CN112578435A - 岩石超声测试初至拾取方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种岩石超声测试初至拾取方法和系统，该方法包括：分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，所述超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号；基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理；基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间；以及基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。岩石超声测试初至拾取具有较高的准确性，且可以大幅减少手动拾取工作量。
Description
技术领域
本发明涉及岩石超声测试领域，特别涉及一种岩石超声测试初至拾取方法及系统。
背景技术
地震岩石物理超声实验是研究岩石结构与弹性参数关系的重要实验手段。该实验通过测量岩样一端激发的超声波传播穿过样品的时间来计算样品的等效速度。激发和接收通常分为纵波和横波，可以分别计算纵横波速度，从而计算样品等效弹性参数，如杨氏模量、泊松比等。岩石样品声波速度的计算原理如下：由发射探头发射一个超声脉冲，测量该脉冲透过岩样到达接收探头的纵横波初至时间，扣除纵横波在发射探头和接收探头内的传播时间(即零时)，获得纵横波实际透过岩样的传播时间。根据该时间和岩样长度即可计算出超声波穿过岩样的纵横波速度。
每次试验前，对所使用的探头都要采用发射探头和接收探头对接方式，精确标定纵横波的零时，以保证准确测量岩样纵横波速度。岩石物理超声实验通常对同一块岩石测量其在不同温度和压力情况下的纵横波速度，从而分析原位环境下的岩石表现出来的物理性质。目前岩石超声测试的信号传播时间主要通过人工拾取超声波到达时间来测量。样品数量多、测试压力环境丰富等情况往往造成拾取工作量巨大。且拾取结果受到较多人为干扰，可信度准确性有限。
目前在地震波传播研究领域有一些初至波自动拾取的成果，包括自相关法、小波变换法、深度学习法。微地震事件识别领域也有一些初至拾取方法，包括长短时窗能量比法、赤池信息准则法(Akaike信息准则，AIC)等。岩石中的超声传播与地层中的地震传播具有相同的特性，因此可以借鉴这些方法将其引入岩石超声测试信号的初至拾取中来。但是岩石超声测试还具有其自身的特点：
一是岩石超声测试通常具有较高的信噪比，由于不能保证加工后的样品端面一定与测试探头贴合，因此有时会产生一些噪声。这些噪声在高压情况下较弱，在低压情况较强。
二是横波测试时，接收探头由于偏振方向不对等原因会有较弱的纵波能量影响自动拾取效果。
三是完全的自动拾取会使某些样品的测试问题难以被及时发现和修正，因此需要使用半人工监督的方式。
因此，期待一种岩石超声测试信号的初至拾取方法，能够降低手动拾取工作量并提高拾取精度。
发明内容
本发明的目的是提供一种岩石超声测试初至拾取方法，以降低手动拾取工作量并提高拾取精度。
本发明一方面提出一种岩石超声测试初至拾取方法，包括：
分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，所述超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号；
基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理；
基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间；以及
基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
优选地，所述基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理包括：
将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像；
基于三维块匹配算法对所述二维灰度图像进行去噪处理；
在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
优选地，根据以下公式(1)计算所述纵波初至时间和第一横波初至时间：
AIC(k)＝k·log{var[x(1,k)]}+(N-k-1)·log{var[x(k+1,N)} (1)
其中，AIC(k)表示初至时间，x表示信号波形，k＝1,2,…,N，N表示信号的总采样点数。
优选地，根据以下步骤拾取第二横波初至时间：
根据公式(2)计算AIC曲线上任一采样点i的梯度：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
其中，AICg(i)表示AIC曲线上任一采样点i的梯度，AIC(i)表示AIC曲线上任一采样点i对应的AIC曲线值；
确定与所述AIC曲线的梯度最大的采样点距离最近的AIC曲线极小值点，以所述极小值点对应的采样时间作为所述第二横波初至时间。
本发明另一方面提出一种岩石超声测试初至拾取系统，所述系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，所述超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号；
基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理；
基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间；以及
基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
优选地，所述基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理包括：
