基于能量特征的微震信号初至拾取研究

发布时间：2021-07-03 02:57

　　微震信号初至拾取是微震资料处理的基础,针对微震资料信噪比低,传统方法拾取精度差、无法适应噪声强度变化、复杂波形拾取困难等问题,提出了一种基于能量特征的微震信号初至拾取新方法。该方法首先对微震记录的信噪比进行估计,然后通过滑动时窗提取其提升小波包能量不纯度特征及改进的时窗能量比特征,根据构造的特征函数进行能量特征分析从而得到特征曲线,最后利用特征曲线的极值点拾取微震信号的初至到时。将该方法应用于仿真信号和实际微震资料,结果表明,该方法抗噪性好,不受噪声强度变化的影响,能够准确拾取最大峰值有延时的微震信号初至。 

【文章来源】：工程地球物理学报. 2020,17(03)

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

图1 双峰效应的压制

背景噪声的强度变化对LWPEI特征和改进的时窗能量比特征的影响有所不同(图2),具体表现为:噪声强度变化会使能量比特征曲线出现极值,而LWPEI特征则对噪声强度变化不敏感,所引起的特征曲线变化通常很小,异常点的出现位置也与能量比特征有差别,因此可以利用这种差异,通过合理设计滑动时窗的长度和参考点来压制背景噪声强度变化的影响。对于有效信号,两特征均会在其初至点达到极值。改进的时窗能量比特征在信噪比较高时具有更高的精度(图3),而LWPEI特征则在信噪比较低时更加灵敏。因此对于两特征,在不同信噪比条件下应考虑不同的权重,如果微震记录的信噪比较高,可适当增加能量比特征的权重,以提高微震信号初至拾取的精度,而在低信噪比条件下,应提高LWPEI特征的权重,利用LWPEI的高灵敏性发现微震信号。

式中,SNR为微震记录信噪比的估计值;Rmax为 R( i ) 的最大值;Imax为I(i)的最大值;λ为调节因子。在能量特征分析函数中,LWPEI特征和改进的时窗能量比特征通过乘积运算来压制噪声变化的影响,将微震记录的信噪比作为调节两特征相对地位的参数。当微震记录的信噪比较高时,将增加改进的时窗能量比特征的权重以提高初至拾取精度;而当信噪比较低时,则由LWPEI特征作为主要判断依据。由于对LWPEI归一化后取负号,当有效信号出现时,特征曲线将出现极大值,极大值所对应的时刻即微震信号的初至到时。

【参考文献】：
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本文编号：3261723