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地质出版社出版

地面阵列式微地震数据盲源分离去噪方法

刁瑞, 吴国忱, 尚新民, 芮拥军, 崔庆辉. 地面阵列式微地震数据盲源分离去噪方法[J]. 物探与化探, 2017, (3): 521-526. doi: 10.11720/wtyht.2017.3.18
引用本文: 刁瑞, 吴国忱, 尚新民, 芮拥军, 崔庆辉. 地面阵列式微地震数据盲源分离去噪方法[J]. 物探与化探, 2017, (3): 521-526. doi: 10.11720/wtyht.2017.3.18
DIAO Rui, WU Guo-Chen, SHANG Xin-Min, RUI Yong-Jun, CUI Qing-Hui. The blind separation denoising method for surface array micro-seismic data[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017, (3): 521-526. doi: 10.11720/wtyht.2017.3.18
Citation: DIAO Rui, WU Guo-Chen, SHANG Xin-Min, RUI Yong-Jun, CUI Qing-Hui. The blind separation denoising method for surface array micro-seismic data[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017, (3): 521-526. doi: 10.11720/wtyht.2017.3.18

地面阵列式微地震数据盲源分离去噪方法

  • 基金项目:

    国家高技术研究发展计划("863"计划)项目"陆上非一致性时延地震、微地震油藏监测方法研究"

    "地震与井筒精细勘探关键技术"

    国家重大专项"致密油藏储层地震预测方法及地应力研究"

详细信息
  • 中图分类号: P631.4

The blind separation denoising method for surface array micro-seismic data

  • 由于地面噪声干扰多,原始微地震监测数据的信噪比相对较低,而数据品质决定了微地震事件的定位精度,因此,提高监测数据信噪比是微地震处理的关键环节.充分利用地面阵列式微地震数据监测台站数量多、间距近和分布广的优点,采用基于互相关的盲源分离去噪方法,进行随机噪声的压制.基于互相关盲源分离的阵列式微地震数据去噪方法,采用负熵作为目标函数,以粒子群优化方法进行高效求解,并通过互相关系数有效解决了盲源分离的不确定性问题,实现了地面阵列式微地震事件分量与噪声干扰分量的有效分离.通过正演模拟数据和实际微地震监测数据的去噪效果分析,证实了该方法的有效性和实用性.
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出版历程
刊出日期:  2017-06-10

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