地震资料去噪技术的国内外研究现状及趋势共97页文档
地震数据重建和去噪方法研究
地震数据重建和去噪方法研究地震数据重建和去噪方法研究摘要：地震勘探是石油勘探开发领域中非常重要的一种勘探手段，而地震数据在勘探过程中起到关键的作用。
本文研究了地震数据重建和去噪方法，包括了传统方法以及近年来发展的一些新的算法。
传统方法主要包括平滑、预测滤波、小波变换等。
而新的算法包括稀疏表示、低秩矩阵分解等。
针对各种算法的优缺点，本文结合实验数据分析提出适用于不同情况的方法，并对这些算法的应用展开了讨论。
关键词：地震勘探；数据重建；数据去噪；稀疏表示；低秩矩阵分解1.引言地震勘探是指人们运用物理勘探技术来探测地下潜在的地质资源、地形地貌和重大地质灾害隐患等方面信息的一种勘探方法。
利用地震波在地下传播的信息来描绘地下界面的地姿结构，以此为依据进行石油勘探活动。
而地震勘探中的地震数据在勘探过程中起到关键的作用，其中一个重要的问题就是如何对地震数据进行重建和去噪，以保证数据的准确和可靠性。
2.地震数据重建和去噪方法2.1 传统方法传统的数据重建和去噪方法主要包括平滑、预测滤波、小波变换等。
平滑方法是指用一个平均值替代原信号上的噪声。
这种方法的优点是简单易行，但是也有一些缺点，比如在信号中存在较多高频成分时可能丢失一定的信号信息。
预测滤波是利用一些数学模型对信号进行滤波，以达到去噪的效果。
该方法需要确定信号模型参数，精度高但计算量较大。
小波变换是将原始信号分解成一系列小波包，再根据不同尺度和频率将信号去噪。
这种方法相对于平滑和预测滤波来说具有更高的精度和更低的失真率，但也存在着计算量较大和设置参数困难等问题。
2.2 新的方法稀疏表示和低秩矩阵分解是近年来非常流行的数据重建和去噪方法。
稀疏表示是一种新的信号处理方法，它把稀疏信号表示为一组基序列的非常少的线性组合。
其将信号表示为原信号中的一小部分，因此可以用较少的数据表示源数据，从而可以达到去噪的目的。
低秩矩阵分解是另一种重构噪声信号的有效方法。
原理是通过矩阵分解将原始信号分解成低秩矩阵和稀疏矩阵两部分。
辽河外围陆西凹陷地区地震资料去噪技术研究
辽河外围陆西凹陷地区地震资料去噪技术研究在许多地区的地震资料中,由于受到复杂地表和地质条件的影响,存在着各种各样的干扰波，严重地影响了地震资料的成像效果。
为了提高地震资料的信噪比，为后续处理打下基础，需要在地震资料处理过程中采用一系列有效的方法压制和衰减各种干扰。
本文以辽河外围陆西凹陷包32井区最新采集的地震资料为研究素材，在学习和借鉴国内外先进技术的同时，从生产实际入手，对原始资料进行了全方位的分析。
总结出资料存在异常道、异常振幅、环境噪音、谐振干扰、强面波和声波干扰等噪声特点。
针对这些干扰，采用多域和三维十字锥形滤波、异常振幅衰减、叠前三维随机噪声衰减等多种有针对性的叠前去噪技术组合迭代进行压制，在最大限度保护有效波的前提下，提高资料的信噪比。
在对去噪技术进行研究应用的同时，还采取了合理有效的静校正方法、振幅补偿方法、井约束处理方法、叠前时间偏移等一系列配套技术的综合应用。
最终处理成果的地质现象丰富，断层、断点清晰，火成岩特征清楚，沉积横向变化特征明显，特殊岩体的反射清楚，与井资料吻合较好。
三维十字交叉锥形滤波技术是将三维地震资料的观测系统重排成十字交叉道集，将重排后的三维地震数据体从时间空间域变为频率域的锥体形状，并通过设计相应的滤波函数将面波进行消除，具有较强的实用性。
通过该方法的应用，对该区资料的面波压制起到了很好的效果，在未伤及到有效信号的同时面波得到了很好地压制。
叠前三维随机噪音衰减技术利用了线性同相轴在频率、空间域可预测，而随机噪声不可预测的特性。
采用最小平方原理求取三维预测算子，用求取的预测算子对该频率成分的数据体进行滤波，并对滤波后的所有频率进行反傅立叶变换到时间域，便能对噪声进行压制。
有助于改善速度谱质量从而进行精确的速度分析，获得较为准确的速度场，保证地震资料的最佳叠加与偏移成像。
通过该方法的应用，该区资料的信噪比明显提高，速度走势明显，速度谱质量有了大幅的改善。
论文通过对辽河外围陆西凹陷地区地震资料的去噪技术进行了深入研究，形成了一套适合辽河外围复杂构造区低信噪比地震资料的处理方法和配套技术。
去噪技术在地震资料处理中的应用研究
去噪技术在地震资料处理中的应用研究摘要：油气技术形势的发展勘探目标逐渐向深层和地表复杂地区的转移,给地震资料处理工作提出了更高的要求,而如何解决地震数据的信噪比问题，对于改善数据处理的质量至关重要。
如何运用已有的技术与方法使数据的信噪比达到最大，是目前地震数据处理中的一个重要问题。
基于此，本文将从以下几个方面出发，详细阐述去噪技术在地震资料处理中的应用，以期能够为相关人员提供一些必要的参考。
关键词：去噪技术；地震资料处理；应用分析前言：高分辨率、高信噪比、高保真度是地震资料处理的主要目标，而信噪比是保证高分辨率、高真实感的重要保证。
在地震资料处理中，若信号噪声较小，则无法获得高精度、高精度的资料。
而增强信号的信噪比就是通过去噪来实现的，因此，去噪技术在地震资料的处理中起到了非常关键的作用。
无论是在叠前还是叠后，去噪处理在地震数据中都占有重要的位置。
目前，随着油气勘探技术的不断发展，各种去噪软件也日益增多。
由此看来，对不同的去噪方法进行分类与分析，有一定的理论和实践意义。