将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像；
基于三维块匹配算法对所述二维灰度图像进行去噪处理；
在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
优选地，根据以下公式(1)计算所述纵波初至时间和第一横波初至时间：
AIC(k)＝k·log{var[x(1,k)]}+(N-k-1)·log{var[x(k+1,N)} (1)
其中，AIC(k)表示初至时间，x表示信号波形，k＝1,2,…,N，N表示信号的总采样点数。
优选地，根据以下步骤拾取第二横波初至时间：
根据公式(2)计算AIC曲线上任一采样点i的梯度：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
其中，AICg(i)表示AIC曲线上任一采样点i的梯度，AIC(i)表示AIC曲线上任一采样点i对应的AIC曲线值；
确定与所述AIC曲线的梯度最大的采样点距离最近的AIC曲线极小值点，以所述极小值点对应的采样时间作为所述第二横波初至时间。
本发明的有益效果在于：本发明将BM3D方法、AIC拾取方法和AIC梯度拾取法相结合。依据高压下的信号信噪比较高且不同压力下的检测信号具有一定的相似性，通过BM3D去噪技术将同一样品不同压力下的超声测试信号作为一个二维灰度图像进行滤波去噪，可以提取二维灰度图像中的相似性，同时去掉随机噪声。同一样品的一组信号可分别基于AIC、AIC梯度进行初至拾取。由于横波信号中纵波能量较弱，起跳较缓慢，而横波信号起跳干脆，能量较强。根据AIC曲线梯度就可以较好地拾取横波初至时间。本发明的方法能够降低手动拾取工作量，提高初至拾取的效率和准确性。
本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的附图标记通常代表相同部件。
图1显示根据本发明示例性实施例的岩石超声测试初至拾取方法的流程图；
图2显示根据本发明示例性实施例的岩石超声测试初至拾取方法中某一岩石样品在8个不同围压下的超声测试纵波信号组合的二维灰度图像；
图3显示图2中第8个围压(最低围压)下未经去噪的超声测试纵波信号；
图4显示图3中的信号经过BM3D滤波去噪后的波形；
图5显示本发明示例性实施例中不包含噪音的超声测试纵波波形、对应的AIC曲线和基于AIC拾取的纵波初至时间；
图6显示本发明示例性实施例中的超声测试横波波形、对应的AIC曲线、基于AIC拾取的第一横波初至时间和基于AIC梯度法拾取的第二横波初至时间；
图7显示图6中的AIC曲线对应的AIC梯度曲线。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
图1显示根据本发明示例性实施例的岩石超声测试初至拾取方法的流程图。参考图1所示，根据本发明示例性实施例的岩石超声测试初至拾取方法包括以下步骤：
步骤1：分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号。
在进行岩石超声测试时，通常情况下均要获取岩石在不同压力下的超声测试信号，超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号。例如，可以利用MTS815全数字型液压伺服试验机分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号。
步骤2：基于三维块匹配算法对超声测试信号进行去噪处理。
虽然超声测试的环境是在实验室中，受到外界的干扰比较少，但是超声测试信号中仍然会存在一些由仪器、样品以及操作问题产生的噪声。部分噪声具有随机性，同时也存在部分规则噪声。
三维块匹配算法(Block Matching 3D，BM3D，或称块匹配三维算法)是图像去噪领域的传统方法中效果最好的算法。BM3D算法寻找图像中的相似块，将相似块组成3D数据块。之后将相似块做域变换，降低相似块自身的噪声水平。最后再将相似块聚合，做加权处理，得到最后的输出。BM3D算法可以识别出图像中的相似结构，对不同噪声水平的相似块滤波程度也不相同，并且在滤波时能够很好的保留这些相似结构。
本发明实施例将BM3D算法结合到岩石超声测试信号去噪中。将同一岩石在不同压力下的超声测试信号作为一个组合，视为一个二维灰度图像。从二维灰度图像上可以很明显的看出不同压力下的接收信号具有相似结构。利用高围压下具有高信噪比的特点，对低围压下的信号进行滤波去噪处理。实验室条件下的测试信号往往信噪比较高，因此不需要针对每一组信号都进行去噪处理，可以只针对个别岩石样品的测试信号进行去噪，避免引入过多的计算量。
具体地，基于三维块匹配算法对超声测试信号进行去噪处理包括以下步骤：
将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像；
基于三维块匹配算法对所述二维灰度图像进行去噪处理；
在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
其中，可以将超声测试纵波信号和超声测试横波信号分别组合为二维灰度图像，基于三维块匹配算法进行去噪处理，再分别提取不同压力下的去噪信号。
从计算机存储角度出发，每个信号是一个一维数组，多个信号组合在一起可以视为一个二维数组。根据信号的排列方式，去噪处理后再分别提取二维数组中的每一行或者每一列，就可以获得单个信号。
步骤3：基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间。
赤池信息准则(Akaike information criterion，AIC)是一种基于自回归模型的算法，建立在熵的基础上，由信息论和极大似然原理推导而出，用于权衡统计法估计模型的复杂度和衡量此模型拟合优良度的一种标准。在初至拾取中，利用AIC确定统计特性不同的两种平稳序列的分界点。具体地，可使用下式(1)快速计算得到初至时间：
