【摘要】：隨著科技的進步,人類活動范圍受到的限制越來越小,伴隨而來的是勘探區(qū)域的地質結構和地質環(huán)境日益復雜,這必然會使采集的地震信號中含有的噪聲越來越多且越來越復雜,給后續(xù)的地震數據處理和解釋帶來很大困難,并最終影響油氣儲藏和地質機構的判斷。這些噪聲可以分為相干噪聲和不相干噪聲,其中不相干噪聲也就是隨機噪聲普遍存在,難以去除。本文研究模態(tài)分解(Mode Decomposition)算法對地震信號中含有的隨機噪聲進行壓制,提高地震信號的信噪比。主要工作有:1、采用經驗模態(tài)分解算法對地震信號進行去噪。首先對一維合成地震信號進行去噪,然后對實際地震信號的各道信號分別采用經驗模態(tài)分解算法對其進行去噪,最后合成得到去噪后的實際地震信號。結果表明該方法可以消除信號中的噪聲,提高信噪比,驗證了該方法的去噪效果。2、采用完備總體經驗模態(tài)分解算法對地震信號進行去噪。首先對一維合成地震信號進行去噪,然后對實際地震信號的各道信號分別采用完備總體經驗模態(tài)分解算法對其進行去噪,最后合成得到去噪后的實際地震信號。從結果可以看出完備總體經驗模態(tài)分解很好的解決了經驗模態(tài)分解的模態(tài)混疊,同時經驗模態(tài)分解的完備性也得以保持。3、采用基于相關系數的變分模態(tài)分解算法對地震信號進行去噪。首先對一維合成地震信號進行去噪,然后對實際地震信號各道信號分別采用基于相關系數的變分模態(tài)分解算法對其進行去噪,最后合成得到去噪后的實際地震信號。去噪的結果表明該方法在分解變分模態(tài)時可以選擇最合適的K值,克服了選取K的盲目性,去噪的效果要好于經驗模態(tài)分解和完備總體經驗模態(tài)分解。
【圖文】：

圖 4.11 基于相關系數的 VMD 算法去噪的實際地震信號計算，得出基于相關系數的 VMD 算法去噪后實際地震信號的信噪比為 26.4表 4-5 可以看出，與 EMD 和 CEEMD 算法去噪后實際地震信號的信噪相比，系數的 VMD 算法相較于經驗模態(tài)分解算法和完備總體經驗模態(tài)分解算法能夠除隨機噪聲，，使實際地震信號的同相軸更清晰，為后續(xù)地震處理做好準備。表 4-5 三種算法對實際地震信號去噪后的信噪比算法對實際地震信號后的信噪比（dB）CEEMD 算法對實際地震信號去噪后的信噪比（dB）基于相關系數的 VMD 算對實際地震信號去噪后的噪比（dB）18.1427 20.2118 26.4254章小結章采用了一種基于相關系數的變分模態(tài)分解算法對地震信號進行去噪。首先，
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P631.4

【參考文獻】

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本文編號：2595474