一、噪声类型及其特点分析（一）类型根据噪声的出现规律可将噪声分为规则噪声和无规则噪声两大类。
无规则噪声（随机噪声）是指在地震资料中没有固定的频率、没有固定传播方向的波动，从而产生一种杂乱无章的背景。
在地震记录中，随机噪声具有很宽的频谱和不确定的视场速度，因此很难利用随机噪声与有效波的频谱差别或传播方向的差别来抑制随机噪声。
规则性噪音是指具有特定主频和固定视觉速度的噪音。
如面波、交流电干扰、声波、浅层折射等。
造成噪音的因素和类型是多种多样的，因此，在抑制噪音时，要区分出不同的有效发射波和噪音，以最大限度地降低干扰。
（二）特征首先，所谓的规则干扰波，就是指具有主频和视场速度的干扰波，比如面波和折射波。
折射波干扰波是一条直线波，其轴线方向相同，它的主要特征是具有特定的频率和视场速率，对于此类干扰波，一般采用f-k域滤波技术进行消噪；在地震数据处理中，面波是最常用的一种，其发出的声音频率在地震记录中呈“扫帚状”。
地震科学的研究现状与未来展望
地震科学的研究现状与未来展望地震是一种自然现象，无论是在科技和社会发展方面，我们都无法全面解决这一问题。
因此，对地震科学的深入研究与理解至关重要。
在地震科学领域内，地震的观测、预测、监测等方面的科学技术滞后是一个必须要解决的问题，地震科学的未来展望与变革也是广受关注的话题。
本文将从这些方面探讨地震科学的研究现状与未来展望。
一、地震观测技术现状与挑战地震观测是地震科学的基础研究。
地震观测的目的是通过分析不同地震波和速度波的行程时刻、强度和频率等来研究地球内部和一些地球板块的运动。
随着科技的发展，地震观测技术的准确性和精度不断提高，但是仍面临着一些挑战。
1.观测区域覆盖范围小地震观测站的数量和分布地区的密度问题是地震观测面临的主要挑战之一。
目前，全球仅有大约3000个地震观测站，尤其在亚洲洲的观测点非常少，这使得人们难以有效监测到新型地震事件，地震观测范围难以覆盖更广的地理区域，也对建立全球预警系统带来了巨大的困难。
2.观测站设备老旧地震观测站设备的科技含量较低，难以胜任新型科学技术对地震观测的需求。
目前，许多地震观测站的设备都比较老旧，技术含量低，无法满足现代地震学的高精度和高分辨率的要求。
二、地震预测科学挑战地震预测是预测地震可能发生的时间、地点、强度和频率的一种科学活动，是研究地震随时间和地点变化的规律和机制的一种方法。
地震预测可分为短、中和长期预测。
然而，地震预测尚面临一些未解决的科学问题和挑战，这些问题中包括以下几点：1.缺少可靠的预测方法地震预测的有效技术是目前无法开发的，地球物理、地球化学、地球力学等多领域的数据都需要整合到一起，来建立更精确、更可靠的地震预测系统。
目前，现有的地震预测方法准确率总是不稳定，预测时间不够精确，因此难以满足实际需求和应对紧急情况。
2.预测时间过短短期预测是指在地震前几个小时或几天内预测地震发生的可能性。
这种预测方式需要快速响应和高准确度，但是需要大量的资金和技术支持，而这些资金和技术支持目前还没有得到足够的紧急响应。
地震数据剩余静校正与人工智能去噪研究
传统去噪方法
基于信号处理的去噪方法
通过滤波技术、频率域分析、小波变换等手段对地震数据进行处理，以去除噪声 干扰。
基于统计模型的去噪方法
利用地震信号的统计特征，建立模型对数据进行滤波处理，从而提高地震数据的 信噪比。
人工智能去噪技术
基于神经网络的去噪方法
利用神经网络的学习能力和模式识别能力，对地震数据进行 分类和识别，实现自动去噪。
促进人工智能技术在地球物理学中的应用
人工智能技术在许多领域都得到了广泛的应用，但在地球物理学中的应用还相对较少。对 地震数据进行剩余静校正和人工智能去噪，可以促进人工智能技术在地球物理学中的应用 ，为地球物理学的发展提供新的思路和方法。
02
地震数据剩余静校正研究
地震数据采集
地震勘探原理
地震勘探是一种利用地震波在地层中的传播规律 来探测地下地质构造的方法。
研究不足与展望
总结词
尽管本研究取得了显著的成果，但仍存在一些不足之 处，有待进一步改进和完善。
详细描述
首先，对于一些特殊的地质条件和复杂的地震数据， 本研究的算法可能无法完全消除噪声干扰。未来可以 考虑引入更强大的去噪算法和深度学习技术，提高算 法的适应性和鲁棒性。其次，本研究主要关注了地震 数据的静校正和去噪方面，未涉及其他类型的数据处 理和分析。未来可以进一步拓展研究范围，探索如何 将本研究的成果应用于其他类型的数据处理中。
剩余静校正方法
包括折射波静校正、反射 波静校正、重力静校正等 。
静校正精度评估
通过模型试验或实际数据 对比来评估静校正方法的 精度。
03
人工智能去噪技术研究
噪声产生原因及影响
噪声产生原因
噪声产生的原因主要包括地震勘探过程中环境干扰、仪器设备因素以及信号 处理不当等。
反射法地震勘探噪声消除技术的应用分析
反射法地震勘探噪声消除技术的应用分析摘要：介绍了地震勘探中噪音的种类和特点，集中阐述了反射法地震勘探噪声消除技术噪音去除的具体方法和分类，并且对反射法地震勘探噪声消除技术的应用进行了科学的探究，给反射法地震勘探噪声消除技术的应用分析带来了先进的积极意义。
关键词：反射法地震勘探噪音消除应用分析1、前言随着社会的高速发展, 新型的科学技术正在不断的被开发，带来了新方法的引进与应用, 大大提高了地球物理学研究工作取得第一性资料的效率及资料的质量。
