為有效應(yīng)用SVD方法壓制微地震低信噪比資料中的隨機噪聲,從微地震壓裂后背景監(jiān)測數(shù)據(jù)中獲取背景噪聲特征值和特征值下降比,判斷各奇異值分量對數(shù)據(jù)的貢獻,提出一種優(yōu)選特征值并確定合適降噪階次的方法。模型數(shù)據(jù)和實際微地震數(shù)據(jù)應(yīng)用結(jié)果表明:該方法能夠壓制與背景噪聲一致的隨機噪聲,壓制效果明顯,同時對有效信號子波損害較少,有效信號頻帶未發(fā)生遷移且能量得到增強,噪聲頻率成分的能量得到壓制,與實際微地震資料吻合較好,可以為微地震數(shù)據(jù)后期處理提供依據(jù)。 

【文章來源】：東北石油大學(xué)學(xué)報. 2020,44(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

信噪比為2的隨機噪聲模型測試結(jié)果

信噪比為2的隨機噪聲模型測試結(jié)果

采用均值法處理時,灰色面積為添加隨機噪聲的正演數(shù)據(jù),求解奇異值的平均值,將平均值對應(yīng)的點作為有效階次(見圖2(c))。由于數(shù)據(jù)特征值較多,若選擇全部特征值進行計算,則殘留較多噪聲,只選擇前200個特征值求取平均值,紅色虛線為均值法得到的均值線;當(dāng)選擇61個特征值進行數(shù)據(jù)重構(gòu)時,對低信噪比數(shù)據(jù)的處理易導(dǎo)致去噪不足現(xiàn)象。2.3 特征值序列

【參考文獻】：
期刊論文
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