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题名井中微地震监测记录强背景干扰信号压制方法
被引量：7
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作者
冷佳宣
喻志超
冯方方
张逸伦
何川
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机构
北京大学地球与空间科学学院
国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)
中国科学院地质与地球物理研究所
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出处
《石油物探》
CSCD
北大核心
2021年第5期738-750,共13页
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基金
国家科技重大专项课题“MEMS技术及工业化试验”(2017ZX05008-008)资助。
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文摘
井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地震事件的识别与初至拾取,它们具有时变非平稳随机信号特点,常规时域或频域滤波的预处理方法对其压制效果并不理想,过度滤波则可能对有效微地震信号造成损害。针对上述问题,以井中微地震监测三分量记录信号之间的同步与相关分析为基础,提出了基于多维经验模态分解的微地震监测记录中背景干扰信号的识别与压制方法。该方法通过对三分量微地震监测记录进行多维经验模态分解,获得不同阶次的本征模态函数分量,然后根据偏振属性的变化从中识别并去除与背景干扰信号对应的成分,以达到净化监测记录的目的。实际资料处理结果表明,与常规预处理方法相比,此方法能够有效识别和压制持续背景干扰信号,显著降低监测记录的噪声水平,有助于改善弱信噪比微地震信号的识别及初至拾取的效果。
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关键词
微地震监测
水力压裂
背景干扰信号压制
多维经验模态分解
本征模态函数
信号识别
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Keywords
microseismic monitoring
hydro-fracturing
background noise suppression
multivariate empirical mode decomposition
intrinsic mode function
signal recognition
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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