而从近年的SEG年会的实际情况来说，地震处理技术已经成为了地球物理学最受关注的主题之一，特别是其中的多次波处理技术的研究基本上已经成为单独的主题，受到广大学者和其他人员的对它热力探讨和对它应用的大力分析。
作为地震资料处理环节的重要部分，在提高地震资料信噪比方面的去噪技术正在不断的得到完善和发展。
本文通过对噪音消除技术核心内容的科学探究，结合各种噪音的特点，谈一谈反射法地震勘探噪声消除技术的应用。
2、噪音的特性在反射法地震勘探的工作进行中，地震噪声主要包括除了一次反射波以外的其它任何地震能量。
从噪声的数据特征方面上来看，主要把地震噪声分为规则噪声和随机噪声两种。
其中规则噪声具有特别明显的运动学特征；而随机噪声则非常常见，尤其是在高频部分它就是最主要的噪声，这也是高分辨率的主要难点和重点。
规则噪音主要分为声波、面波、浅层折射波、次生干扰波、50Hz交流电干扰波和多次波六种；而随机噪音主要分为风吹草动及人的噪音、井中激发的微震干扰、大气电离层的噪音和仪器噪音四个方面。
3、反射法地震勘探噪声消除技术的应用反射法地震勘探噪声消除技术的应用主要体现在其应用过程中对于不同噪音消除技术的运用，只有了解了每一种噪音消除技术的内容和特点，才能在具体应用中科学合理的选择每一种技术。
下面从噪音消除技术在方法分类上的两方面来谈谈反射法地震勘探噪声消除技术的应用。
3.1 利用有用信号和噪声的频率成分不同频率滤波是目前使用最广泛应用的去噪方法，常见的频率滤波器类型主要有以下几种。
地震资料去噪及其方法研究
地震资料去噪及其方法研究摘要：无论是在叠前还是叠后，地震资料去噪处理的地位都举足轻重。
随着勘探技术的发展，去噪软件已越来越多。
对各种去噪方法进行分类和分析，具有理论价值和实际指导意义。
关键词：去噪技术；时频分析高分辨率、高信噪比、高保真度是地震数据处理追求的目标，而信噪比又是高分辨率和高保真度的保障。
在地震数据处理中，如果信噪比较低，那么高分辨率和高保真度就不可能实现。
而提高信噪比的途径正是去噪，可见去噪技术在地震数据处理中有着很重要的地位。
一、噪声分类（1）规则噪音干扰，主要是指有一点主频和视速度的噪音，如面波、50Hz、声波干扰、折射波干扰、多次波干扰等（2）随机噪声地震勘探中不可避免的一类干扰波就是随机噪声，它没有固定频率和固定传播方向的波，无确定的视速度。
主要有：1.风吹草动及人为噪声；2.井中激发的微震干扰；3.大气电离层的噪声。
二、去噪方法研究（1）f-k域去噪技术在傅氏变换基础上研究出来的去噪方法有很多，而f-k域去噪技术是最基本的技术。
f-k滤波是利用有效波和干扰波在f-k域的视速度差异设计一个扇形滤波器，他可以滤掉任意方向任意视速度的干扰波，时窗可以任意给，利用他可以压制线性干扰波，多次波，虚反射等干扰波，由于它理论严密和实际效果显著得到了广泛应用。
（2）炮域反偏移去噪偏移目前是地球物理界的热门问题，最近几年有些学者开始对反偏移进行研究，而以反偏移去噪为基础的研究更是另辟蹊径。
以炮域反偏移为基础的去噪方法，其原理是根据地震波的传播规律，进行偏移处理，增强地下反射点有效信号，再通过炮域反偏移，实现资料信噪比的提高，突出有效反射波。
炮域叠前积分法反偏移技术基本思路是运用非递推的Kirchhoff积分法，提高了有效波的反射强度，又压制噪声；再通过反偏移，还原成地表接收的单炮记录。
运用偏移和反偏移，恢复地震波的有效反射，但是干扰信号却得不到恢复，有效的达到了去噪的目的。
技术路线示意如图2所示。
地震数据技术现状及发展
地震数据技术现状及发展
一、地震数据技术现状
地震数据技术已经发展了几十年，但仍然处于比较早期的发展阶段。
最初，地震数据采集仅限于地震仪器收集观测数据，而且精度比较低，只能检测和记录有限的地震信息，如地震振动的强度，地震时间和震中位置信息等。
随着信息技术的发展，地震数据采集方式已经大大提高，可以使用各种高精度仪器，如海洋顶空仪、海底地震表、地面地震仪等，以详细记录地震活动。
此外，现在我们也能够采集到大量的多源航空及卫星地面数据，用于分析地震的特征。
例如，可以使用视频或位置技术（GPS）来跟踪地震活动，以及测量地球表面变化，这些测量也可以用于识别和跟踪地震活动。
另外，目前，地震数据处理技术也已经取得了较大的进展。
现代数据处理技术，如数字信号处理、图像处理、虚拟现实等，都可以用于分析和处理地震信息，从而提高研究者对地震知识的了解。
二、地震数据技术发展
在未来几年，地震数据技术将继续向前发展。
预计，地震数据采集技术将会更精细，可以收集到更多的多源数据，这将有助于研究者更好地了解地震的特征。
地震监测中的数据降噪算法研究
地震监测中的数据降噪算法研究地震是一种自然灾害，给人类的生命财产安全带来了巨大的威胁。
因此，准确地判断地震的发生和预测其趋势对于减轻灾害风险至关重要。
而地震监测中的数据降噪算法正是为了从原始地震信号中提取有用的信息，去除噪声干扰，进而提高地震监测的准确性。
数据降噪算法主要包括传统算法和深度学习算法。
传统算法是指基于统计学的降噪方法，如小波变换、 Kalman滤波、时频分析等。
深度学习算法则是指通过大量数据训练神经网络模型，学习特征表示，从而实现数据降噪。
小波变换是一种常用的降噪方法。
它将信号分解成频域和时域信息，然后根据不同频段的特性进行去噪处理。
通过选择适当的小波基函数和阈值，可以有效地去除地震监测中的噪声干扰。
