检索结果-内蒙古大学图书馆

海洋地质前沿 2025年第1期41卷 70-80页

作者：聂冰王祥春吴志宇王伟巍中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院北京100083 中海石油(中国)有限公司深圳分公司深圳518000 中国地质调查局广州海洋地质调查局广州511458

海底冷泉作为一种由流体喷溢引发的地质现象,在日趋进步的海洋勘探技术背景下,逐渐成为研究热点。在长周期监测的冷泉区微地震记录中,存在着大量不同类型、不同特征的微地震信号,为直观准确地描述每类信号的典型规律,需要从大量微地震... 详细信息

海底冷泉作为一种由流体喷溢引发的地质现象,在日趋进步的海洋勘探技术背景下,逐渐成为研究热点。在长周期监测的冷泉区微地震记录中,存在着大量不同类型、不同特征的微地震信号,为直观准确地描述每类信号的典型规律,需要从大量微地震信号中提取共同特点,因此信号的统计归类与特征分析是研究海底冷泉活动的重要一环。本文从海马冷泉研究区识别出的微地震信号和与冷泉流体有关的短扰动信号出发,通过主成分分析法提取了两类信号在时间域和频率域的总体特征。通过Sompi谱分析法从短扰动信号的第1主成分记录中提取了频率衰减特征,在此基础上对模拟的单频谐波信号与实际记录进行对比,推断此类信号是由不同频率衰减成分的多组谐波信号构成。综合利用冷泉区微地震信号的特征分析结果,可为后续研究冷泉区微地震时空响应与产生机制提供理论指导,进而为评估冷泉系统的发育状态与水合物开发提供技术支撑。

关键词：冷泉微地震信号短扰动信号主成分分析 Sompi谱分析

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基于M-Net的微地震信号初至拾取方法

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信息技术与信息化 2025年第3期 3-6页

作者：王向雨湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443000

高效精准地对微地震信号进行初至拾取工作是微地震监测技术中重要环节,由于微地震信号通常存在震级微弱,噪声复杂等问题,导致微地震信号初至拾取工作十分困难。目前对微地震信号初至拾取的方法普遍存在拾取速度慢、拾取精度低的问题,针... 详细信息

高效精准地对微地震信号进行初至拾取工作是微地震监测技术中重要环节,由于微地震信号通常存在震级微弱,噪声复杂等问题,导致微地震信号初至拾取工作十分困难。目前对微地震信号初至拾取的方法普遍存在拾取速度慢、拾取精度低的问题,针对这些问题,文章提出了一种基于多尺度特征提取的方法来构建的网络模型M-Net,首先将微地震信号训练集输入到M-Net,通过反向传播算法最小化损失函数,更新M-Net权重参数,得到拾取效果最优的M-Net。M-Net和其他网络在微地震信号验证集进行对比,实验结果表明,M-Net在微地震信号初至拾取效率和精度方面均优于其他网络,验证网络模型M-Net的优越性。

关键词：微地震信号初至拾取多尺度特征提取跳跃连接信噪分离

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微地震信号的无线数据采集与网络化传输

微地震信号的无线数据采集与网络化传输

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作者：卞欢欢北京信息科技大学

学位级别：硕士

微地震一般定义为因应力场变化导致岩石破坏在开采坑道附近的岩体内而引起的那些地震事件，是一种小型的地震。微地震法在地质勘查与测量中有着极其重要的意义，通过地震波的幅度和频率可以观测到相关区域的地质特征与地质结构。\n Z... 详细信息

