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吴宁: 作品数：12 被引量：81H指数：6; 供职机构：吉林大学通信工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>; 相关领域：天文地球电子电信自动化与计算机技术更多>>

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强随机噪声条件下时窗类型局部线性化对TFPF技术的影响被引量：19: 2009年; 为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅谱、信噪比、均方误差、有效子波波峰波谷幅值、畸变程度,综合评价出(L_0+L_x)时窗滤波的效果较理想.对于三角波这类简单类型的周期波,其时频峰值滤波效果与边线段平均曲率变化、时窗长度等条件有关,即三角波边线段平均曲率越大,滤波结果的均方误差越大;兄外,边线段平均曲率增大时,选取的时窗长度有变小的趋势,总之,在地震勘探中应用时频峰值滤波方法消减强随机噪声时,一方面要合理地选取时窗参数,另一方面时窗参数又不能变化过大,以避免对有效子波波形产生畸变影响.; 李月林红波杨宝俊吴宁李诗宽高峘; 关键词：地震勘探

基于PRT-TFPF的地震勘探数据中高频信号的增强技术: 2013年; 传统时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filteringand,TFPF)在处理地震勘探记录中的高频有效信号时,会造成波形畸变和严重的能量损失。为此,本文将平行径向轨线时频峰值滤波(Parallel Radial Trace TFPF,PRT-TFPF)算法用于地震勘探数据的处理中。该方法对非线性程度较高的高频有效信号,通过径向轨线采样,使其频率降低,波形拉伸,在一个窗长内更近似满足TFPF无偏估计的条件,减小滤波带来的偏差,使信号滤波后得到更好地恢复。实验结果表明,主频为60 Hz有效信号的同相轴经该方法滤波后,信号波形不发生畸变,幅值得到保持,同相轴能连续清晰地得到恢复,信噪比较传统TFPF提高6.5 dB左右。; 张洁李月吴宁; 关键词：瞬时频率估计 WIGNER-VILLE分布

混沌振子系统周期解几何特征量分析与微弱周期信号的定量检测被引量：26: 2008年; 提出了一种对微弱周期信号的定量检测方法.分析混沌振子系统在大尺度周期状态下的相对稳定输出时,发现了混沌振子系统输出周期解的平均面积是一个比较稳定的几何特征量.该几何特征量与待测信号幅值之间存在比较稳定的单调递增关系.在一定的参数条件下,几何特征量精度可达到10-6V2.利用混沌系统对随机噪声信号的免疫性和对微弱周期信号的敏感性,进一步建立了微弱周期信号的定量检测方法.仿真实验表明,随着待检测幅度的增加,在保证检测精度的同时,抗噪性能也随之增强.; 李月徐凯杨宝俊袁野吴宁

陆地地震勘探随机噪声统计特性被引量：10: 2017年; 在地震勘探随机噪声压制领域,噪声通常被假设为平稳、高斯随机过程的信息.然而,在某些情况下,这样的假设并不准确.本文应用现代统计检验方法对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性进行了研究.结果表明地震勘探随机噪声并不是传统意义上认为的平稳随机过程,其平稳性受到噪声时长和采集环境复杂程度的影响.发现噪声时间越长,采集环境越复杂,随机噪声的平稳性越差,但是对于短时长随机噪声而言,其可以近似认为是平稳的.同时,采集环境的复杂程度也影响着随机噪声的高斯性和线性特性,环境条件越复杂,随机噪声高斯性越好,线性特性越差,但总的来说随机噪声可以归为线性非高斯随机过程.; 钟铁李月杨宝俊吴宁田雅男; 关键词：统计特性

方向导数迹变换面波压制被引量：5: 2012年; 面波是地震勘探中常见的一种相干干扰,它的存在严重的影响着地震记录的信噪比.由于面波和有效波具有相关性且面波的频带和有效波的频带总有重叠的部分,在时域或频域二者不能明显分开,因此在时域或频域采用切除法压制面波会造成子波畸变和有效信息的损失.本文提出一种利用方向导数迹变换压制面波的新方法.文中推导了方向导数迹变换的反变换公式.地震记录的方向导数迹变换(Directional Derivative Trace Transform,DDTT)由两部分组成,一部分主要体现面波,能量集中;另一部分主要体现反射有效波,能量相对分散.根据这两部分能确定压制面波的阈值,通过这一阈值在正变换中压制面波后,再通过反变换返回时-空域就可达到压制面波的目的.理论和实际数据的处理都取得了令人满意的效果,表明了本文提出方法的可行性和有效性.; 聂鹏飞李月曾谦林洪波吴宁; 关键词：面波信噪比地震勘探

