CN111856563A - 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统 - Google Patents

一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111856563A
CN111856563A CN202010814323.XA CN202010814323A CN111856563A CN 111856563 A CN111856563 A CN 111856563A CN 202010814323 A CN202010814323 A CN 202010814323A CN 111856563 A CN111856563 A CN 111856563A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
sequence
specifically
ith
signal sequence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202010814323.XA
Other languages
English (en)
Inventor
翟明岳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Petrochemical Technology
Original Assignee
Guangdong University of Petrochemical Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Petrochemical Technology filed Critical Guangdong University of Petrochemical Technology
Priority to CN202010814323.XA priority Critical patent/CN111856563A/zh
Publication of CN111856563A publication Critical patent/CN111856563A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/288—Event detection in seismic signals, e.g. microseismics
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明的实施例公开一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统，所述方法包括：步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；步骤102求取信号比较序列；步骤103求取序列分段总数；步骤104求取信号分段序列；步骤105求取控制因子；步骤106求取转换稀疏矩阵；步骤107求取重构后的信号序列。

Description

一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统
技术领域
本发明涉及地学领域，尤其涉及一种微震信号重构方法和系统。
背景技术
水力压裂微震监测技术是近年来在低渗透率储层压裂、油藏驱动和水驱前缘等领域发展起来的一项重要新技术，也是页岩气开发的重要支撑技术。该项技术在邻井中布置多级三分量检波器排列，监测压裂井目的层段在水力压裂过程中所产生的微震事件，反演微震事件求取震源位置等参数，从而描述水力压裂过程中裂缝生长的几何形状及空间分布，实时提供水力压裂产生裂缝的长度、高度、宽度及方位，实现页岩气的工业化开发。水力压裂微震检测是当前页岩气开发领域科学研究的热点和难点。从社会和国家的需求角度考虑，开展微震监测系统方面的研究十分重要，具有重大的社会和经济价值。
微震监测系统中重要的一项工作是微震事件的定位。定位精度是影响微震监测系统应用效果的最为重要的因素，而微震事件定位的准确程度则主要依赖于波动初至(又可称为初至)读取的准确性等有关因素。但问题是，初至拾取并不如想象中的那般简单。受地面仪器采动以及地质构造的影响，岩石破裂形式十分复杂，继而产生各种形式和能量的微震波动，其形式可多达几十甚至上百种，不仅主频、延时和能量等方面有差异，而且在初至位置附近的波形形态差异巨大，这种波形特征的不统一为初至拾取到来了很大困难。进一步的研究还表明，微震震源机制也会影响初至点特征：硬岩剪切作用产生的微震波动大多能量大、主频较高、延时短以及最大峰值位置紧跟初始初至，这类波的初至点清晰、起跳延时短，拾取较为容易；但拉伸作用产生的微震波动大多能量小、主频低、延时长、起跳缓慢、能量分布较为均匀，这类波初至点处振幅较小，容易被干扰信号淹没，初至点的特征表现不一致，初至拾取并不容易；而软岩所产生的微震波动，能量分布集中、初始初至点模糊、分界线不明显，与硬岩有明显的不同，初至拾取也较为困难。同时，根据国外的研究发现，由于P波速度大于S波速度，很多算法想当然地认为初至波为P波，但事实可能更为复杂：初至可能是P波，也可能是S波，甚至还有可能是异常点(outliers)。根据研究，41％的初至为S波，10％的初至是outliers造成的。这些都给初至拾取带来了相当大的难度。
除了初至点特征复杂外，初至拾取还面临着另外一个更大的挑战：微震记录是海量数据。例如，2005年1月某试验区记录了近1万个微震事件。同时为了满足生产需求，微震监测系统需要一天24小时连续记录。不但如此，这些数据中有很大一部分都是人类或者机械活动所造成的噪声和干扰，与微震无关。文献更是将噪声分为三种基本类型：高频(>200Hz)噪声，由各种作业相关活动造成；低频噪声(<10Hz)，通常是由远离记录地点的机器活动造成，以及工业电流(50Hz)。除此之外，微震信号本身也并不纯粹，例如我国学者窦林名教授等认为微震信号包括多种信号。
因此，如何从海量数据中识别微震事件、拾取初至，是微震数据处理的基础。与此形成对比的是，生产上多采取人工方法，费时费力且精度与可靠性差，拾取质量无法保证，也无法处理海量数据。初至自动拾取是解决方法之一，微震波动初至自动拾取是微震监测数据处理的关键技术之一，也是实现微震震源自动定位的技术难点。
发明内容
如前所述，微震信号采集环境非常复杂，常常会造成所采集的微震信号不完整，数据缺失的现象较为严重，严重影响了微震事件检测算法的性能。
本发明的目的是提供一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统，所提出的方法利用了微震信号的连续性，通过转换稀疏性性质区分微震信号和背景噪声。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也较为简单。。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为Δsn＝s|n+1|N-sn；其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure BDA0002632139250000021
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
步骤103求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000022
Figure BDA0002632139250000023
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
步骤104求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure BDA0002632139250000024
值为
Figure BDA0002632139250000025
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000026
Figure BDA0002632139250000027
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
步骤105求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000028
Figure BDA0002632139250000029
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure BDA00026321392500000210
表示下取整运算；
步骤106求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
步骤107求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure BDA00026321392500000211
计算公式为
Figure BDA00026321392500000212
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure BDA00026321392500000213
一种利用转换稀疏性的微震信号重构系统，包括：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；
模块202求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为
Figure BDA0002632139250000031
其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure BDA0002632139250000032
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
模块203求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000033
Figure BDA0002632139250000034
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
模块204求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure BDA0002632139250000035
值为
Figure BDA0002632139250000036
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000037
Figure BDA0002632139250000038
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
模块205求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000039
Figure BDA00026321392500000310
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure BDA00026321392500000311
表示下取整运算；
模块206求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
模块207求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure BDA00026321392500000312
计算公式为
Figure BDA00026321392500000313
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure BDA00026321392500000314
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
如前所述，微震信号采集环境非常复杂，常常会造成所采集的微震信号不完整，数据缺失的现象较为严重，严重影响了微震事件检测算法的性能。
本发明的目的是提供一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统，所提出的方法利用了微震信号的连续性，通过转换稀疏性性质区分微震信号和背景噪声。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也较为简单。。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统流程示意图；
图3为本发明的具体实施案例流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法的流程示意图
图1为本发明一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法的流程示意图。如图1所示，所述的一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法具体包括以下步骤：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为
Figure BDA0002632139250000041
其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure BDA0002632139250000042
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
步骤103求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000043
Figure BDA0002632139250000044
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