AIC(k)＝k·log{var[x(1,k)]}+(N-k-1)·log{var[x(k+1,N)} (1)
其中，AIC(k)表示初至时间，x表示信号波形，k＝1,2,…,N，N表示信号的总采样点数。
当信号起跳干脆、测试环境噪声较小时，AIC曲线的全局最小值就是信号初至时间。利用公式(1)，当x表示超声测试纵波信号波形时，可以计算得到纵波初至时间，当x表示超声测试横波信号波形时，可计算得到第一横波初至时间。
步骤4：基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
岩石超声测试的接收探头包括纵波接收探头和横波接收探头两种。测试横波速度时，不可避免的会在接收的超声测试信号中有部分纵波能量。纵波能量较弱，会在横波到达前有部分的微弱波形，干扰横波初至时间的拾取。本发明利用接收到的横波和纵波能量起伏上的差异，使用AIC曲线的梯度拾取横波初至。AIC曲线梯度通过公式(2)计算：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
由于横波测试信号中，纵波起跳不明显，而横波起跳更干脆，能量变化更大。所以在AIC曲线中，在信号到达之后会有两个极小值点，且后一个极小值点附近的梯度更大。由此，本发明计算AIC曲线的梯度之后，在梯度最大的采样点附近寻找距离最近的AIC极小值点作为横波初至起跳位置。通常在梯度最大值点附近的2～3个采样点内可以确定起跳位置。
具体的，根据以下步骤拾取第二横波初至时间：
根据公式(2)计算AIC曲线上任一采样点i的梯度：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
其中，AICg(i)表示AIC曲线上任一采样点i的梯度，AIC(i)表示AIC曲线上任一采样点i对应的AIC曲线值；
确定与AIC曲线的梯度最大的采样点距离最近的AIC曲线极小值点，以所述极小值点对应的采样时间作为第二横波初至时间。
将第二横波初至时间作为校正的横波初至时间，代替第一横波初至时间，以提高横波初至的拾取精度。
本发明实施例还提出一种岩石超声测试初至拾取系统，所述系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，所述超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号；
基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理；
基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间；以及
基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
优选地，所述基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理包括：
将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像；
基于三维块匹配算法对所述二维灰度图像进行去噪处理；
在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
优选地，根据以下公式(1)计算所述纵波初至时间和第一横波初至时间：
AIC(k)＝k·log{var[x(1,k)]}+(N-k-1)·log{var[x(k+1,N)} (1)
其中，AIC(k)表示初至时间，x表示信号波形，k＝1,2,…,N，N表示信号的总采样点数。
优选地，根据以下步骤拾取第二横波初至时间：
根据公式(2)计算AIC曲线上任一采样点i的梯度：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
其中，AICg(i)表示AIC曲线上任一采样点i的梯度，AIC(i)表示AIC曲线上任一采样点i对应的AIC曲线值；
确定与所述AIC曲线的梯度最大的采样点距离最近的AIC曲线极小值点，以所述极小值点对应的采样时间作为所述第二横波初至时间。
实施例
在实施例中以实际岩石样品的超声测试初至拾取结果说明本发明实施例的岩石超声测试初至拾取方法的效果。岩石样品为来自某工区的共60块碳酸盐岩样品。每块岩石样品在8个不同的围压条件下进行超声测试，共计需要拾取960个超声测试信号。
对于每块岩石样品，按照以下步骤进行岩石超声测试初至拾取：
步骤1：分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号。
步骤2：基于三维块匹配算法对超声测试信号进行去噪处理。
在本步骤中，分别针对超声测试纵波信号和超声测试横波信号，根据三维块匹配算法进行去噪处理。具体地，首先将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像，图2显示实施例中某一岩石样品在8个不同围压下的超声测试纵波信号组合的二维灰度图像；然后基于三维块匹配算法对二维灰度图像进行去噪处理；在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
步骤3：基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间。
图3显示图2中第8个围压(最低围压)下未经去噪的超声测试纵波信号，以及在未经去噪的情况下基于AIC拾取的纵波初至。图4显示图3中的超声测试纵波信号经过BM3D滤波去噪后的波形，以及经过去噪之后基于AIC拾取的纵波初至。
图5显示实施例中不包含噪音的超声测试纵波波形、对应的AIC曲线和基于AIC拾取的纵波初至时间。对于图5所示的超声测试纵波信号，不进行步骤2的去噪处理也能较准确的拾取纵波初至时间。
步骤4：基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