基于Shearlet-AIC算法的微地震初至拾取被引量：6: 2018年; 初至拾取是微地震数据处理的基本步骤及重要环节,在低信噪比情况下,传统的初至拾取方法性能不佳,无法满足实际需求。为此,提出一种新算法,该算法将时域微地震数据映射到Shearlet域,利用AIC(Akaike Information Criterion)模型对Shearlet域各尺度层的数据实现初步识别,最小AIC值作为初至时刻。通过大量实验验证Shearlet-AIC算法在低至-13 d B信噪比下自动拾取的准确性,证实该算法优于传统初至拾取算法,解决了传统初至拾取算法在低信噪比时难以有效拾取微地震初至的难题。; 巩佳琦吴宁; 关键词：微地震初至拾取自动拾取 SHEARLET变换

基于复合稀疏去噪的沙漠地震噪声消减被引量：3: 2018年; 沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声,一般方法很难同时去除这两种噪声,针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束,将信号和信号一阶导数的L1范数作为损失函数的稀疏约束,然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声,复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器,即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验,实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声,复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器,去噪后带通滤波器会产生较严重失真,而复合稀疏去噪的失真较小。; 卜一波梁乃升邵丹吴宁; 关键词：噪声压制正则化

GNMF小波谱分离在地震勘探噪声压制中的应用被引量：7: 2015年; 地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势.; 田雅男李月林红波吴宁; 关键词：地震勘探噪声压制小波分解信噪比

基于卷积对抗降噪网络的塔里木盆地沙漠地震资料消噪方法研究被引量：3: 2022年; 塔里木盆地作为我国重要的油气勘探地区,其地表主要由沙漠覆盖.塔里木地区获取的沙漠地震资料通常表现为低信噪比,并且有效信号与背景噪声在低频段存在严重的混叠现象.这两点给沙漠地震资料的消噪带来了巨大的困难,进而影响后期的反演、成像以及解释等工作.为了压制沙漠背景噪声并完整恢复有效信号,本文采用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的基本思路并利用去噪器代替GAN中的生成器,提出一种针对沙漠地震资料的全新消噪网络,命名为沙漠地震卷积对抗降噪网络(Desert Seismic Convolutional Adversarial Denoising Network,DSCA-Net).在DSCA-Net中,我们将去噪器的均方误差损失与去噪器、鉴别器之间的对抗损失相结合,提出了一种全新损失函数;利用该损失函数来优化网络,进而得到适合沙漠地震资料去噪的模型.模拟与实际实验均表明本文提出的DSCA-Net可以有效地压制沙漠地震资料中的背景噪声,同时显著增强同相轴的连续性;经过DSCA-Net处理后的沙漠地震资料信噪比得到显著提升.; 董新桐钟铁王洪洲吴宁李月杨宝俊; 关键词：低信噪比频谱混叠塔里木盆地噪声压制地震资料

基于时频分析与分数阶最优控制网络的地震数据噪声压制: 2023年; 在复杂的地表环境,地震勘探采集到的实际地震资料信噪比较低,分辨率较差,接收的噪声能量较强,与有效信号存在频谱的重叠.常规的消噪手段很难在保证有效信号幅值的同时,还兼顾噪声压制的效果.本文采用基于分数阶最优控制(Fractional Optimal Control)理论建立的深度学习神经网络——FOCNet来压制地震数据噪声,并恢复微弱同相轴.不同于传统深度学习网络(DCNN)算法大多为基于经验的网络设计,FOCNet具有坚实的数理基础,它从动态系统的最优控制角度阐述了网络的原理,并采用长期记忆的方式增强了网络的稳定性,提高了系统对噪声的消减能力.针对地震数据有效信号在低频带与噪声重叠严重,且FOCNet对数据中、高频信息保留更好这一情况,本文提出了一种基于理想时频分析与FOCNet相结合的算法(TF-FOCNet)来压制地震噪声,提取有效信号.该算法通过理想时频分析,针对性的提取信噪重叠的低频目标数据成分,并与数据的中、高频成分一起送入网络中进行处理并融合,完成噪声的压制,增强了低频信息的保留能力.模拟及实际的实验结果验证了算法在随机噪声、面波压制及微弱信号恢复上的有效性和优越性.; 邵丹李桐林韩立国李月吴宁; 关键词：分数阶微分方程时频分析噪声压制

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