪方法
• 5.3.1 形态学去噪原理
• 5.3.2 基于形态学去噪方法实际资料处理
• 5.4 微震资料联合去噪
• 5.4.1 预测反褶积与改进能量比法联合去噪
• 5.5 本章小结
• 第6章 微震资料去噪软件
• 6.1 系统概述
• 6.1.1 系统功能模块
• 6.1.2 系统运行环境
• 6.2 软件开发平台
• 6.2.1 QT平台简介
• 6.2.2 QT主要优点
• 6.3 主要功能模块界面展示
• 第7章 总结与展望
• 7.1 结论
• 7.2 建议
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间取得学术成果