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基于CEEMDAN和ICA的油气勘探大地电磁噪声消除方法

Magnetotelluric noise elimination for oil and gas exploration based on CEEMDAN and ICA

作     者:曹小玲 唐新功 蒋涛 CAO Xiaoling;TANG Xingong;JIANG Tao

作者机构:油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学)湖北武汉430100 长江大学信息与数学学院湖北荆州434023 长江大学电子信息学院湖北荆州434023 

出 版 物:《石油地球物理勘探》 (Oil Geophysical Prospecting)

年 卷 期:2023年第58卷第3期

页      面:740-750页

核心收录:

学科分类:0820[工学-石油与天然气工程] 081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基  金:国家自然科学基金项目“基于各向异性和极化介质的多参数三维可控源电磁法三维正反演研究”(41874119) “页岩气电磁勘探应用基础与岩石物理综合研究”(41674107)联合资助 

主  题:大地电磁 带自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 独立分量分析(ICA) 去噪 

摘      要:大地电磁(MT)信号中的噪声会严重影响大地电磁勘探的观测数据,导致后续反演、解释工作出现严重偏差,影响油气勘探效果。为此,提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和独立分量分析(ICA)的噪声消除方法。该方法将经验模态分解(EMD)中的CEEMDAN方法与盲源分离(BSS)中的ICA方法进行有效结合。首先,利用改进的端点检测技术识别电磁信号中的有噪声信号分段;其次,利用CEEMDAN方法对其进行分解,提取具有代表性的固有模态分量(IMF)分量并进行ICA处理,达到消除噪声的目的;然后,利用获得的独立分量对有用MT信号进行逆向重构;最后,将未受噪声污染的MT信号与去噪后的有用MT信号进行拼接,获得最终的消噪后的完整MT信号。对合成信号和实测MT数据的实验结果表明,该方法能有效消除MT信号中的噪声。

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