图6显示实施例中的超声测试横波波形、对应的AIC曲线、基于AIC拾取的第一横波初至时间(由图中实心矩形表示)和基于AIC梯度法拾取的第二横波初至时间(由图中实心菱形表示)。图7显示图6中的AIC曲线对应的AIC梯度曲线。
对60块岩石样品分别进行超声测试初至拾取，并与手动拾取结果进行对比。对比结果显示根据本发明实施例的岩石超声测试初至拾取方法具有较高的准确性，且可以大幅减少手动拾取工作量。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。
Claims (8)
1.一种岩石超声测试初至拾取方法，其特征在于，包括：
分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，所述超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号；
基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理；
基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间；以及
基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
2.根据权利要求1所述的岩石超声测试初至拾取方法，其特征在于，所述基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理包括：
将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像；
基于三维块匹配算法对所述二维灰度图像进行去噪处理；
在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
3.根据权利要求1所述的岩石超声测试初至拾取方法，其特征在于，根据以下公式(1)计算所述纵波初至时间和第一横波初至时间：
AIC(k)＝k·log{var[x(1,k)]}+(N-k-1)·log{var[x(k+1,N)} (1)
其中，AIC(k)表示初至时间，x表示信号波形，k＝1,2,…,N，N表示信号的总采样点数。
4.根据权利要求1所述的岩石超声测试初至拾取方法，其特征在于，根据以下步骤拾取第二横波初至时间：
根据公式(2)计算AIC曲线上任一采样点i的梯度：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
其中，AICg(i)表示AIC曲线上任一采样点i的梯度，AIC(i)表示AIC曲线上任一采样点i对应的AIC曲线值；
确定与所述AIC曲线的梯度最大的采样点距离最近的AIC曲线极小值点，以所述极小值点对应的采样时间作为所述第二横波初至时间。
5.一种岩石超声测试初至拾取系统，其特征在于，所述系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
分别获取同一岩石在不同压力下的超声测试信号，所述超声测试信号包括超声测试纵波信号和超声测试横波信号；
基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理；
基于赤池信息准则(AIC)分别针对每个超声测试纵波信号拾取纵波初至时间，针对每个超声测试横波信号拾取第一横波初至时间；以及
基于AIC梯度法分别针对每个超声测试横波信号拾取第二横波初至时间，作为校正的横波初至时间。
6.根据权利要求5所述的岩石超声测试初至拾取系统，其特征在于，所述基于三维块匹配算法对所述超声测试信号进行去噪处理包括：
将不同压力下的超声测试信号组合为二维灰度图像；
基于三维块匹配算法对所述二维灰度图像进行去噪处理；
在去噪后的二维灰度图像中分别提取不同压力下的去噪后的超声测试信号。
7.根据权利要求5所述的岩石超声测试初至拾取系统，其特征在于，根据以下公式(1)计算所述纵波初至时间和第一横波初至时间：
AIC(k)＝k·log{var[x(1,k)]}+(N-k-1)·log{var[x(k+1,N)} (1)
其中，AIC(k)表示初至时间，x表示信号波形，k＝1,2,…,N，N表示信号的总采样点数。
8.根据权利要求5所述的岩石超声测试初至拾取系统，其特征在于，根据以下步骤拾取第二横波初至时间：
根据公式(2)计算AIC曲线上任一采样点i的梯度：
AICg(i)＝AIC(i+1)+AIC(i-1)-2AIC(i) (2)
其中，AICg(i)表示AIC曲线上任一采样点i的梯度，AIC(i)表示AIC曲线上任一采样点i对应的AIC曲线值；
确定与所述AIC曲线的梯度最大的采样点距离最近的AIC曲线极小值点，以所述极小值点对应的采样时间作为所述第二横波初至时间。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114707533A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-07-05 | 西北核技术研究所 | 一种基于拐点变换的时序信号到时拾取方法 |
| CN115406971A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-11-29 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种岩体试件超声波初至拾取方法 |
| CN115479992A (zh) * | 2021-05-31 | 2022-12-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种三维数字岩心纵横波速度的确定方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080229832A1 (en) * | 2007-02-16 | 2008-09-25 | Los Alamos National Security | Automatic time-of-flight selection for ultrasound tomography |