步骤104求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure BDA0002632139250000045
值为
Figure BDA0002632139250000046
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000047
Figure BDA0002632139250000048
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
步骤105求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000049
Figure BDA00026321392500000410
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure BDA00026321392500000411
表示下取整运算；
步骤106求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
步骤107求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure BDA00026321392500000412
计算公式为
Figure BDA00026321392500000413
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure BDA00026321392500000414
图2一种利用转换稀疏性的微震信号重构系统的结构意图
图2为本发明一种利用转换稀疏性的微震信号重构系统的结构示意图。如图2所示，所述一种利用转换稀疏性的微震信号重构系统包括以下结构：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；
模块202求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为
Figure BDA0002632139250000051
其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure BDA0002632139250000052
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
模块203求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000053
Figure BDA00026321392500000518
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
模块204求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure BDA0002632139250000054
值为
Figure BDA0002632139250000055
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000056
Figure BDA0002632139250000057
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
模块205求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000058
Figure BDA0002632139250000059
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure BDA00026321392500000510
表示下取整运算；
模块206求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
模块207求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure BDA00026321392500000511
计算公式为
Figure BDA00026321392500000512
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure BDA00026321392500000513
下面提供一个具体实施案例，进一步说明本发明的方案
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。如图3所示，具体包括以下步骤：
步骤301获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤302求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为
Figure BDA00026321392500000514
其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure BDA00026321392500000515
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
步骤303求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure BDA00026321392500000516
Figure BDA00026321392500000517
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
步骤304求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure BDA0002632139250000061
值为
Figure BDA0002632139250000062
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000063
Figure BDA0002632139250000064
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
步骤305求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure BDA0002632139250000065
Figure BDA0002632139250000066
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure BDA0002632139250000067
表示下取整运算；
步骤306求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
步骤307求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure BDA0002632139250000068
计算公式为
Figure BDA0002632139250000069
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure BDA00026321392500000610
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述较为简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.所述一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法，其特征在于，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为
Figure FDA00026321392400000115
其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure FDA00026321392400000116
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
步骤103求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure FDA0002632139240000011
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
步骤104求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure FDA0002632139240000012
值为
Figure FDA0002632139240000013
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure FDA0002632139240000014
Figure FDA0002632139240000015
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
步骤105求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure FDA0002632139240000016
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure FDA0002632139240000017
表示下取整运算；
步骤106求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
步骤107求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure FDA0002632139240000018
计算公式为
Figure FDA0002632139240000019
Figure FDA00026321392400000110
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure FDA00026321392400000111
Figure FDA00026321392400000112
2.所述一种利用转换稀疏性的微震信号重构系统，其特征在于，包括：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；
模块202求取信号比较序列，具体为：信号比较序列记为ΔS，其第n个元素为Δsn，计算公式为
Figure FDA00026321392400000114
其中，sn为所述信号序列S的第n个元素；
Figure FDA00026321392400000113
为所述信号序列S的第|n+1|N个元素；|n+1|N表示以N为模取余数运算；N为所述信号序列S的长度；n为信号序列元素序号，其取值范围为n＝1,2,···,N；
模块203求取序列分段总数，具体为：序列分段总数记为N0，其计算公式为
Figure FDA0002632139240000021
其中，|| ||F表示Frobenus模；σΔ为所述信号比较序列ΔS的均方差；σ0为所述信号序列S的均方差；
模块204求取信号分段序列，具体为：第i个信号分段序列记为gi，其第j个元素为
Figure FDA0002632139240000022
值为
Figure FDA0002632139240000023
其中，M0为所述第i个信号分段序列gi的长度，其计算公式为
Figure FDA0002632139240000024
Figure FDA0002632139240000025
表示上取整运算；j为信号分段序列元素序号，其取值范围为j＝1,2,···,M0；i为信号分段序号，其取值范围为i＝1,2,···,N0；
模块205求取控制因子，具体为：控制因子记为λ，其计算公式为
Figure FDA0002632139240000026
其中，snr为所述信号序列S的信噪比；
Figure FDA0002632139240000027
表示下取整运算；
模块206求取转换稀疏矩阵，具体为：第i个转换稀疏矩阵记为Wi，计算公式为Wi＝[gi-mi]T[Δgi-mΔ]；其中，mi为所述第i个信号分段序列gi的均值；mΔ为所述信号比较序列ΔS的均值；
模块207求取重构后的信号序列，具体为：第i个分段重构信号序列为
Figure FDA0002632139240000028
计算公式为
Figure FDA0002632139240000029
Figure FDA00026321392400000210
重构后的信号序列记为Snew，其值为
Figure FDA00026321392400000211
Figure FDA00026321392400000212
CN202010814323.XA 2020-08-13 2020-08-13 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统 Withdrawn CN111856563A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010814323.XA CN111856563A (zh) 2020-08-13 2020-08-13 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010814323.XA CN111856563A (zh) 2020-08-13 2020-08-13 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111856563A true CN111856563A (zh) 2020-10-30