微地震一般定义为因应力场变化导致岩石破坏在开采坑道附近的岩体内而引起的那些地震事件，是一种小型的地震。微地震法在地质勘查与测量中有着极其重要的意义，通过地震波的幅度和频率可以观测到相关区域的地质特征与地质结构。\n Zigbee是一项主要由Zigbee联盟制定的，建立在802.15.4标准之上的，新兴的近距离、低功耗、低速率、低成本的双向无线组网通讯技术。这个标准定义了物理层和媒体控制层标准，并包含网络层、安全层和应用层。\n GPRS网络是一种高效数据传输网络，以分组交换技术为基础，的基本功能是在移动终端和Internet网络的路由器之间传递分组数据，与电路交换相比，具有数据传输速率较高、永久性在线和费用较低等特点。\n 本文设计了微地震信号的无线数据的采集和远程传输方案。Zigbee无线组网通讯技术用于近距离地震波探测传感器数据的采集，同时GPRS无线分组交换技术完成数据的远程传输。该系统使Zigbee与GPRS相结合，应用在分析和监测矿井中的微地震信号。本文叙述了各硬件和软件的设计方案，并最终实现了由计算机远程接收、分析前端微地震信号并向地震波探测传感器发送命令控制。

关键词：微地震信号无线数据采集网络化传输地质特征

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基于经验模态分解互信息熵与同步压缩变换的微地震信号去噪方法研究

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石油物探 2017年第5期56卷 658-666页

作者：秦晅蔡建超刘少勇卞爱飞中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院地球内部多尺度成像湖北省重点实验室湖北武汉430074

针对微地震信号具有随机性、非平稳性与时频耦合的特点以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的模态混叠问题,提出了基于经验模态分解互信息熵与同步压缩变换(Synchrosqueezing Transform,SST)的微地震信号去噪方法。首... 详细信息

针对微地震信号具有随机性、非平稳性与时频耦合的特点以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的模态混叠问题,提出了基于经验模态分解互信息熵与同步压缩变换(Synchrosqueezing Transform,SST)的微地震信号去噪方法。首先对微地震信号进行经验模态分解,获得从高频到低频排列的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后求取相邻固有模态函数分量之间的互信息熵,从而辨识出高频与低频部分的分界;最后利用同步压缩变换提取高频部分的有效信号,将其与低频部分重构,实现微地震信号的有效去噪。利用不同噪声强度的理论模型和实际资料,对本文方法与直接舍弃高频成分的去噪方法进行了对比,结果表明,本文方法能够很好地去除微地震信号中的混叠噪声,并将有效信号从噪声中提取出来,提高了资料的信噪比。

关键词：微地震信号经验模态分解同步压缩变换互信息熵重构噪声压制

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基于U型卷积神经网络的微地震信号降噪方法

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东北石油大学学报 2023年第5期47卷 111-124,I0008页

作者：郑路佳管闯李含阳李航董宏丽东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318

降噪后的微地震信号存在波形失真问题,基于U型卷积神经网络,引入膨胀系数的空洞卷积,建立U型卷积降噪模型,利用包络熵作为损失函数,对实际微地震信号进行无监督处理,并将U型卷积神经网络的微地震降噪方法(U-NetNA方法)与小波阈值法、时... 详细信息

降噪后的微地震信号存在波形失真问题,基于U型卷积神经网络,引入膨胀系数的空洞卷积,建立U型卷积降噪模型,利用包络熵作为损失函数,对实际微地震信号进行无监督处理,并将U型卷积神经网络的微地震降噪方法(U-NetNA方法)与小波阈值法、时频峰值法、卷积神经网络降噪方法的降噪效果进行对比。结果表明:U-NetNA方法可以应用于合成和实际微地震数据降噪,具有可行性和有效性。与其他方法相比,U-NetNA方法得到更丰富的有效信号特征,能够有效压制噪声,提高微地震信号信噪比。该结果对微地震事件识别、反演定位和裂缝解释等具有参考意义。

关键词： U型卷积神经网络噪声压制空洞卷积包络熵微地震信号 U-NetNA方法

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一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法

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物探与化探 2019年第5期43卷 1083-1089页

作者：王亚娟李怀良庹先国沈统西南科技大学国防科技学院四川绵阳621010 西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室四川绵阳621010 四川轻化工大学四川自贡643002 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059