但是，小波变换在处理非平稳信号时，可能导致信号失真，因此在实际应用中需要进行适当的调整。
Kalman滤波是一种基于状态空间模型的降噪方法，可以用于实时地震数据处理。
它通过建立状态方程和观测方程，根据观测数据和系统模型对状态进行递推估计，从而实现数据降噪。
Kalman滤波算法通常用于处理线性系统，但在非线性系统中也可以通过扩展卡尔曼滤波（EKF）或粒子滤波（PF）进行处理。
时频分析是一种常用的信号处理方法，可以将信号在时域和频域上进行表示和分析。
通过对地震监测数据进行时频分析，可以提取地震信号的瞬态特征和频率分布。
常用的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和滞后相位矩谱（LPSS）。
这些方法可以有效地提取地震信号中的有用信息，并减少噪声干扰的影响。
除了传统算法外，深度学习算法在数据降噪方面也有很好的应用前景。
深度学习算法通过构建深层神经网络模型，可以学习到地震信号的非线性特征表示。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型在地震监测数据处理中可以通过大量的数据训练，提高降噪的效果。
然而，地震监测中的数据降噪仍然面临一些挑战。
地震资料-去噪技术的国内外研究现状及趋势
炸药震源
聚能弹
➢ 炸药震源与可控震源存在的能量差异
炸药震源单炮
可控震源单炮
➢ 药量不同造成的能量差异
➢ 常规震源和延迟震源存在的差异
➢ 气枪震源和炸药震源存在的差异
2）检波器的影响
3）排列错排和直流 电
4）极性反转
正极性
反极性
（3） 与环境因素紧密有关的干扰波
n
U (x) ai xi i0
Xa b
X X T X , a a0 , a1,, an T ,b X TV
X
x00 x10
x01 x11
xm0
x1m
x0n x1n
V U (x0 ),U (x1),,U (xm) T
jtd
2
2）采样定理
s 2N 2max
t 1 2 fmax
（2）F-K滤波的方法原理
e Y ( f ,k)
y(t, x)
i2 ( ft kx) dtdx
k*
1
*
1 V *T
f V*
H
(
f
,
k
)
1，
f k
V,
f
fN
0， 其它
（3）F-x域拟合去噪法原理
1）方法原理
M
u(t, x) Vj (t, x) n(t, x)
➢ 对于不规则噪声，在时间域很难直接去除，但若 其频谱具有较明显的特征，如低频噪声、高频噪 声或50Hz工业干扰，则可方便地通过频率域滤波 去除。
➢ 如果噪声是随机的，我们可以转变去噪思路，不 对噪声进行处理，而是根据有效信号的相关性， 通过多道拟合去除噪声。
（3）实际去噪中存在的问题
地震资料F-X域去噪方法研究
地震资料F-X域去噪方法研究【摘要】在地震资料处理中，地震资料的高信噪比是基础。
没有一定的信噪比，高分辨率和高保真就不可能实现；没有一定的信噪比做保障，再先进的处理技术和方法都是枉然。
但资料中存在的各种噪音干扰，大大降低了资料的信噪比。
叠前去噪是提高资料信噪比、改善叠加效果的一个关键手段。
本文首先深入分析了低信噪比地区地震资料的特点，对各种噪音产生的原因、干扰程度、发育程度及其类型、特点等，作了详尽的分析；从规则噪音、随机噪音和次生干扰三方面对噪音展开详细的叙述。
紧接着介绍了去噪的基本原理，从切除、带通滤波、均值加权去噪技术压制相干噪音、F-X域相干噪声压制（FXCNS）、F-K域滤波、τ-P 域去噪等方面对相干噪声压制的方法进行研究；进一步探讨了随机噪声衰减的方法。
针对不同的噪音运用不同的去噪方法，或者是使用多种方法组合对原始资料进行去噪。
本文主要采用cgg处理软件的F-X域随机噪音衰减（FXNAT）模块对原始数据进行处理，取得了比较好的处理效果，为资料的解释工作打下坚实的基础。
【关键词】噪音类型去噪原理F-X域去噪实例1 噪音类型地震噪声是在特定环境下产生的地震生产所不需要的一类信息，因此不同的勘探区域通常有各种不同的噪声发育，而不同的噪声类型有着不同的特征，在有效的压制它们之前有必要先对常规的噪声类型做简单的了解。
对于陆地地震数据，根据干扰波的出现是否具有规律性可以将其大致分为规则噪音和随机噪音两种。
2 去噪基本原理地震噪音可能是相干噪音，也可以是非相干噪音。
相干噪音至少可以在一些地震道上追踪出来，而非相干噪音在所有的地震道上是不会有相似之处的，因此根据相邻地震道的特征不能预测出某一道究竟有什么。
相干噪音与非相干噪音之间的区别通常与地震记录有关，如果检波器之间的距离变小，非相干噪音可能看起来像相干噪音，不过在地震记录中讨论非相干噪音时，并不考虑检波器之间的距离。
相干噪音可以分为两大类：一是能量基本上是沿水平方向传播的；二是能量基本上以垂直方向到达测线的。
地震资料去噪方法技术综合评述
地震资料去噪方法技术综合评述
地震资料去噪技术是地震学研究中一个重要课题，它是提高地震数据质量、提高地震成果分析准确性的关键步骤。
去噪技术主要应用于地震资料中的噪声检测、去除和抑制，以改善信号和图像的质量。
现在，已经有许多去噪方法被开发出来，比如基于时间域的去噪方法、基于频率域的去噪方法、基于图像处理的去噪方法等。
时间域的去噪方法是最常用的去噪技术，它主要是通过分析地震波时域形态特征，将不相关的噪声和低能量的地震波从地震记录中剔除出来。
