本文選題：微地震信號 + 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解��； 參考：《石油物探》2017年05期

【摘要】：針對微地震信號具有隨機性、非平穩(wěn)性與時頻耦合的特點以及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的模態(tài)混疊問題,提出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解互信息熵與同步壓縮變換(Synchrosqueezing Transform,SST)的微地震信號去噪方法。首先對微地震信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,獲得從高頻到低頻排列的固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后求取相鄰固有模態(tài)函數(shù)分量之間的互信息熵,從而辨識出高頻與低頻部分的分界;最后利用同步壓縮變換提取高頻部分的有效信號,將其與低頻部分重構(gòu),實現(xiàn)微地震信號的有效去噪。利用不同噪聲強度的理論模型和實際資料,對本文方法與直接舍棄高頻成分的去噪方法進(jìn)行了對比,結(jié)果表明,本文方法能夠很好地去除微地震信號中的混疊噪聲,并將有效信號從噪聲中提取出來,提高了資料的信噪比。
[Abstract]:In view of the randomness, non-stationarity and time-frequency coupling of microseismic signals and the modal aliasing problem of empirical Mode decomposition (EMD), A method for de-noising micro-seismic signals based on empirical mode decomposition mutual information entropy and synchrosqueezing transform (SST) is proposed. Firstly, the intrinsic Mode functions arranged from high frequency to low frequency are obtained by empirical mode decomposition of microseismic signals, and then the mutual information entropy between the components of adjacent inherent modes is obtained. Finally, the effective signal of the high-frequency part is extracted by synchronous compression transformation, and reconstructed with the low-frequency part to realize the effective de-noising of the micro-seismic signal. By using the theoretical models and practical data of different noise intensity, the method is compared with the method of removing the high frequency components directly. The results show that the proposed method can remove the aliasing noise in the microseismic signal very well. The signal-to-noise ratio is improved by extracting the effective signal from the noise.
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)地球物理與空間信息學(xué)院地球內(nèi)部多尺度成像湖北省重點實驗室;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃(2016YFC060110304) 國家自然科學(xué)基金(41572116) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(CUG160602)聯(lián)合資助~~
【分類號】：P631.4

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本文編號：1865048