希尔伯特黄变换及其在地震资料分析处理中的应用

摘要

希尔伯特黄变换是对信号进行黄变换分解，然后对其分解分量进行希尔伯特变换的一种算法。本文运用该算法的时频分析优点，将其应用于地震资料的分析与处理中，目的是：(1)在时频域内能够更加精细地刻画地震记录以分析信号的形态特征，以获取特定的或有利的地下地层信息；(2)应用获取瞬时属性的方法流程，对天然气水合物地震地层模型产生的数据进行相应属性剖面的提取，并应用这些属性剖面进一步验证或突出原始地震剖面中的波阻抗界面以及剖面中的一些细微构造或岩性特征；(3)应用黄变换的自适应分解特性等优点，对含噪地震数据进行噪声的剔除处理，以得到信噪比品质较好的地震剖面。 本文的研究方法是希尔伯特黄变换时频分析方法，它是黄变换与希尔伯特变换的结合算法，黄变换可将原始信号自适应地分解成一系列本征模态函数分量，一般为有限数量之和，对每个本征模态函数分量进行希尔伯特变换就可以获得有意义的瞬时频率，从而给出频率随时间变化的精确表达。根据该算法的优点与特性，本文对其进行了数值算法模拟，并且在地震资料分析处理中进行了实际应用。在数值算法模拟部分，证明了黄变换分解算法比小波变换分解算法所得的分量在频率成分方面更加纯净，因此证明它是一种比较优越的信号分解算法；通过对其分解算法的改进，端点发散现象也得到了有效的压制，同时该方法的完备性与正交性也得到了正确的验证。在地震信号与资料的分析和处理中，运用希尔伯特黄变换对地震记录进行了细微的时频刻画，剖析地震记录在不同尺度上的变化特征，根据这些不同尺度的分量特征它们具有不同的应用目的；然后，运用希尔伯特黄变换对天然气水合物模型数据进行地震属性提取，得到了瞬时振幅与瞬时频率剖面，应用这些地震属性剖面可以进一步帮助对原始剖面中的波阻抗界面进行识别。最后，根据黄变换的频率分解特性，结合傅罩叶变换对频率值的计算，保留了有效信号频率成分，而对含噪地震数据的噪声频率进行了剔除处理，所得地震剖面干净，有效反射地层同相轴清晰。 本文研究结果表明希尔伯特黄变换具有很好的时频分辨能力，在地震属性剖面提取方面的应用有助于对原始剖面中的细微构造特征或岩性界面进行较好的分辨和验证，在含噪地震数据的噪声剔除方面能够进一步得到信噪比品质较好的地震剖面，有利于对地下地层的正确识别。希尔伯特黄变换算法及其在地震资料分析和处理方面的应用仍然具有较好的发展空间，值得进一步探讨与研究。

目录

文摘

英文文摘

声明

1前言

1.1课题来源

1.2研究目的与意义

1.3国内外现状

1.3.1传统非平稳信号时频分析方法

1.3.2希尔伯特黄变换发展与应用现状

1.4研究内容

1.5技术路线

1.6主要创新点

2希尔伯特黄变换原理

2.1黄变换

2.1.1瞬时频率

2.1.2瞬时频率的物理意义

2.1.3本征模态函数

2.1.4黄变换分解过程

2.1.5筛分过程的相关问题

2.1.6黄变换的性质

2.2希尔伯特变换

2.2.1解析信号

2.2.2希尔伯特变换

2.2.3希尔伯特变换的基本性质

2.3希尔伯特黄变换

2.3.1希尔伯特黄变换

2.3.2算法流程图

2.3.3时频分布特点

3数值模拟与应用

3.1数值算法模拟

3.1.1黄变换分解过程与结果分析

3.1.2端点效应的压制

3.1.3筛分的完备性与正交性

3.1.4希尔伯特黄变换

3.2在地震资料分析处理中的应用

3.2.1地震信号的希尔伯特黄变换时频分析

3.2.2地震资料的时频属性剖面提取

3.2.3地震资料的噪声剔除

4结论与建议

参考文献

致谢

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