其中，最常用的去噪方法是均值滤波和卡尔曼滤波，它们主要利用统计学的方法，通过比较信号的平均值和标准差来提取有用的地震信号，从而抑制对信号的影响。
基于频率域的去噪方法是基于时间域去噪方法的改进版本，它是通过分析地震波的频率域特征，来消除噪声和低能量的地震波。
其中，最常用的去噪方法是滤波和小波变换，它们可以有效地将噪声和低能量的地震波扩散、衰减或消除，从而改善地震资料的质量。
基于图像处理的去噪方法是一种新兴的去噪技术，它是通过分析地震图像的空间特征，来消除噪声和低能量的地震波。
其中，最常用的去噪方法是中值滤波、形态学滤
波和拉普拉斯滤波，它们可以有效消除图像中的噪声，从而改善图像的质量。
以上是对地震资料去噪技术的综合评述，可以看出，时间域、频率域和图像处理等去噪技术都可以有效地抑制噪声，提高地震资料的质量。
在实际应用中，可以根据不同的应用场景，结合各种去噪技术，进行有效的地震资料去噪处理，以达到更好的去噪效果。
地震资料-去噪技术的国内外研究现状及趋势
门店仓库管理制度范本一、总则第一条为了规范门店仓库的管理工作，确保仓库安全、高效、有序地运作，提高服务质量，根据国家有关法律法规和公司相关规定，制定本制度。
第二条门店仓库管理应遵循科学、规范、安全、节约的原则，实现仓库资源的有效配置和充分利用。
第三条门店仓库管理主要负责进货验收、库存保管、出库领用、标识清楚、编号入账、定期盘点等工作。
第四条门店仓库管理人员应具备专业知识，遵循职业道德，严格执行本制度，确保仓库管理工作的顺利进行。
二、进货验收第五条收货验货人员应严格按照采购订单进行收货，对供应商送货的商品进行数量和质量的验收。
第六条收货验货人员应检查商品的包装、标识、规格、数量等是否与采购订单相符，如有不符，应及时与采购人员联系，进行确认和处理。
第七条收货验货人员应对验收合格的商品进行编号入账，确保账物相符。
第八条收货验货人员应做好验收记录，包括供应商名称、送货日期、商品名称、规格、数量、质量等信息，便于日后查询和追溯。
三、库存保管第九条门店仓库应保持整洁、通风、干燥、安全，确保商品质量。
第十条商品应按照分类、规格、批次等进行合理摆放，标识清楚，易于查找和清点。
第十一条门店仓库管理人员应定期对库存进行盘点，确保账物相符。
第十二条门店仓库管理人员应根据销售情况和库存状况，及时提报库存信息，掌握物流动态，合理控制库存。
第十三条门店仓库应实行防火、防盗、防潮、防虫、防鼠等措施，确保仓库安全。
四、出库领用第十四条门店仓库出库应严格按照审批程序进行，凭有效单据（如出库单、领用单等）办理出库手续。
第十五条出库人员应核对出库单据上的商品名称、规格、数量等信息，确保准确无误。
第十六条出库人员应按照规定的数量和质量交付商品，确保货物的准确性和及时性。
第十七条出库后，门店仓库管理人员应及时更新库存记录，确保账物相符。
五、标识与编号第十八条门店仓库内的商品应进行统一编号，并贴上相应标签，标签应包括商品名称、规格、数量、生产日期、保质期等信息。
地震(倒塌建筑物)搜救的现实需求及国内外研究现状 论文
地震（倒塌建筑物）搜救的现实需求及国内外研究现状论文专业：电子信息工程班级：12-04姓名：...学号：............摘要地震又称地动、地振动，是地壳快速能量过程中造成振动，期间会产生地震波的一种自然现象。
地球上板块与板块之间相互挤压碰撞，造成板块边沿及板块内部产生错动和破裂，是引起地面震动（即地震）的主要原因。
地震开始发生的地点称为震源，震源正上方的地面称为震中。
破坏性地震的地面振动最烈处称为极震区，极震区往往也就是震中所在的地区。
地震常常造成严重人员伤亡，能引起火灾、水灾、有毒气体泄漏、细菌及放射性物质扩散，还可能造成海啸、滑坡、崩塌、地裂缝等次生灾害。
据统计，地球上每年约发生500多万次地震，即每天要发生上万次地震。
其中绝大多数太小或太远以至于人们感觉不到；真正能对人类造成严重危害的地震大约有一二十次；能造成特别严重灾害的地震大约有一两次。
人们感觉不到的地震，必须用地震仪才能记录下来；不同类型的地震仪能记录不同强度、不同远近的地震。
世界上运转着数以千计的各种地震仪器日夜监测着地震的动向。
地震造成的破坏是相当大的，不仅对人们的身体产生影响，而且对人们的心理也会造成阴影，所以在地震发生后，救援是相当必要的，通过救援，可以最大程度地减少人们的损失。
我国是一个地震多发的国家，也是世界上蒙受地震灾害最为深重的国家之一。
在我国，发生过很多较大的地震，比如1976年7月28日唐山爆发的强震，2008年5月12日汶川大地震，这些地震都对我国当地人民造成了严重的伤害。
在重大地震发生后，许多被埋压人员都是因为没有得到及时的有效地救助而死亡，因此地震发生后及时展开救援，是减少人员伤亡最有效的方法。
而紧急救援中最核心的任务就是搜救那些被埋压在废墟中的群众。
因此，我们很有必要研究在地震发生后，如何搜救哪些埋在倒塌建筑物中的群众。
关键词：地震倒塌建筑物搜救国内外研究一：开展地震（倒塌建筑物）搜救的现实需求与一般倒塌建筑物的搜救不同,地震灾害现场的搜救将可能面对大量的、类型复杂、倒塌情况复杂的建筑物,制定科学的搜救策略对于快速有效的营救被困人员十分重要。
地震资料处理中对于叠前去噪技术的运用分析
地震资料处理中对于叠前去噪技术的运用分析摘要：本文主要对叠前去噪技术的基本原理和在地震资料处理过程中的应用情况进行了分析，对地震资料处理过程中叠前去噪技术的重要性进行了充分的介绍。