| KR20130067015A (ko) * | 2011-12-13 | 2013-06-21 | 경희대학교 산학협력단 | 창 함수 비선형 에너지 연산자를 이용한 투과 초음파 단층 촬영기에서 최초 도달 펄스를 검출하기 위한 방법 |
| CN105738948A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-06 | 重庆地质矿产研究院 | 一种基于小波变换的微地震数据降噪方法 |
| CN106154332A (zh) * | 2015-05-13 | 2016-11-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种井中微地震纵横波事件初至识别方法 |
| CN106886044A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-06-23 | 吉林大学 | 一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法 |
| US20190235105A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Method for enhancing a computer to estimate an uncertainty of an onset of a signal of interest in time-series noisy data |
-
2019
- 2019-09-27 CN CN201910925577.6A patent/CN112578435B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080229832A1 (en) * | 2007-02-16 | 2008-09-25 | Los Alamos National Security | Automatic time-of-flight selection for ultrasound tomography |
| KR20130067015A (ko) * | 2011-12-13 | 2013-06-21 | 경희대학교 산학협력단 | 창 함수 비선형 에너지 연산자를 이용한 투과 초음파 단층 촬영기에서 최초 도달 펄스를 검출하기 위한 방법 |
| CN106154332A (zh) * | 2015-05-13 | 2016-11-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种井中微地震纵横波事件初至识别方法 |
| CN105738948A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-06 | 重庆地质矿产研究院 | 一种基于小波变换的微地震数据降噪方法 |
| CN106886044A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-06-23 | 吉林大学 | 一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法 |
| US20190235105A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Method for enhancing a computer to estimate an uncertainty of an onset of a signal of interest in time-series noisy data |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 朱维 等: "岩石超声检测信号初至的AIC自动拾取方法", CT理论与应用研究, vol. 24, no. 2, pages 227 * |
| 赵会良: "基于超声阵列的层析成像检测方法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑, no. 09, pages 52 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115479992A (zh) * | 2021-05-31 | 2022-12-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种三维数字岩心纵横波速度的确定方法 |
| CN115479992B (zh) * | 2021-05-31 | 2024-05-28 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种三维数字岩心纵横波速度的确定方法 |
| CN114707533A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-07-05 | 西北核技术研究所 | 一种基于拐点变换的时序信号到时拾取方法 |
| CN115406971A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-11-29 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种岩体试件超声波初至拾取方法 |
| CN115406971B (zh) * | 2022-08-25 | 2024-05-14 | 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） | 一种岩体试件超声波初至拾取方法 |
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