地震數(shù)據(jù)是地球物理學家和油藏地質(zhì)工程師認識地下地質(zhì)構(gòu)造,尋找油氣儲藏的重要信息源。信號處理方法內(nèi)容豐富,在地震數(shù)據(jù)處理和解釋中有廣泛的應用,它能輔助油藏地質(zhì)工程師處理、分析和解釋地震數(shù)據(jù),準確高效地從地震數(shù)據(jù)中提取地質(zhì)構(gòu)造信息,識別有利于油氣儲藏的地質(zhì)目標。論文重點研究Gabor小波及其變換和S變換在疊后地震數(shù)據(jù)處理和解釋中的一些應用,進行了以下幾方面的研究工作:第一,構(gòu)造了一個Gabor小波變換的逆變換。Gabor小波變換在地震數(shù)據(jù)分析中有廣泛應用,但是Gabor小波不是容許小波,因此沒有容許小波特有的逆變換,而且研究人員一直未能找到Gabor小波變換的逆變換。這制約著Gabor小波變換在某些方面的應用。論文改進了Gabor小波,并在此基礎上構(gòu)造了一個Gabor小波逆變換,使Gabor小波理論趨于完善,為拓展Gabor小波的應用范圍提供了理論支持。將Gabor小波的正逆變換相結(jié)合提出了一個提高疊后地震數(shù)據(jù)分辨率的方法,實例證明用新方法處理的地震數(shù)據(jù)有更高的分辨率和保真性。第二,研究了S變換及各種廣義S變換,提出了廣義S變換的一般形式。一般形式的廣義S變換有兩個重要參數(shù)——主頻率和分辨率因子,其中,變換主頻率是變換時頻窗的中心頻率,分辨率因子用以控制變換的分辨率,它是變換主頻率的函數(shù)。在應用中,分辨率因子函數(shù)可根據(jù)需要選取。實驗證明用一般形式的廣義S變換對信號時頻分析時能靈活地控制變換的分辨率,有更準確的時頻定位性能。第三,研究了地震數(shù)據(jù)的濾波方法,認識到方法與處理對象的物理模型相適應是方法取得良好效果的前提條件。地震道是地震數(shù)據(jù)的基本組成單位,是反映地層垂向變化的一維時間序列。把地震剖面看成二維圖像進行濾波不完全契合其物理結(jié)構(gòu)。用二維平滑濾波方法濾波時會平滑掉一些類似噪音的、反映地層橫向不整合性邊緣的信息,而邊緣保持濾波方法會強化虛假的邊緣信息。以地震道為單位的地震數(shù)據(jù)濾波策略契合地震數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu),在濾除當前地震道的噪音時不影響近鄰地震道,為保持地震數(shù)據(jù)的橫向變化信息提供可能。如何在地震道濾波的前提下實現(xiàn)地震數(shù)據(jù)濾波的邊緣保持是值得深入研究的問題�；诖四繕�,論文在這方面做了初步探索,構(gòu)造了Gabor小波濾波器、Gabor小波積分濾波器和Gabor小波時頻濾波器等三個一維時域濾波器,其中Gabor小波積分濾波器在地震數(shù)據(jù)濾波中有良好的邊緣保持性能。第四,改進了一些地震屬性的提取方法。首先,瞬時地震屬性提取需要對地震數(shù)據(jù)做Hilbert變換。由于Hilbert變換對噪音敏感,從低信噪比數(shù)據(jù)中提取的瞬時屬性誤差較大,不利于數(shù)據(jù)解釋。論文用Gabor小波積分濾波器替代Hilbert變換,有效地改善了瞬時地震屬性的品質(zhì)。其次,第三代相干體屬性算法性能穩(wěn)定,但運算量大�；诘貙舆B續(xù)性假設,改進了第三代相干體計算時迭代初值的選取方法,提高了運算的收斂速度。第三,研究了譜分解和分頻屬性。由于Gabor小波變換是有自適應的分辨率因子的線性零相位濾波器,因此,與幾種常用時頻分析方法比較,它具有更準確的時頻定位和靈活的帶寬控制性能。理論證明Gabor小波變換提取的子帶信號的主頻率諧波與原信號中該頻率的諧波完全相同,因此它是具有保真性的譜分解和分頻工具。最后,研究了地震屬性在地震數(shù)據(jù)解釋中的應用,提出用分頻瞬時相位識別小斷層的方法,仿真和實例驗證了方法的正確性和有效性。第五,系統(tǒng)地研究了提高疊后地震數(shù)據(jù)分辨率的方法,提出了兩個基于時頻譜能量補償?shù)奶岣叩卣饠?shù)據(jù)分辨率的方法。論文分析了地震數(shù)據(jù)分辨率偏低的原因,并在此基礎上研究了通過數(shù)學物理方法提高地震數(shù)據(jù)分辨率的可能性。利用基于地震道褶積模型建立的地震數(shù)據(jù)時頻譜、地震數(shù)據(jù)頻譜與地層衰減函數(shù)之間的關系,分別提出基于S變換和Gabor小波變換時頻譜補償兩個提高地震數(shù)據(jù)分辨率的方法。通過正演模型和工程實例驗證新方法的合理性和保真性,且工程實例證明新方法的處理效果優(yōu)于傳統(tǒng)高分辨率方法。
【學位單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：P631.44
【部分圖文】：

地震道進行類似處理，提出另一個基于Gabor小波變換譜的高分辨率方法。這兩個新的高分辨率方法已在工程實踐中得到驗證。全文結(jié)構(gòu)如圖1-1所示，內(nèi)容安排如下：圖 1-1 論文結(jié)構(gòu)圖