关键词：地震资料处理叠前去噪运行一、前言随着我国对地震勘探技术研究的深入，地震勘探面临的地质条件越来越复杂，由于地下和地表地质条件比较复杂、接收和激发条件较差、新生界强反射界面发生屏蔽、以及其他野外施工的干扰等情况，原始记录中存在大量噪声干扰，使得有效反射波的能量会被强能量干扰，记录的信噪比较低。
随着勘探目标的要求越来越高，需要对构造复杂和埋深较大的低幅度构造进行精确的解释，只有高精度地震数据才能为解决更加复杂的地质勘探任务提供帮助。
因此，地震资料处理是地质勘探工作的重要内容，而叠前去噪技术则是进行地震资料处理的重要一步。
二、应用叠前去噪技术的意义和目的地震资料在采集的过程中会受到施工条件、外界以及仪器等多种因素的影响，例如：检波器组合方式、排列组合方式、接收条件、激发条件、外界电源、排列长度、人为、机械及声波振动等，都会产生不同程度的噪声干扰，这种干扰的能量比较强，会对地震资料的信噪比产生严重的影响。
复杂地质条件下的各种干扰波要比有效波更强，因此，如果无法在叠前压制干扰，就会破坏波的连续性，从而对地震剖面质量造成影响。
如果不进行叠前去噪处理，就会对地震资料的质量产生重要的影响：（一）因为噪声的能量比较强，而且非常不稳定，因此会造成记录能量的差异变大的情况。
这种差异不是有效波能量差异，所以会对地表一致性的振幅校正效果产生影响。
研究人员要在进行地表一致性校正前将强能量干扰去除；（二）因为存在噪音，地震记录资料的分辨率就会降低，利用反褶积法拓宽频带容易受阻，这样随着信噪比的降低，反褶积的效果也会变差。
除此之外，反褶积理论假设记录资料的噪音干扰均为零，因此为了尽可能接近假设条件，需要在对子波特征进行统计之前，先对地震记录资料进行一定的去噪处理；（三）对于低信噪比等资料，噪音干扰会对有效信号造成干扰并使其无法识别，会对分析速度和精度产生直接的影响；（四）如果地震记录资料的信噪比相对较低，就不会对剩余静校正量进行准确的计算，因此也就不能保证信号的叠加现象。
数字化地震波信号去噪技术本科论文
数字化地震波信号去噪技术本科论文大连理工大学本科毕业设计（论文）数字化地震波信号去噪技术The technology of digitized Seismic wave denoising学院（系）：电子信息与电气工程学部专业：电子信息工程评阅教师：完成日期：大连理工大学Dalian University of Technology摘要在相当长的一段历史时期内，地震波信号是通过笔纸和滚筒等方式记录在纸图上，由于材质本身的问题，该种记录方式不适合长期保存。
随着数字化记录方式的普及，将原始地震图中的地震信号数字化以方便存储和分析就成为了一项必要的工作。
在数字化过程中，需要对波形进行跟踪，并将其转化成为时间信号。
在对波形进行自动跟踪的过程中，由于数字化技术本身的局限，数字化之后的时间信号往往包含了“毛刺”和噪声等不属于原始地震信号的内容，对后续的对信号的保存、恢复等工作带来了影响，因此这些噪声必须被去除。
本工作着力于去除数字化过程中带来的“毛刺”和噪声，尽可能好的恢复原始地震波形的信息。
同时，数字化地震波波形本身包含了一定的噪声。
去除这些噪声，也是本工作的目的之一。
由于地震图上的地震波形是随着笔的摆动记录下来的，因此波形较为光滑，信号带宽较窄，因此本课题假设数字化的地震信号是低频、光滑的信号，并依据此特点选择方法去除噪声，恢复信号。
本课题主要研究问题：（1）基于低通滤波器的数字化地震信号去噪。
（2）基于K-L变换的数字化地震信号去噪。
（3）基于小波变换的数字化地震信号去噪。
本文主要针对地震波信号去噪的问题，尝试采用低通滤波器、K-L变换和小波变换三种去噪方法来去除数字化地震波的噪声。
在MATLAB实验仿真平台实现了以上三种去噪方法，并给出了一定的定性和定量的结果。
实验仿真表明，以上三种常用的去噪方法均可以达到保留地震信号的特征，达到抑制噪声的目的。
关键词：地震波去噪；低通滤波器；K-L变换；小波去噪The technology of digitized seismic wave denoisingAbstractAnalog seismic wave used to be recorded on the seismogram by pen and paper drum-type seismograph. With the popularity of digital recording system, digitizing these analog seismograms has become a necessary work. In the digitization process, the seismic wave is tracked, and then it is converted into digital seismic signal. However, because of the disadvantage of the digitizing technic, the digitized seismic wave usually contains some glitches-like noise which does not belong to the original seismic wave content. This work focuses on removing the noises introduced in the digitization process, and restoring the information of original seismic waveform.Analog seismic signal is a smooth, low-frequency signal. According to this, we choose the following three methods in the denoising process:（1）Low pass filter denosing method.