大地电磁强噪声分离方法探究

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1、大地电磁强噪声分离方法探究摘要：本文分析了大地电磁强噪声干扰的类型及特点，采用数学形态滤波对大地电磁典型强噪声干扰进行了去噪研究，在Matlab环境下进行了仿真实验并对仿真结果进行了分析和评价。关键词：大地电磁强噪声matlab中图分类号:P631文献标识码:A文章编号:1672-3791(2013)02(c)-0005-02大地电磁测深法自20世纪50年代提出以来，以野外施工简便、垂向分辨能力和水平分辨能力大、探测深度高等优点，在探测地壳深部结构方面得到广泛应用，已逐渐成为地下水勘探、地震预报、油气普查、矿产资源勘查等

2、领域不可或缺的重要方法之-［1］。然而，随着人类社会的发展,各种复杂的环境噪声及人文噪声对人地电磁信号的有效釆集带来严峻挑战，导致在这些强噪声干扰源地区开展大地电磁测深面临巨大困难。因此,对大地电磁强噪声干扰的类型及特点进行分析，以及研究合适的强噪声干扰压制方法，对改善大地电磁测深数据质量及获得无偏的阻抗估计具有非常重要的意义［2］。1人地电磁强噪声干扰类型及特点大地电磁强噪声I•扰可分为丁频噪声丁扰、地质噪声「扰和其他外界、观测系统不稳定造成的噪声干扰［3］。工频噪声干扰基本上产生于测点周围的人工电磁系统与环境特征，即

3、由观测点附近不稳定的非平面波的电磁场噪声，比如无线电台、高压输电线、工业游散电流等造成。特别是在人口稠密的工业发达区，这种干扰普遍存在，影响非常严重。地质噪声指的是近地表电性不均匀体的一种干扰,该类噪声影响全频域资料的数据，严重时会造成静态效应，并对人地电磁数据的解释带来很大困难，同时也会给釆集大地电磁原始资料造成不必要的影响。対部分实测大地电磁资料进行观测可知，在高频OlHz）和低频（〈1Hz）段均会受到强噪声干扰，特别是低频段的噪声干扰尤为严重。这些噪声的能量往往是正常信号的儿十倍其至儿个数量级，通常会造成视电阻率曲

4、线部分频段整体上升，幅度接近或超过45°,视电阻率值山几十欧姆米快速上升至几万、几十万欧姆米甚至更高数值，而在超低频段视电阻率曲线往往迅速下降，这些现象一般表现为典型的近源效应。研究大地电磁数据的时间序列可以发现，噪声干扰形状各异、种类繁多，无法将其细致区分，现仅能从大致波形的特征进行归类，比如脉冲噪声干扰、工频噪声干扰、三角波噪声干扰、方波噪声干扰、阶跃噪声干扰、似充放电衰减模式的三角波噪声干扰等类型。这些噪声干扰类型其幅值突跳明显，一般会导致电道或磁道数据的曲线整体偏移严重、信噪比严重降低。对上述噪声干扰的类型进行分

5、析可知，短周期噪声一般只干扰高频数据，而长周期噪声则干扰范围极广，噪声波形的幅度往往会影响到中、高频段的数据，其宽度会影响到低频段的数据，但一般是以中、低频段的干扰最为强烈，这些强噪声干扰极大地降低了野外人地电磁观测数据的质量。2数学形态滤波数学形态学是20世纪60年代兴起的基于随机集合论建立起来的一种非线性数学分析方法。膨胀和腐蚀是数学形态学最基本的操作，在实际应用中更多的往往是它们的组合运算，比如开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）。结构元素则相当于滤波器的窗口根据目标信号中的形状特征来选择不同的结构元素类

6、型，常见的结构元素类型有直线型、圆盘型、三角形、抛物线型以及其他多边形组合。一般而言，一种结构元素对某一类噪声干扰具有较好的滤波效果。而且，结构元素的组合形式越复杂，对噪声干扰的分离效果就越好，同时，算法消耗的时间也就越多。采用结构元素、开运算和闭运算就可以组合成形态滤波器，Maragos采用同一类型及大小的结构元素，将开运算和闭运算已不同的顺序进行了级联组合，构建了经典的形态开-闭和形态闭-开滤波器，分别用来滤除目标信号中的正、负脉冲噪声干扰。不同的形态学算法的组合将产生不同的效果，数学形态滤波的优势就在于，不需要考虑

7、噪声的类型，只要选择与目标信号相匹配的结构元素，设计出合适的滤波器，就能较好地还原出目标信号的原始特征，且运算速度很快［4］。对实际测量的电磁场时间序列进行分析可知，由于大地电磁信号是无源的，因此我们无法确定哪些是纯净的大地电磁信号，但从采集的大地电磁时间域波形上却可以基木认定哪些不是有效的大地电磁信号。只要能设计出合适的形态滤波器，将这些确定不符合大地电磁场特征的异常信号提取出來，并从原始信号中进行剔除，就可以分离出基木纯净的大地电磁信号，然后进行阻抗估算，即可求出该测点的视电阻率值和相位值。3计算机仿真与分析为了进一

8、步验证形态滤波在大地电磁强噪声干扰屮的去噪效果，我们选取实测信号中有典型干扰的信号在Matlab环境下进行了仿真实验。图1所示为一段实测电道数据采用9点直线型结构元素进行数学形态滤波的仿真效果图。从图1可知，实测大地电磁电道数据中包含有大尺度的方波噪声干扰,这些方波噪声干扰的幅值最大达到10000,而有用的大地电磁信