微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平稳随机噪声,传统的线性滤波和频谱分析方法对这种混合信号的去噪效果并不理想。针对这一需求,本文提出了一种新的降噪方法。首先对含噪声的微地震信号执行集成经验模态分解(EEMD),获取一系... 详细信息

微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平稳随机噪声,传统的线性滤波和频谱分析方法对这种混合信号的去噪效果并不理想。针对这一需求,本文提出了一种新的降噪方法。首先对含噪声的微地震信号执行集成经验模态分解(EEMD),获取一系列不同频率成分的本征模态函数(IMF);为了区分这些IMF分量中的信号和噪声,文中通过计算各个IMF分量的样本熵,根据所设置的样本熵阈值来提取符合微地震信号特征的IMF分量,并对这些IMF分量进行信号重构,由此达到抑制随机噪声的目的。将提出的方法应用于模拟数据和实测微地震数据,均表明该方法具有理想的降噪效果。

关键词：微地震信号集成经验模态分解(EEMD) 样本熵降噪

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强噪声微地震信号P波到时拾取方法研究

强噪声微地震信号P波到时拾取方法研究

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作者：王亚娟西南科技大学

学位级别：硕士

岩体破裂过程中通常会产生大量微地震事件,有效记录和分析微地震信号可以获取岩体破裂的多种信息,这一方法已经在隧洞施工、地下厂房安全监测、矿山开采安全监测等领域发挥了积极作用,也证明了微地震监测方法的有效性。微地震监测效果... 详细信息

岩体破裂过程中通常会产生大量微地震事件,有效记录和分析微地震信号可以获取岩体破裂的多种信息,这一方法已经在隧洞施工、地下厂房安全监测、矿山开采安全监测等领域发挥了积极作用,也证明了微地震监测方法的有效性。微地震监测效果的优劣直接取决于对微地震事件的准确定位,精确的P波到时拾取对于上述的工作非常重要。然而,由于现场监测环境的影响,微地震信号的采集会不可避免地叠加各种噪声信号,使含有事件全过程的微地震原始记录在时间域上表现为被噪声淹没的情形,给P波到时拾取工作带来较大难度。本文围绕上述问题,主要对噪声压制、微地震信号P波到时拾取两方面展开研究:随机噪声压制是微地震数据处理的关键步骤,野外微地震信号P波到时拾取的精度在很大程度依赖于合适的滤波算法,针对这一需求,本文提出基于EEMD与样本熵的微地震信号降噪方法。该方法的步骤为:首先对微地震信号进行EEMD分解,然后,计算各个IMF的样本熵值,结合微地震信号特征,基于各个IMF分量的样本熵值来设定选取阈值,通过提取符合样本熵阈值设定的IMF分量重构微地震信号,从而达到去噪的目的。将提出的方法应用于模拟微地震数据和实际微地震数据,均表明该方法具有理想的降噪效果。针对常用P波到时拾取方法抗干扰能力弱,拾取效果不好的情况,在传统方法的基础上,利用微地震信号的偏振特性,采用RecDip方法并通过设置函数的阈值实现P波的到时拾取。结合所选的实际微地震信号,对阈值和求取微地震信号偏振特性的时窗进行了研究,最后设定时窗为80个采样点,阈值为0.7,采用某在建水电站微地震监测的100条微地震数据对该方法进行验证,并与STA/LTA、峰度法、AIC方法的P波到时拾取结果进行对比,实验结果证明:该方法具有较强的抗噪性与准确性。针对强噪声微地震信号的P波到时拾取工作,在本文的研究基础上提出了可靠的P波到时拾取的联合方法,有效解决了低信噪比微地震数据难以获得可靠的P波到时拾取结果的问题。该方法包括四个步骤:微地震信号的降噪处理、P波到时的粗略估计、数据段的选取、P波到时的精确拾取。首先,采用EEMD与样本熵的去噪方法对微地震信号进行噪声压制的操作,其次,采用RecDip方法对降噪后的微地震信号进行P波到时拾取,确定P波到时T_初,接着,在微地震信号P波到时T_初前后选取数据段,根据确定的初步到时范围,利用AIC算法推导P波的精确到时。应用该方法分别对模拟的强噪声三分量微地震信号及实际的低信噪比三分量微地震信号进行P波到时拾取,证明该方法可对P波的到时进行有效拾取。

