基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法技术

本发明专利技术公开了一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，属于油气物探工程领域。该方法包括以下步骤：(1)将原始信号数据分别加入一对正白噪声和负白噪声；(2)使正白噪声混合信号和负白噪声混合信号分别进行经验模态分解；(3)计算正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合均值；(4)对每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿；(5)将所有经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加获得通过能量补偿的地震剖面。本发明专利技术提供的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法利用互补集合经验模态分解的分频特征，对不同频率成分含量的固有模态函数分量分别采用自动增益控制法进行能量补偿。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及油气物探工程领域，特别涉及基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法。
技术介绍
非平稳、非线性信号基本性质的研究是信号分析中的一个重点问题，地震信号也往往都是非平稳非线性的。傅里叶变换是信号分析理论的一个里程碑，在各个领域得到了广泛的应用，但是由于它只能得到信号的频率域信息，而且这些频率域信息仅是全局性的信息，因此无法得到信号的时间域信息，从而通过傅里叶变换无法处理信号随时间变化的非平稳信号。而小波变换等其它信号分析方法相对于傅里叶变换在一些方面有了很大的改善，但是这些信号分析方法也存在一些问题，从而无法处理非线性非平稳信号，例如由于能量泄露、小波基的选取等原因使得这些方法存在一定的局限性。经验模态分解能针对非平稳非线性信号进行处理，具有完全自适应性，不受Heisenberg测不准原理的制约，同时也适用于非平稳突变信号，处理后能获得“三瞬”信息，对能量补偿有很好的效果。虽然，经验模态分解在地震信号分频处理上具有很大的优势，但是由于其自身的频谱混叠问题，会导致信号分解的不准确，使得经验模态分解失去原本的物理意义。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面，本专利技术提供了一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法。所述技术方案如下：本专利技术的一个目的是提供了一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，所述方法包括以下步骤：(1)将原始信号数据分别加入一对正白噪声和负白噪声，以获得正白噪声混合信号和负白噪声混合信号；(2)使正白噪声混合信号和负白噪声混合信号分别进行经验模态分解并获得正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合；(3)计算正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合的均值，以获得通过各个固有模态函数分量均值形成的固有模态函数分量均值集合；(4)对所述固有模态函数分量均值集合中的每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿；(5)将所有的经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加，以获得能量补偿后的地震剖面。具体地，在步骤(4)中，根据所述原始信号数据的频率信息对所述每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿。具体地，所述频率信息为所述原始信号数据中的噪声和有效信号的频率分布范围。进一步地，根据所述原始信号数据中的噪声和有效信号的频率分布范围对所述每一个固有模态函数分量中的噪声和有效信号频率的成分含量进行分析，并根据所分析的结果选择性地对固有模态函数分量均值集合中的固有模态函数分量均值进行能量补偿。具体地，在步骤(4)中，通过自动增益控制法对所述每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿。具体地，对所述每一个固有模态函数分量均值通过自动增益控制法进行能量补偿的方法均包括下列步骤：(1)计算获得所述固有模态函数分量均值的平方，之后将所述固有模态函数分量的平方与三角窗函数滤波器进行卷积，并计算获得卷积后的均方根；(2)基于获得的所述固有模态函数分量均值的卷积后的均方根，计算获得调制函数；(3)使所述固有模态函数分量均值与所述调制函数相乘进行增益以获得能量补偿后的固有模态函数分量。进一步地，所述卷积后的均方根的表达式为：其中，rms为第i个所述固有模态函数分量均值卷积后的均方根，imfi为所述固有模态函数分量均值集合中的第i个固有模态函数分量均值，h为三角窗函数滤波器。进一步地，所述调制函数的表达式为：其中，f为所述调制函数，rms为所述固有模态函数分量均值的卷积后的均方根，max(rms)为所述固有模态函数分量均值的卷积后的均方根的最大值。具体地，所述能量补偿后的固有模态函数分量均值的表达式为：IMFi＝imfi·f其中，IMFi为第i个固有模态函数分量均值进行增益获得的能量补偿后的第i个固有模态函数分量均值，imfi为所述固有模态函数分量均值集合中的第i个所述固有模态函数分量均值，f为所述第i个固有模态函数分量均值的调制函数。具体地，在步骤(5)中，将各个经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加，以获得重构信号，并通过所述重构信号获得所述地震剖面，所述重构信号的表达式为：其中，IMFi为所述能量补偿后的第i个固有模态函数分量均值，S'(t)为重构信号。进一步地，所述加入的一对正白噪声和负白噪声均为所述原始信号数据的标准方差0.2倍的白噪声。进一步地，所述正白噪声混合信号固有模态函数分量集合中的各个固有模态函数分量之间的关系为近似正交的关系；所述负白噪声混合信号固有模态函数分量集合中的各个固有模态函数分量之间的关系为近似正交的关系；所述固有模态函数分量均值集合中的各个固有模态函数分量均值之间的关系为近似正交的关系。具体地，所述正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合中的固有模态函数分量均包括主频由高到低的固有模态函数分量，所述固有模态函数分量均值集合中的固有模态函数分量均值为主频由高到低的固有模态函数分量均值。进一步地，所述正白噪声混合信号和负白噪声混合信号的表达式均为：其中，S是所述原始信号数据，N是加入的白噪声，M1是所述原始信号数据加入正白噪声之后的所述正白噪声混合信号，M2是所述原始信号数据加入负白噪声之后的所述负白噪声混合信号。具体地，所述重构信号为去除了剩余噪声的重构信号。