基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统，利用强干扰测站观测信号中的高信噪比数据段与同步观测的参考测站信号，求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种；然后对强干扰测站中含噪的观测信号数据段，利用时间域站间传递函数或频率域站间传递函数计算得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值；利用得到的估计值对应替换标记为含噪的观测信号数据段，最后对替换后的全时段强干扰测站时间域观测信号进行快速傅里叶变换，提取人工源信号主频幅值，进而可以完成后续的视电阻率计算。本发明专利技术可提高强干扰测站的数据质量与阵列观测数据的处理效率。与阵列观测数据的处理效率。与阵列观测数据的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工源电磁勘探数据处理领域，尤其涉及一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统。

技术介绍

[0002]人工源电磁法(CSEM)，是一种场源可控、信号已知、抗干扰能力强的地球物理勘探方法，如可控源音频电磁法(CSAMT)、广域电磁法(WFEM)等，已在能源与矿产资源勘探、地质调查及灾害防控等领域得到了广泛应用，。
[0003]电磁干扰始终是影响电磁勘探效果的主要因素之一，尤其在矿集区、城市及周边等强干扰区，即使是采用大功率场源的人工源电磁勘探方法，观测数据的信噪比依然较低，导致勘探效果欠佳。在强干扰地区，信号与噪声是时间与空间上的复杂叠加，影响严重，且持续时间长。目前主流的噪声压制方法如稳健估计、形态滤波、小波变换、Hilbert
‑
Huang变换、经验模态分解、变分模态分解、MT远参考、神经网络、字典学习、压缩感知等，在一定条件下取得了较好的应用效果。然而上述去噪方法具有一定的应用前提，如稳健估计等统计类方法需以大量样本作为基础，小样本数据难以得到稳健的估计结果，而有限时间观测的电磁数据恰好具备小样本特征；形态滤波等滤波类方法的效果则取决于信号与噪声的辨识程度，即要求二者具有明显的差异；神经网络等机器学习类方法则同时受到样本数量与信噪辨识程度的影响。此外，上述方法多用于天然源电磁法(MT)去噪，在人工源电磁法方面应用较少，同时人工源电磁法的信号特征对去噪效果亦有较大影响。
[0004]近些年，随着电磁法阵列观测系统装备与数据处理技术的发展，阵列信号处理已成为一种行之有效的信噪分离方法，相比于传统单测站处理方式其在处理效果、效率等方面具有明显优势。但是其多用于天然源电磁法(MT)去噪，而在人工源电磁法勘探上相关报道较少。因此利用同步阵列观测数据实现人工源电磁勘探的高效、高精度信噪分离具有十分重要的研究价值和现实意义。

