简介：传统的f-x域经验模态分解法（Empiricalmodedecomposition,EMD）能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。

简介：Inthispaper,wetheoreticallyandnumericallystudyacombinedmonopole–dipolemeasurementmodetoshowitscapabilitytoovercometheissuesencounteredinconventionalsingle-wellimaging,i.e.,thelowsignal-to-noiseratioofthereflectionsandazimuthambiguity.First,theazimuthambiguity,whichexistsextensivelyinconventionalsingle-wellimaging,issolvedwithanimprovedimagingprocedureusingcombinedmonopole–dipoleloggingdatainadditiontoconventionalloggingdata.Furthermore,wedemonstratethatthedirectwavespropagatingalongtheboreholeswithstrongenergy,canbeeffectivelyeliminatedwiththeproposedcombinedmonopole–dipolemeasurementmode.Thereflectionsarethereforepredominantinthecombinedmonopole–dipoledataevenbeforethesignalsarefiltered;thus,thereflections’arrivaltimesineachreceiverareidentified,whichmayhelpminimizethedifficultiesinfilteringconventionalloggingdata.Theoptimizedprocessingflowofthecombinedmeasurementmodeloggingimageisgiveninthispaper.Theproposedcombinedmonopole–dipolemeasurementmodemayimprovetheaccuracyofsingle-wellimaging.

简介：地震波场数值模拟中不可避免地会出现边界反射,一般采用吸收边界条件以压制人工边界反射。目前常用的分裂式完全匹配层（PML）边界条件需要在边界处进行特殊处理,尤其是在三维情况下需要将变量分裂为三个分量,增加了数值模拟的计算时间和内存占用量。与分裂式PML吸收边界条件相比,混合吸收边界条件（HABC）具有易于实现、计算量小和吸收效果好等优点,可以提高三维波动方程数值模拟的计算效率。本文将基于一阶Higdon单程波方程的混合吸收边界条件从二维计算域发展到三维,提出了适用于三维弹性波数值模拟的混合吸收边界条件。均匀模型以及复杂模型的三维数值模拟结果表明,混合吸收边界条件与传统的完全匹配层边界条件相比,具有效率高、吸收效果好的优势。