（2）K-L transform denosing method.（3）Wavelet transform denosing method.This article is focused on seismic signal denoising problem, try using a low-pass filter, KL transform and wavelet transform denoising methods to remove the noise contained in digital seismic waves. We implemented the above three denoising methods in the MATLAB simulation experiment, and we give some qualitative and quantitative results. The simulation results shows that all these three denosing methods can reserve the information of the seismic signal and suppress the noise.Key Words：Denosing of seismogram；Low pass filter；K-L transform, Wavelet transform denosing目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.2 地震波数字化技术国内外研究现状 (4)1.3 数字化地震波去噪技术的研究现状及去噪方法的选择 (7)1.4 本论文主要内容及论文结构 (8)2 数字滤波器去噪方法及仿真 (9)2.1 数字滤波器去噪 (9)2.2 巴特沃兹滤波器原理 (9)2.3 低通滤波器去噪实验 (10)3 K-L变换去噪方法及仿真 (14)3.1 K-L变换思想 (14)3.2 K-L变换原理 (14)3.3 K-L变换去噪实验 (17)4 小波变换去噪技术及仿真 (19)4.1 小波变换简介 (19)4.1.1 从傅里叶变换到小波变换 (19)4.1.2 小波变换的研究现状及应用 (22)4.1.3 小波变换的原理 (23)4.2 常用小波基介绍 (24)4.3 小波多尺度分解 (27)4.4 小波降噪原理及及其步骤 (29)4.4.1 小波去噪原理 (29)4.4.2 小波去噪的几种常用方法 (29)4.4.3 小波阈值去噪的步骤 (30)4.4 小波阈值去噪实验 (32)4.4.1选择适当的分解层数 (32)4.4.1选择适当的小波基函数 (33)4.4.3 数字化地震波信号小波去噪实验 (35)结论 (38)参考文献 (39)附录1 低通滤波器去噪实验程序 (40)附录2 K-L变换去噪matlab仿真程序 (43)附录3 小波变换去噪matlab仿真程序 (46)致谢 (48)1 绪论1.1 课题的研究背景及意义地震波（seismic waves）是指从震源产生并且向四面八方辐射的弹性波。
地震资料去噪方法技术综合评述
作者简介 张军华 , 男 , 汉族 ,1965 年 4 月生 , 浙江绍兴人 , 博士 , 教授 , 硕士生导师 ; 1987 年毕业于华东石油学院物探专业 , 获学士学位 ;
1995 年毕业于石油大学应用地球物理专业 ,获硕士学位 ;2002 年毕业于石油大学地球探测与信息技术专业 , 获博士学位 ; 目前
( 中国石油大学 ( 华东) 地球物理系 ,东营 ,257061)
摘 要 地震资料去噪 ,无论是叠前还是叠后 ,都是处理中非常重要的内容 . 随着勘探技术的进步 , 地球物理界积累 和开发的去噪软件已越来越多 . 对各种去噪方法进行分门别类 , 阐述其基本原理 、 物理意义 、 适用条件 、 发展前景 , 既 有理论价值又有实际指导意义 . 本文从噪声的特征出发 ,首先对地震资料噪声进行了分类 ; 然后综合评述了目前实际 生产中常用的几种去噪方法 ,包括频率域滤波 、 频率波数域滤波 、 频率空间域滤波 、 Rado n 变换 、 聚束滤波 、 基于小波分 解和重建的去噪方法等 ; 最后还简述了去噪技术的应用及发展情况 . 关键词 频率空间域 ,Rado n 变换 ,聚束滤波 ,小波变换 ,去噪 中图分类号 P631 文献标识码 A 文章编号 100422903 ( 2006) 0220546208
收稿日期 2005207210 ; 修回日期 2005208220. 基金项目 中国石油大学 ( 华东) CN PC 物探重点实验室资助 .