技术实现思路

[0005]针对现有人工源电磁勘探去噪技术存在的不足，本专利技术提供了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统，基于同步阵列观测中的参考测站，利用站间传递函数实现对强干扰测站的噪声压制，进而提高测站的数据质量与阵列观测数据的处理效率。
[0006]第一方面，提供了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法，包括：
[0007]S1：获取强干扰测站观测信号，通过对强干扰噪声的识别、标记，进而筛选出高信噪比观测信号数据段；
[0008]S2：基于筛选的高信噪比观测信号数据段及参考测站同步的参考观测信号，构建站间传递函数阵列方程组；并求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种；
[0009]S3：对于标记为含噪的观测信号数据段，利用时间域站间传递函数与参考测站同步参考观测信号进行计算，得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值；或者，利用频率域站间传递函数与参考测站同步参考观测信号的频谱进行计算，得到同一时间段的强干扰测站的频率域观测信号估计值，然后采用傅里叶逆变换得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值；
[0010]S4：将得到的强干扰测站的时间域观测信号估计值对应替换标记为含噪的观测信号数据段，并进行数据拼接，得到全时段去噪后的强干扰测站时间域观测信号；
[0011]S5：对全时段去噪后的强干扰测站时间域观测信号进行快速傅里叶变换，获得其频谱，提取人工源信号主频幅值。
[0012]根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述参考测站通过如下方法确定：
[0013]构建人工源电磁法同步阵列观测数据质量评价指标；
[0014]根据评价指标对同步阵列观测数据进行质量评价，选择评价结果符合要求的高信噪比观测测站作为参考测站；
[0015]若同步阵列观测数据中没有评价结果符合要求的观测数据，则人工布设符合技术要求的同步观测测站作为参考测站。
[0016]根据第一方面，在一种可能的实现方式中，人工源电磁法同步阵列观测数据质量评价指标包括时间域信号方差比、频率域相干度、频率域主频幅值曲线。
[0017]根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述步骤S1中，根据时间域信号方差比、频率域相干度、频率域主频幅值曲线三个评价指标筛选出高信噪比观测信号数据段。
[0018]根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述步骤S2中，时间域站间传递函数通过如下方法得到：
[0019]构建时间域站间传递函数阵列方程组：强干扰测站的高信噪比观测信号数据段可以表示为参考测站同步的参考观测信号与大地之间的卷积形式，其数学形式表示如下：
[0020][0021]式中，s表示强干扰测站的高信噪比观测信号数据段，r表示参考测站同步的参考观测信号，t表示当前时刻，τ表示时间移位，h表示时间域站间传递函数，N表示信号长度；
[0022]对时间域站间传递函数阵列方程组求解，得到时间域站间传递函数表示如下：
[0023]h＝(r
T
r)
‑1·
r
T
·
s；
[0024]频率域站间传递函数通过如下方法得到：
[0025]构建频率域站间传递函数阵列方程组，其数学形式表示如下：
[0026]S(ω)＝R(ω)
·
H(ω)
[0027]式中，S表示强干扰测站的高信噪比观测信号数据段频谱，R表示参考测站同步参考观测信号频谱，H表示频域站间传递函数，ω表示人工源信号的主频；
[0028]对频域域站间传递函数阵列方程组求解，得到频域域站间传递函数表示如下：
[0029]H(ω)＝(R
T
R)
‑1·
R
T
·
S。
[0030]根据第一方面，在一种可能的实现方式中，所述步骤S1中，利用时间域信号方差比进行噪声的快速识别。
[0031]根据第一方面，在一种可能的实现方式中，还包括：
[0032]对去噪后的强干扰测站时间域观测信号利用时间域拟合系数、信噪比、时间域信号方差比中的一种或多种进行去噪效果评价，或，对提取的人工源信号主频幅值利用频率域相干度、频率域主频幅值曲线的一种或多种进行去噪效果评价。
[0033]第二方面，提供了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪系统，包括：
[0034]噪声识别模块，用于对获取的强干扰测站时间域观测信号进行噪声识别和标记；
[0035]数据筛选模块，用于从强干扰测站观测信号中筛选出高信噪比观测信号数据段；
[0036]传递函数求解模块，用于基于筛选的高信噪比观测信号数据段及参考测站同步的参考观测信号，构建站间传递函数阵列方程组；并求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种；
[0037]估计模块，用于对于标记为含噪的观测信号数据段，利用时间域站间传递函数与参考测站同步参考观本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法，其特征在于，包括：S1：获取强干扰测站观测信号，通过对强干扰噪声的识别、标记，进而筛选出高信噪比观测信号数据段；S2：基于筛选的高信噪比观测信号数据段及参考测站同步的参考观测信号，构建站间传递函数阵列方程组；并求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种；S3：对于标记为含噪的观测信号数据段，利用时间域站间传递函数与参考测站同步参考观测信号进行计算，得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值；或者，利用频率域站间传递函数与参考测站同步参考观测信号的频谱进行计算，得到同一时间段的强干扰测站的频率域观测信号估计值，然后采用傅里叶逆变换得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值；S4：将得到的强干扰测站的时间域观测信号估计值对应替换标记为含噪的观测信号数据段，并进行数据拼接，得到全时段去噪后的强干扰测站时间域观测信号；S5：对全时段去噪后的强干扰测站时间域观测信号进行快速傅里叶变换，获得其频谱，提取人工源信号主频幅值。2.根据权利要求1所述的基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法，其特征在于，所述参考测站通过如下方法确定：构建人工源电磁法同步阵列观测数据质量评价指标；根据评价指标对同步阵列观测数据进行质量评价，选择评价结果符合要求的高信噪比观测测站作为参考测站；若同步阵列观测数据中没有评价结果符合要求的观测数据，则人工布设符合技术要求的同步观测测站作为参考测站。3.根据权利要求2所述的基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法，其特征在于，人工源电磁法同步阵列观测数据质量评价指标包括时间域信号方差比、频率域相干度、频率域主频幅值曲线。4.根据权利要求1所述的基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法，其特征在于，所述步骤S1中，根据时间域信号方差比、频率域相干度、频率域主频幅值曲线三个评价指标筛选出高信噪比观测信号数据段。5.根据权利要求1所述的基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法，其特征在于，所述步骤S2中，时间域站间传递函数通过如下方法得到：构建时间域站间传递函数阵列方程组：强干扰测站的高信噪比观测信号数据段可以表示为参考测站同步的参考观测信号与大地之间的卷积形式，其数学形式表示如下：式中，s表示强干扰测站的高信噪比观测信号数据段，r表示参考测站同步的参考观测信号，t表示当前时刻，τ表示时间移位，h表示时间域站间传递函数，N表示信号长度；对时间域站间传递函数阵列方程组求解，得到时间域站间传递函数表示如下：h＝(r
T
r)
‑1·
r
T
·
s；
频率域站间传递函...

【专利技术属性】
技术研发人员：李帝铨，刘子杰，胡艳芳，朱云起，李富，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：