关键词：微地震信号信号降噪 P波到时拾取

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基于深度学习的微地震信号到时拾取方法研究

基于深度学习的微地震信号到时拾取方法研究

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作者：高菲中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

微地震信号到时的准确拾取是进行震源定位和震源机制反演研究的基础。由于水力压裂引发的微地震事件能量微弱,容易被噪声掩盖,因此对其准确地识别和拾取变得更加困难。本文提出了一种基于Attention U-net的迁移学习方法(Trans Attention... 详细信息

微地震信号到时的准确拾取是进行震源定位和震源机制反演研究的基础。由于水力压裂引发的微地震事件能量微弱,容易被噪声掩盖,因此对其准确地识别和拾取变得更加困难。本文提出了一种基于Attention U-net的迁移学习方法(Trans Attention U-net),用于微地震信号到时智能拾取。所述方法主要包括两个阶段:预训练阶段与迁移学习阶段。在预训练阶段,将带有注意力门的Attention U-net网络作为预训练模型,并使用20000条带标签的天然地震数据作为源域数据训练网络,使得网络学习到与地震到时信息相关的通用特征。在迁移学习阶段,使用数据增强后的3500条微地震数据作为目标域数据,并将预训练模型的结构和权重迁移到目标域中,采取微调策略对预训练模型参数进行调整,使得网络在保留地震信号一般特征的同时,逐渐学习到针对于微地震到时信息的特定特征。迁移学习后的模型最终在微地震训练集和验证集上达到94%的精度。使用300个三分量微地震数据组成的测试集对迁移模型进行测试,结果表明,迁移模型预测的P波和S波到时的查准率和查全率均在92%左右。与直接应用预训练模型和新训练模型相比,本文的迁移学习方法在使用有限的微地震样本(仅为预训练模型数据量的18%)的情况下,仍能保证模型准确拾取到P波和S波到时信息,有效解决了小样本微地震数据集难以支撑模型训练这一问题。此外本文所设计的网络是一种端到端的网络模型,基本无需人为设置参数,有效解决了传统方法自动化程度低的问题。与传统的STA/LTA方法、AIC方法相比,本文方法在低信噪比下仍能获得较好的拾取效果。

关键词：深度学习迁移学习微地震信号到时拾取

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基于ICA与EMD方法的微地震信号去噪研究

基于ICA与EMD方法的微地震信号去噪研究

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作者：孙晨曦中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

微地震信号是复杂的非线性非平稳信号,而且有效信号通常比噪声能量更低,大多时候会被噪声淹没,本文联合经验模态分解（Empirical mode decomposition:简称EMD）和独立成分分析（Independent component analysis:简称ICA）两种对信号自... 详细信息

