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时间:2019-02-02
《基于小波变换多分量地震极化分析方法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、StudyontheMulticomponentSeismicPolarizationAnalysisBasedontheWaveletTransformADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ZhangWeiSupervisor:Prof.LiQingchunChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确
2、注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:年月日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:年月日导师签名:年月日摘要多分量地震勘探是在常规的单分量地震勘探的基础上发展起来的,它是一种能够全面反映地下介质弹性和岩性信息的勘探方法。多分量地震记录提供了地震波在传播过程中质点的极化状态信息,但是由于数据处理的技术复杂,
3、往往我们不能很好地利用这些包含丰富的地下介质信息的记录。论文基于小波变换,在时频域进行多分量地震极化滤波研究,主要包括两个方面:一是把椭圆极化的瑞雷波从线性极化的体波中分离出来,二是把垂直极化的纵波从水平极化的横波中分离出来。论文将Hilbert变换、小波变换与实部虚部方法、协方差矩阵方法结合起来对多分量地震数据进行面波压制和纵横波分离处理。通过对理论的和实际的多分量地震数据的处理,获得以下认识和结论:(1)基于Hilbert变换的实部虚部极化分析方法和基于小波变换的实部虚部极化分析方法都能用于由任意一个水平分量(X分量或者Y分量)与一个垂直分量(Z分量)构成的两分量记录的极化分析,进行面波
4、压制。(2)基于Hilbert变换的协方差矩阵极化分析方法和基于小波变换的协方差矩阵极化分析方法都可用于多分量地震记录的面波压制和纵横波分离处理。此方法的时窗不受人为影响,而是由地震记录的瞬时频率决定的。由于每个点的瞬时频率不相同,所以每个点所用的时窗不相同,得到的极化属性更接近真实的值。(3)由于小波变换的时频分辨率很高,所以基于小波变换的极化分析方法的效果要比基于Hilbert变换的极化分析方法的效果要好。关键词:多分量地震,极化分析,协方差矩阵,小波变换,Hilbert变换iAbstractThemulti-componentseismicexplorationisdevelopedo
5、nthebasisoftheconventionalsingle-componentseismicexploration,itisaexplorationmethodwhichcancomprehensivelyreflecttheundergroundmediumelasticityandlithologicinformation.Multi-componentseismicrecordsprovidethepolarizationinformationinthepropagationoftheseismicwave,butbecausethedataprocessingtechnolog
6、yiscomplex,so,wecannotusewelltheserecordswhichcontainedtherichundergroundmediuminformation.Inpaper,weresearchmulti-componentseismicpolarizationfilteringinthetime-frequencydomainbasedonthewavelettransform,mainlyincludestwoaspects:oneisseparatingtheellipticallypolarizedRayleighwavefromthelinearlypola
7、rizedbodywave;thesecondisseparatingtheverticallypolarizedP-wavefromhorizontallypolarizedS-wave.ThisthesiscombinesHilberttransformandwavelettransformwiththereal-imaginarypartmethodandthecovariancematrixmetho
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