靜校正是將所有震源炮點與接收點的位置校正到一個公共基準面之上，用來消除由高程，低降速帶以及井深等因素對旅行時間的影響。對于某些地震資料，因近地表速度的不規(guī)則性，產(chǎn)生靜校正畸變，剩余靜校正可以消除這種畸變。圖2-3是一個單炮記錄靜校正前后的比較，從圖2-3(b)中可看到通過折射波靜校正處理基本可解決野外地表低降速帶變化所導致的長波長靜校正問題，靜校正后單炮初至變得較光滑且提高了信號的信噪比[76]。(a) 靜校正前單炮記錄 (b) 靜校正后單炮記錄圖 2-3 折射波靜校正處理前后單炮記錄對比[76]地震反褶積技術通過壓縮地震子波達到提高地震數(shù)據(jù)縱向分辨率的目的，反褶積在疊前和疊后都能做。疊前反褶積是把地震子波壓縮為尖脈沖以提高地震數(shù)據(jù)的時間分辨率；疊后的預測反褶積其主要目的是消除海上鳴震等多次波干擾。反褶積的基礎是傳統(tǒng)的維納濾波方法。李慶忠先生認為在反褶積處理中最好使用多道反褶積方法[74]。圖2-4是反褶積前后單炮記錄的結(jié)果對比，從圖中可以看出，反褶積后單炮數(shù)據(jù)分辨率增強。(a) 反褶積前的單炮記錄 (b) 反褶積后的單炮記錄圖 2-4 反褶積前、后炮點記錄比較

多道反褶積方法[74]。圖2-4是反褶積前后單炮記錄的結(jié)果對比，從圖中可以看出，反褶積后單炮數(shù)據(jù)分辨率增強。(a) 反褶積前的單炮記錄 (b) 反褶積后的單炮記錄圖 2-4 反褶積前、后炮點記錄比較
【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 陳培芝;陳水利;陳國龍;;Gabor小波和局部二值模式結(jié)合的一種人臉識別算法[J];集美大學學報(自然科學版)(網(wǎng)絡預覽本);2010年04期

2 李云章;趙靜;;離散周期集上的弱Gabor雙框架[J];中國科學:數(shù)學;2018年12期

3 張園園;鄒策;陳曉玲;尹永浩;程生翠;陳迎亞;謝平;;基于Gabor小波-傳遞熵的腦-肌電信號同步耦合分析[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2017年06期

4 Ma Xin;Jing Xiaojun;;Palm vein recognition method based on fusion of local Gabor histograms[J];The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications;2017年06期

5 呂賢利;;Gabor框架的一些判定[J];科技經(jīng)濟導刊;2018年01期

6 XIAO Jing;DUAN Xiusheng;QI Xiaohui;WANG Jianchen;;Direction navigability analysis of geomagnetic field based on Gabor filter[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2018年02期

7 史漫麗;凌龍;吳南;原娜;;基于自適應Gabor濾波的紅外弱小目標檢測[J];紅外技術;2018年07期

8 李興慧;武友德;李小汝;;基于Gabor變換降噪和盲信號分離的軸承故障診斷方法[J];現(xiàn)代制造工程;2014年08期

9 Qiao Fang LIAN;Hai Li MA;;Density Results for Subspace Multiwindow Gabor Systems in the Rational Case[J];Acta Mathematica Sinica;2013年05期

10 ;Fast parallel algorithms for discrete Gabor expansion and transform based on multirate filtering[J];Science China(Information Sciences);2012年02期

相關博士學位論文 前10條

1 趙靜;周期集上弱Gabor對偶標架的一些問題[D];北京工業(yè)大學;2019年

2 姬戰(zhàn)懷;Gabor小波變換在疊后地震數(shù)據(jù)處理中的應用研究[D];西北工業(yè)大學;2018年

3 馬欣;手掌靜脈身份識別關鍵技術研究[D];北京郵電大學;2018年

4 李銳;基于離散Gabor變換的信號稀疏時頻表示[D];安徽大學;2016年

5 余磊;Gabor小波變換在人臉識別中的應用研究[D];重慶大學;2009年

6 傅一平;基于Gabor與小波的邊緣檢測理論、快速算法與實時應用研究[D];浙江大學;2004年

7 趙英男;Gabor濾波器在車輛檢測和車型識別中的應用研究[D];南京理工大學;2004年

8 李文書;中醫(yī)舌診中若干圖像分析關鍵技術的研究[D];浙江大學;2005年

9 李云峰;基于Gabor小波變換的人臉識別[D];大連理工大學;2006年

10 山世光;人臉識別中若干關鍵問題的研究[D];中國科學院研究生院（計算技術研究所）;2004年

相關碩士學位論文 前10條

1 肖炳環(huán);Gabor框架的系統(tǒng)研究[D];華北電力大學(北京);2019年

2 關倩儀;基于Gabor特征的高光譜圖像空譜分類研究[D];華南理工大學;2019年

3 柳莘莘;基于區(qū)域Gabor特征的人臉識別算法改進[D];云南大學;2018年

4 陳玲;基于多尺度Gabor小波紋理提取算法研究及應用[D];武漢輕工大學;2019年

5 王博馨;Gabor小波參數(shù)對人臉特征的影響機理[D];西安科技大學;2019年

6 劉恬;結(jié)合方向增強型LBP與Gabor小波特征的圖像檢索算法研究[D];長安大學;2019年

7 李綿;基于自適應方向響應編碼的Gabor特征提取及融合[D];深圳大學;2018年

8 張元銘;基于HOG與Gabor特征的人臉識別算法研究[D];哈爾濱理工大學;2019年

9 蘇園;智能駕駛狀況下的行人檢測方法研究[D];河北工程大學;2019年

10 程干;復雜光照條件下的人臉識別方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2019年

本文編號：2894463