频域增强信号提取算法在光纤地震检波中的应用研究.pdf

摘要

鉴于石油资源日益减少，开发新油田资源变得至关重要。现有的浅层大面积

地层油田已无法满足需求，因此需探索深层和缝洞内的石油资源。在地震勘探中，

这些资源产生的微弱信号含有重要信息。光纤地震检波技术在深井防护中显示出

重要作用，尤其在深层或狭缝中的信号采集。本文研究了一种基于瑞利散射信号

的光纤振动检测技术，将光纤接收到的振动产生的后向瑞利散射光光强变化转换

为振动信号。由于光纤测得的信号频率范围宽且易受噪声干扰，本文引入频域信

号增强算法以提高有价值信号的强度。

本文研究地震勘探方法，分析地震波的类型和传播规律，确定反射波法在地

震勘探中的重要地位。同时，研究光纤检波原理和瑞利散射原理，明确光纤接收

振动产生的后向瑞利散射光光强变化可以检测到振动位置信息。通过集成多种光

学器件，将所测光信号转换为电信号，实现光纤对地震信号的检波。

本文主要工作内容如下：

（1）对三种常用的时频分析技术进行仿真分析，得出结论：短时傅立叶变

换(short-timeFouriertransform，STFT)要关注的是信号的频谱特性，而不是其时

间特性。这使得它在处理时变且非平稳的信号时，很难找到一个合适的窗口来匹

配每个特定的时间段。希尔伯特黄变换（Hilbert-HuangTransform，HHT）用于信

号非平稳且非线性的情况，能有效处理具有不同频率分量和幅度变化的信号。通

过（EmpiricalModeDecomposition，EMD）将信号分解为若干固有振动模态函数

（IntrinsicModeFunctions，IMF），再通过希尔伯特（Hilbert）变换获取每个IMF

的频率和幅度信息，能够提供信号的高分辨率频谱。但是如果信号中存在噪音或

者数据质量较差，HHT的分解结果可能会受到影响。确定连续小波变换

（ContinuousWaveletTransform,CWT）既实现采集信号的去噪重构，又实现事件

的拾取，是本文研究的重点。

（2）提出一种基于连续压缩小波变换（SS-CWT）的改进方法，通过自适应

压制时变和频变的噪声，提高信号的信噪比和分辨率。使用试验数据和含噪声数

据对算法进行测试，结果表明该方法能有效确定微震事件的发生时间和结束时间。

（3）对SS-CWT模型的建立流程进行介绍，并将提出的改进的SS-CWT方

法，应用到实际的数据中，对数据做信号高低频分离。对实际处理效果做出分析，

得出：基于CWT改进的SS-CWT算法可以有效的将非平稳信号中的高低频信息

提取出来，到达频谱增强的目的。

关键词:瑞利散射，光纤检波，STFT，HHT，SS-CWT

Abstract

Giventheincreasinglydwindlingpetroleumresources,thedevelopmentofnew

oilfieldresourcesbecomescrucial.Existingshallow,large-areareservoirscanno

longermeetdemands,hencetheneedtoexplorepetroleumresourcesindeeplayersand

fissures.Inseismicexploration,thefaintsignalsgeneratedbytheseresourcescontain

crucialinformation.Fiberopticseismicdetectiontechnologyhasshownsignificantim-

portanceindeepwellprotection,especiallyinsignalcollectionfromdeeplayersor

narrowfissures.Thispaperinvestigatesafiberopticvibrationdetectiontechnology

basedonRayleighscatteringsignals,convertingtheintensityvariationofba