微地震信号是复杂的非线性非平稳信号,而且有效信号通常比噪声能量更低,大多时候会被噪声淹没,本文联合经验模态分解（Empirical mode decomposition:简称EMD）和独立成分分析（Independent component analysis:简称ICA）两种对信号自适应性很强的方法对微地震资料进行去噪,运用高阶互累积量计算时差的特点对算法进行优化,最后通过仿真和实际微地震数据进行测试。本文首先介绍了EMD算法及其改进算法集合经验模态分解EEMD和完备集合经验模态分解CEEMD的基础概念和筛分迭代过程,应用合成信号对三种算法进行测试。EEMD算法在EMD算法基础上引入白噪声辅助去噪,对EMD算法模态混叠的缺点有很大的改善,但会引入新的噪声,对原始信号造成干扰,CEEMD在EEMD的基础上提出将正负成对的高斯白噪声加入原始数据中进行EMD分解,不仅很好的解决了模态混叠的问题,而且引入的噪声叠加时可相互消除,不会引入新的噪声,可以精确地重构原始信号,计算效率更高。接下来主要介绍和应用固定点ICA（FastICA）算法对微地震数据进行噪声源与信号源的分离,单道的实际数据且噪声不复杂时分离效果较好,实际多道的微地震数据中,信号传播遇到不同阻力,有效信号相位不一致,直接对其进行ICA盲源分离,噪声源与信号源混合在一起,效果很差,目前ICA分离技术并未考虑实际微地震信号中检波器接收时间的差异,其精确度不能应用实际生产中。基于此,本文选择应用高阶互累积量算法对其进行优化,该算法能快速精确地拾取出有效信号,根据拾取到的有效信号位置进行时差估计,根据该结果对有效信号进行时差偏移,将其偏移到同一相位点,对偏移后的数据进行ICA盲源分离,能够有效地将信号源和噪声源分离开,优化效果有明显提升。之后,介绍了ICA与EMD联合去噪算法的基本概念和应用,通过对模态混叠的IMF分量进行盲源分离,信号源进行重构,与EMD算法进行对比,其重构信号的精确度能够保持有效信号的特点,去噪效果更好。运用改进的ICA-CEEMD算法联合去噪与传统的ICA-EMD联合去噪算法进行对比,改进的算法具有更高的保幅性。最后,通过对高阶互累积量的深入研究,提出了基于高阶互累积量的震源定位算法,相比于传统的SET震源定位,该算法能自动抑制高斯噪声的干扰。数值模拟计算表明,在相同站点个数和信噪比的情况下,该算法定位精度更高。

关键词：微地震信号 ICA EMD 盲源分离高阶互累积量去噪震源定位

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基于相空间重构理论的微地震信号识别

基于相空间重构理论的微地震信号识别

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作者：孟会杰中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

微地震监测技术对于非常规油气储层的压裂效果评价,具有十分重要的指导意义。同时,微地震资料对非常规复杂油气藏的勘探开发评价也具有重要的作用。但受环境噪声等因素的影响,监测到的微地震数据通常信噪比较低,有效信号经常淹没在环境... 详细信息

微地震监测技术对于非常规油气储层的压裂效果评价,具有十分重要的指导意义。同时,微地震资料对非常规复杂油气藏的勘探开发评价也具有重要的作用。但受环境噪声等因素的影响,监测到的微地震数据通常信噪比较低,有效信号经常淹没在环境噪声中。因此,寻找能有效去除微地震资料噪声干扰,提高微地震资料信噪比的方法至关重要。本文研究了一种基于相空间重构理论的降噪方法,实现对实际微地震数据的降噪处理。该方法基于相空间重构理论,将微地震信号嵌入到某一合适的相空间中,根据噪声干扰和有效信号在相空间中重构轨道的几何特征的不同,达到分离噪声,提高资料信噪比的目的。另外,本文还对重构参数的选取以及邻域半径的选择进行了研究,利用C-C算法计算获得合适的重构参数——嵌入维数和时间延迟,并提出了一种迭代法来计算领域半径。此外,本文还对微地震事件拾取方法进行了研究,利用能量比法、分形维数法以及能量比与AIC相结合的方法提高了微震事件的拾取准确率。研究表明,本文提出的非线性降噪方法对实际的微地震数据具有明显的降噪效果。经过降噪之后的微震资料可以明显的识别到有效的微地震事件。然后,利用本文实现的微震事件拾取方法,可以准确的对微震事件进行自动拾取。

关键词：微地震信号相空间 C-C算法信号识别信号拾取

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