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基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制
被引量：
15
1
作者
史维
严良俊
+1 位作者
谢兴兵
周磊
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第9期36-42,共7页
针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波...
针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,改善视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。
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关键词
数学形态滤波
自适应多尺度滤波算法
小波阈值滤波
大地电磁信号
噪声压制
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职称材料
利用随机森林回归算法预测总有机碳含量
被引量：
13
2
作者
冯明刚
严伟
+1 位作者
葛新民
朱林奇
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期475-481,共7页
针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指...
针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。
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关键词
页岩气
总有机碳含量
随机森林回归
机器学习
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职称材料
题名
基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制
被引量：
15
1
作者
史维
严良俊
谢兴兵
周磊
机构
长江大学
工程
技术
学院
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室非常规油气湖北省协同创新中心
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第9期36-42,共7页
基金
国家自然科学基金(U1562109)
国家重点研发计划重点专项(2017YFC0601804)
+1 种基金
长江大学工程技术学院科研基金(2017ky05)
长江大学重磁电勘探研究中心开放基金(7011201803xm)资助
文摘
针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,改善视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。
关键词
数学形态滤波
自适应多尺度滤波算法
小波阈值滤波
大地电磁信号
噪声压制
Keywords
mathematical morphology filter
adaptive multi-scale filtering algorithm
wavelet threshold filter
magnetotelluric signals
noise suppression
分类号
P631.325 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
利用随机森林回归算法预测总有机碳含量
被引量：
13
2
作者
冯明刚
严伟
葛新民
朱林奇
机构
中国石化
勘探
分公司
勘探
研究院
中国石油
大学
(华东)地球科学与
技术
学院
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室非常规油气湖北省协同创新中心
出处
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期475-481,共7页
基金
国家科技重大专项(2017ZX05036005)
中石化科技部项目(P16110)
文摘
针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。
关键词
页岩气
总有机碳含量
随机森林回归
机器学习
Keywords
shale gas
total organic carbon
Random Forest Regression
machine learning
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制
史维
严良俊
谢兴兵
周磊
《科学技术与工程》
北大核心
2019
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用随机森林回归算法预测总有机碳含量
冯明刚
严伟
葛新民
朱林奇
《矿物岩石地球化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
13
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职称材料
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