Family

ID=72968661

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010814323.XA Withdrawn CN111856563A (zh) 2020-08-13 2020-08-13 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111856563A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112165342A (zh) * 2020-11-09 2021-01-01 华北电力大学 一种利用模式特征矢量的噪声检测方法和系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112165342A (zh) * 2020-11-09 2021-01-01 华北电力大学 一种利用模式特征矢量的噪声检测方法和系统
CN112165342B (zh) * 2020-11-09 2021-09-21 华北电力大学 一种利用模式特征矢量的噪声检测方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110146918B (zh) 基于分群的微震事件检测方法和系统
CN110146920B (zh) 基于幅值相对变化的微震事件检测方法和系统
CN110794456A (zh) 一种利用高斯模型的微震信号重构方法和系统
CN111856563A (zh) 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统
CN111679321A (zh) 一种利用泛化梯度的微震信号重构方法和系统
CN110703319B (zh) 一种基于Khinchin-Einstein定理的微震事件检测方法和系统
CN111596367A (zh) 一种利用子空间学习优化的微震信号重构方法和系统
CN111596362A (zh) 一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法和系统
CN110361779B (zh) 一种基于卡方分布的微震事件检测方法和系统
CN110703321B (zh) 一种利用字典理论的微震事件检测方法和系统
CN112394403B (zh) 一种利用边缘探测的微震事件检测方法和系统
CN110703324A (zh) 一种利用随机字典表示的微震事件检测方法和系统
CN110161560B (zh) 一种微震事件的检测方法和装置
CN110146919B (zh) 基于正交投影的微震事件检测方法和系统
CN110146921B (zh) 基于狄拉克分布概率的微震事件检测方法和系统
CN110685665A (zh) 一种基于边界探测的微震事件检测方法和系统
CN110333530B (zh) 一种微震事件检测方法和系统
CN112180438A (zh) 一种利用选择矩阵的微震信号重构方法和系统
CN112257560B (zh) 一种利用累积相似性的微震事件检测方法和系统
CN112257565B (zh) 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统
CN112257577A (zh) 一种利用线性流形投影的微震信号重构方法和系统
CN111596361A (zh) 一种利用局限点的微震信号滤波方法和系统
CN111614344A (zh) 一种利用近端梯度的微震信号滤波方法和系统
CN111751884A (zh) 一种利用中心频率偏移的微震事件检测方法和系统
CN111679323A (zh) 一种利用误差矢量优化的微震信号滤波方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20201030