结合CEEMDAN和主成分分析的低信噪比微地震初至信号检测

• 作者: 尹志恒 王伟 王彦春 胡瑞卿
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 微地震事件 初至信号检测 自适应噪声完备经验模态分解 主成分分析
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 处理技术
• 页码范围: 45-53
• 页数: 9页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2019.01.006

摘要

微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想.将基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)相结合,有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测.针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶本征模态函数(IMF)进行PCA,再对各阶IMF的主成分进行加权重构,同时对次要成分进行压制与剔除,使三分量信号中具有较强一致性的初至信息得以保留.设计多组不同信噪比的测试信号,对方法的可行性进行测试,并最终应用于三分量实测信号.结果表明,该方法在极低信噪比条件下仍可实现对微地震信号初至的有效识别与检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹志恒		1	2	1.0	1.0