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《基于聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換的微地震勘探噪聲壓制算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：TN911.7單位代碼：10183研究生學號：2015524009密級：公開吉林大學碩士學位論文（專業(yè)學位）基于聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換的微地震勘探噪聲壓制算法DenoisingAlgorithmforMicroseismicExplorationBasedonJointBivariateShrinkageinShearletTransform作者姓名：蔣小忠專業(yè)：電子與通信工程研究方向：信號處理指導(dǎo)教師：林紅波教授培養(yǎng)單位：通信工程學院2018年6月————————————————————————————————————基于聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換的微地震勘探噪聲
2、壓制算法————————————————————————————————————DenoisingAlgorithmforMicroseismicExplorationBasedonJointBivariateShrinkageinShearletTransform_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
3、________作者姓名：蔣小忠專業(yè)名稱：電子與通信工程指導(dǎo)教師：林紅波教授學位類別：工程碩士答辯日期：2018年6月3日未經(jīng)本論文作者的書面授權(quán)，依法收存和保管本論文書面版本、電子版本的任何單位和個人，均不得對本論文的全部或部分內(nèi)容進行任何形式的復(fù)制、修改、發(fā)行、出租、改編等有礙作者著作權(quán)的商業(yè)性使用（但純學術(shù)性使用不在此限）。否則，應(yīng)承擔侵權(quán)的法律責任。吉林大學碩士學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的碩士學位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，。獨立進行研宄工作所取得的成果除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。
4、對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。學位論文作者簽名：蔣．灸曰期：如這年＜月曰；基于聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換的微地震勘探噪聲壓制算法摘要微震監(jiān)測技術(shù)是利用微弱地震波反演來定位巖層破裂位置，描述裂縫屬性，實現(xiàn)對流體運動、巖性變化進行監(jiān)測的方法，在非常規(guī)油氣藏勘探領(lǐng)域有著非常重要的應(yīng)用價值。隨著微地震勘探深度的增加以及環(huán)境的復(fù)雜化，勘探得到的微地震資料中噪聲的干擾也愈加強烈。大量噪聲的存在對震相初至拾取、震源定位等后續(xù)研究工作產(chǎn)生極大干擾。因此，壓制微地震隨機噪聲并有效地恢復(fù)微地震信號來提高微
5、地震數(shù)據(jù)的信噪比是微地震信號處理的重要組成部分。由于微地震數(shù)據(jù)具有信號能量微弱、頻率較高以及隨機噪聲強的特點，常規(guī)的地震勘探去噪手段難以在低信噪比條件下有效恢復(fù)微地震信號。鑒于此，本文采用具有多尺度、多方向特性的Shearlet變換研究地面微地震和井中微地震數(shù)據(jù)的去噪問題。本文在Shearlet變換原理的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分析了微地震信號在Shearlet域不同尺度和不同方向的結(jié)構(gòu)特征，驗證了Shearlet變換刻畫微地震信號的結(jié)構(gòu)特征的能力。研究表明，Shearlet變換能夠?qū)崿F(xiàn)對微地震信號的稀疏表示，地面微地震信號稀疏集中在中低頻帶，而井中微地震信號在高頻帶仍有大量的有效信號。此外，微地震信號的
6、相鄰層的Shearlet系數(shù)結(jié)構(gòu)相似，存在層間相關(guān)性。本文的創(chuàng)新性工作概況如下：提出基于自適應(yīng)雙變量收縮的Shearlet變換微地震去噪技術(shù)。為了避免高頻微地震分量的損失，不能簡單采用舍棄高頻系數(shù)的Shearlet去噪方法。在低信噪比情況下，各層微地震噪聲的Shearlet系數(shù)能量強，嚴重影響信號系數(shù)的辨識，且低頻分量也受噪聲影響，很難用閾值的方式實現(xiàn)噪聲壓制的目的。因此，本文借助Shearlet系數(shù)的層間相關(guān)性，提出基于自適應(yīng)雙變量收縮的Shearlet變換微地震去噪技術(shù)。該算法首先對微地震數(shù)據(jù)進行Shearlet變換分解，計算父系數(shù)與子系數(shù)（下一鄰層相同方向系數(shù)）的相關(guān)性作為收縮函數(shù)，得到
7、了各層噪聲方差自適應(yīng)估計的收縮函數(shù)。然后逐層估計微地震信號對應(yīng)的Shearlet系數(shù)，從含噪微地震數(shù)據(jù)中重構(gòu)出有效微地震信號。仿真實驗結(jié)果表明，基于自適應(yīng)雙變量收縮的Shearlet變換降噪技術(shù)能夠有效恢復(fù)地面微地震信號。針對低信噪比條件下高頻微地震信號失真和低頻系數(shù)也存在噪聲的問題，提出聯(lián)合雙變量收縮的Shearlet降噪方法。由于Shearlet系數(shù)高頻分量的信噪比極低，最細尺度的雙變量收縮函
