[发明专利]一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法有效

专利信息
申请号: 201710842580.2 申请日: 2017-09-18
公开(公告)号: CN107422381B 公开(公告)日: 2019-07-02
发明(设计)人: 杨巍;丁家敏;朱仕军 申请(专利权)人: 西南石油大学
主分类号: G01V1/30 分类号: G01V1/30
代理公司: 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 代理人: 曹少华
地址: 610500 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 eemd ica 地震 低频 信息 流体 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤一:输入地震叠后单道CDP信号,进行EEMD经验模态分解,得到IMF分量;将待处理地震单道CDP信号中加入等长度不等幅高斯白噪声,对复合信号EEMD分解,重复操作k次,得到IMF分量cik和余项rik

步骤二:对IMF分量整体平均;

步骤三:令步骤二对原始地震单道CDP信号s(t)进行EEMD分解得到IMF分量结果,所有的IMF分量为f1(t)、f2(t)至fn(t),对所有IMF分量信号进行频谱分析,识别出存在模态混叠的IMF分量信号fk(t);

步骤四:对模态混叠的IMF分量fk(t)分别平移τm个位置,得到模态混叠分量fk(t)所有的平移信号分别为fk1(t)、fk2(t)至fkm(t);

步骤五:对步骤四得到的fk1(t)、fk2(t)至fkm(t),共计m个平移信号;对这m个平移信号利用主成分分析进行降维;

步骤六:对PCA降维处理后得到的信号,通过Fast-ICA计算得到gk1(t)、gk2(t)至gkn(t),共计n个信号,得到的信号即为解混后的分量信号;

步骤七:对步骤六得到n个信号分别进行频谱分析,并与步骤一中地震叠后单道CDP信号进行相似系数计算,去除噪声信号与非相似性冗余信号,保留相似系数最大的单个低频信号分量;

执行公式:

式中:s(t)为源地震CDP信号;g(t)为ICA解混后得到的分量信号;t为CDP信号时间采样点个数;

步骤八:按照步骤一到步骤六,对地震CDP数据按照道号,依次进行循环运算;

步骤九:对得到地震数据低频信息进行强振幅异常分析,强振幅异常区即为流体分布区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法,其特征在于:所述步骤二对IMF分量整体平均执行公式:

式中,n为EMD分解的次数,i为信号的采样点个数。

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