进一步地，对所述每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿用于补偿所述原始信号数据在地震传播过程中所损失的能量。附图说明图1是根据本专利技术的一个实施例的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法的流程图；图2是实际的原始信号数据和实际的原始信号数据通过互补集合经验模态分解获得的时间-振幅曲线图；图3a是信号数据模型通过经验模态分解获得的各个固有模态函数分量的时间-振幅曲线图；图3b是数据模型通过互补集合经验模态分解获得的各个固有模态函数分量均值的时间-振幅曲线图；图4a是图1所示的原始信号数据的时间-振幅曲线图；图4b是图4a所示的原始信号数据经过经验模态分解和能量补偿后的时间-振幅曲线图；图4c是图4a所示的原始信号经过互补集合经验模态分解和能量补偿后的时间-振幅关系图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。参见图1，其示出了根据本专利技术的一个实施例的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法的流程。基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法包括以下步骤：(1)将原始信号数据分别加入一对正白噪声和负白噪声，以获得正白噪声混合信号和负白噪声混合信号；(2)使正白噪声混合信号和负白噪声混合信号分别进行经验模态分解并获得正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合；(3)计算正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合的均值，以获得通过各个固有模态函数分量均值形成的固有模态函数分量均值集合；(4)对固有模态函数分量均值集合中的每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿；(5)将所有的经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加，以获得能量补偿后的地震剖面。也就是说，基于互补集合经验模态分解的地震能本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，所述方法包括以下步骤：(1)将原始信号数据分别加入一对正白噪声和负白噪声，以获得正白噪声混合信号和负白噪声混合信号；(2)使正白噪声混合信号和负白噪声混合信号分别进行经验模态分解并获得正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合；(3)计算正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合的均值，以获得通过各个固有模态函数分量均值形成的固有模态函数分量均值集合；(4)对所述固有模态函数分量均值集合中的每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿；(5)将所有的经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加，以获得能量补偿后的地震剖面。

【技术特征摘要】
1.一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，所述方法包括以下步骤：(1)将原始信号数据分别加入一对正白噪声和负白噪声，以获得正白噪声混合信号和负白噪声混合信号；(2)使正白噪声混合信号和负白噪声混合信号分别进行经验模态分解并获得正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合；(3)计算正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合的均值，以获得通过各个固有模态函数分量均值形成的固有模态函数分量均值集合；(4)对所述固有模态函数分量均值集合中的每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿；(5)将所有的经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加，以获得能量补偿后的地震剖面。2.根据权利要求1所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，在步骤(4)中，根据所述原始信号数据的频率信息对所述每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿。3.根据权利要求2所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，所述频率信息为所述原始信号数据中的噪声和有效信号的频率分布范围。4.根据权利要求3所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，根据所述原始信号数据中的噪声和有效信号的频率分布范围对所述每一个固有模态函数分量中的噪声和有效信号频率的成分含量进行分析，并根据所分析的结果选择性地对固有模态函数分量均值集合中的固有模态函数分量均值进行能量补偿。5.根据权利要求4所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，在步骤(4)中，通过自动增益控制法对所述每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿。6.根据权利要求5所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，对所述每一个固有模态函数分量均值通过自动增益控制法进行能量补偿的方法均包括下列步骤：(1)计算获得所述固有模态函数分量均值的平方，之后将所述固有模态函数分量的平方与三角窗函数滤波器进行卷积，并计算获得卷积后的均方根；(2)基于获得的所述固有模态函数分量均值的卷积后的均方根，计算获得调制函数；(3)使所述固有模态函数分量均值与所述调制函数相乘进行增益以获得能量补偿后的固有模态函数分量。7.根据权利要求6所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，所述卷积后的均方根的表达式为：其中，rms为第i个所述固有模态函数分量均值卷积后的均方根，imfi为所述固有模态函数分量均值集合中的第a个固有模态函数分量均值，h为三角窗函数滤波器。8.根据权利要求7所述的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，其特征在于，所述调制函数的表达式为：其中，f为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔永谦，王姣，周从安，曹文俊，肖阳，田建章，高园，李名，吕德胜，王亚，周兴海，姚欢，吴国琼，叶秋焱，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11