發(fā)布時間：2020-05-15 11:29

【摘要】：隨著世界油氣需求的持續(xù)增長,油氣作為不可再生資源逐漸被消耗,復(fù)雜的非常規(guī)油氣藏開采成為研究熱點。目前,微地震監(jiān)測已被廣泛應(yīng)用于非常規(guī)油氣開發(fā)中。常見的微地震監(jiān)測技術(shù)有地面監(jiān)測和井中監(jiān)測兩種不同實現(xiàn)方式。其中井中微地震監(jiān)測信號具有能量弱、信噪比低以及頻率高的特點,提高監(jiān)測記錄信噪比已成為后續(xù)資料處理中的必要環(huán)節(jié)。同時由于常規(guī)的濾波方法在處理這類特點信號時具有局限性,因此,設(shè)計出針對井中微地震信號的噪聲壓制處理算法顯得至關(guān)重要。Shearlet變換是近幾年發(fā)展起來的一種新型多尺度幾何分析技術(shù),它同時也是多維函數(shù)的一種接近最優(yōu)的稀疏表示方法。此外Shearlet變換可以和多分辨率分析關(guān)聯(lián)起來,從而建立了連續(xù)和離散形式的統(tǒng)一�；谄鋬�(yōu)秀的性質(zhì),本文考慮采用Shearlet變換對井中微地震數(shù)據(jù)進行噪聲壓制。但是由于井中微地震信號頻率高、能量弱的特點,在Shearlet域內(nèi)信號和噪聲系數(shù)很難通過簡單的閾值函數(shù)區(qū)分開。因此本文利用井中微地震信號及Shearlet變換的性質(zhì),提出了基于塊匹配的Shearlet變換(BMST)及基于尺度分類的Shearlet變換(SCST)兩種算法,并應(yīng)用在井中微地震噪聲壓制處理中。針對微地震有效信號具有時空相似性及時空方向性這兩個特點,提出了基于塊匹配的Shearlet變換來對井中微地震信號進行噪聲壓制處理。由于Shearlet濾波器是個多方向的濾波器,所以信號與濾波器方向上的匹配程度影響著變換域內(nèi)系數(shù)的大小。如果方向匹配的好,那么對應(yīng)系數(shù)就大;反之,則系數(shù)很小。借助信號的相似性及塊匹配算法,重組信號并改變有效信號的集中方向,提升了它們之間的匹配程度。因此,有效信號的系數(shù)值比噪聲大得多,進而再利用簡單的硬閾值即可以實現(xiàn)信噪分離。微地震信號經(jīng)Shearlet變換后,有效信號在各尺度的集中情況是不同的。如果對所有尺度使用統(tǒng)一的閾值方法進行處理,將導(dǎo)致信號的衰減或者噪聲的過多殘留。針對這一問題,提出了基于尺度分類的Shearlet變換來對井中微地震信號進行噪聲壓制處理。該方法首先通過對變換域各尺度系數(shù)的能量譜及頻譜的分析,將系數(shù)分為噪聲集中的低頻尺度和有效信號集中的高頻尺度。對于低頻尺度系數(shù),使用簡單的閾值進行處理;對于高頻尺度系數(shù),借助系數(shù)的統(tǒng)計特性,利用廣義高斯分布函數(shù)改進的非局部均值濾波算法(GNLM)來處理。通過對系數(shù)的細化分類處理,使得信號與噪聲分離的徹底。本文在研究了井中微地震信號及Shearlet變換特性的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了兩種基于Shearlet變換的井中微地震信號噪聲壓制改進方案。其中基于塊匹配的Shearlet改進方案對信噪比有很大幅度的提升,適用于對資料信噪比要求較高的情況;基于尺度分類的Shearlet改進方案計算復(fù)雜度較低,適用于實時信號噪聲壓制處理。
【圖文】：

2 2 L R滿足以上所有的假設(shè)條件，，則二維 Shearlet 變換的定義如下： , ,,a s tSH f f ································· SH 代表 Shearlet 變換操作， 為內(nèi)積運算符。原函數(shù) 2 2f L R重構(gòu)： 23, ,0, /a s tRf x f x da a dsdt ····················Shearlet 的特性表現(xiàn)更為明顯，具有以下形式： 3/4 2 1/2, , 1 2 1 1 2 2 1 , /t ta s ta e a a s ···············, , s t具有如下的頻域支撐： , , 1 2 1 2 1sup , : 2/ , 1/2 1/2 ,2/ , /a s tp a a a a s a··數(shù)進行伸縮、平移、旋轉(zhuǎn)等處理，從而形成具有不同特征的 Shearlets。給出了不同 a 和 s 取值下的頻域支撐

0 10 11jl 2 2 1 2 1 22 2 1 2 / -1 2 / 2 /J JD DjW l ll ········（2.15）其中，0D 、1D 是0D 、1D 集上的特征函數(shù)。對于j-2 2 2j l ，函數(shù) djlW 是定義在梯形對上的窗函數(shù)，當(dāng) 2jl 或者 2 1jl ，在水平錐0D 和垂直錐1D 的邊界，是兩個函數(shù)的疊加。對于2j 0, 2 1 2 2, ,d 0,1j j l k Z ，利用已知符號變量定義 Shearlet 變換在緊支集上的傅里葉變換為： 13 2 2 j2 2 2j jd dd jld nk A B kjlk jl x V W e ·····················（2.16）其中 12 21 2 1 1 1 2 1 2 1 2, , , ,nD DV f L R的 Shearlet 變換系數(shù)可由下式計算： 23 /2 22, , , , 2 2j lddd j jd A B kj l k j lRf f x V W e d ··············（2.17）離散 Shearlet 變換的頻域剖分與頻域支撐圖如圖 2.2 所示。2
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P631.4

【參考文獻】

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本文編號：2664960