既有一定的理论价值又对实际生产具有指导作用 . 本文首先对地震资料中噪声的主要分类及其特 点进行了叙述 ; 然后综合评述了目前实际生产中常 用的一些去噪方法 ,主要包括频率域滤波方法 、 频率 波数域滤波方法 、 各种频率空间域滤波方法 、 以 Ra2 do n 变换为基础的去噪方法 、 聚束滤波方法 、 基于小 波分解和重建的去噪方法 , 还有局部径向道中值滤 波方法和傅立叶相关系数滤波方法等 ; 最后还对地
地震资料去噪方法技术综合评述
地震资料去噪方法技术综合评述地震数据是地震学研究的重要一环，其准确性和可靠性是实现精确研究的关键。
随着地震技术和测量技术的迅速发展，地震资料的收集也变得越来越多，研究人员可以获得更完整、更加准确的地震数据，并可以从中得到更多的信息。
然而，真实的地震数据是有缺陷的，而且存在很多噪声，这使得数据分析变得复杂。
为了解决这个问题，地震学家们开始尝试使用去噪方法对地震数据进行处理，以提高数据的质量、准确性、可靠性和可信度。
本文将对过去几十年地震资料去噪方法进行综合评价，探讨它们的优点和缺点，并进一步比较几种常用的去噪方法，以便为今后的研究提供参考。
一、背景介绍为了研究地震发生的情况，需要收集大量的地震资料，但由于地震设备的性能有限，收集到的数据中会存在噪声和失真等问题，从而降低数据的质量、准确度和可靠性，使得研究人员无法准确地分析地震数据，从而影响到研究的结果和可靠性。
因此，去噪处理是地震资料处理过程中不可或缺的一部分，以满足地震研究中准确、可靠的各种要求。
二、常用的地震资料去噪方法近几十年来，已经提出了大量的地震资料去噪方法，其中常见的有基于统计分析的方法、基于信号分析的方法、基于数据处理的方法以及基于信号系统的方法等。
（1）基于统计分析的方法基于统计分析的方法是一种基于数据挖掘的方法，它是通过分析统计模型，提取有用信息，排除噪声，从而获得准确的地震数据。
如模糊聚类、最小均方根、超平均子空间等算法，都可以用于噪声消除。
（2）基于信号分析的方法基于信号分析的方法计算出的特征值可用于对原始信号进行分类，噪声也可以基于这些特征值得到有效消除。
如子空间因子分解（SVD）和正交匹配追踪（OMP）等算法。
（3）基于数据处理的方法基于数据处理的方法是基于特定数据处理算法来提取特征，从而进行噪声消除。
常见的数据处理方法有移动平均法、中值滤波法和小波变换法等。
（4）基于信号系统的方法基于信号系统的方法通过建立信号模型系统，计算出各个参数来提取地震资料的特性，从而进行去噪处理。
深地震反射剖面去噪技术研究及应用
深地震反射剖面去噪技术研究及应用摘要：深地震反射剖面数据的浅层处理流程与参数和石油勘探地震数据处理基本一致；但对于深地震数据的深层主要存在如下问题：深层数据的品质低、面波干扰强，常规压制面波方法压制难度大；结晶基底下探测目标的波阻抗差异小，深层反射信噪比低、有效反射频带窄等特点使深层成像效果差，深部速度难以确定，影响叠加、偏移、时深转换等处理；制约对深部构造形态的认识；故开展针对深地震反射剖面资料去噪关键技术的研究工作，选取针对性的处理方法，有效去除噪音，保留有效信号，尤其是低频有效信号，提高目的层反射波组的信噪比，具有重要的现实意义。
关键词：深地震反射探测；叠加偏移；时深转换；去噪关键技术；深地震反射探测方法具有很多优点，如分辨率高、探测深度大、可靠性强等，目前该方法是国际学术界普遍认可的研究地球深部构造的有效方法。
深地震反射探测方法的原理和地震勘探的原理类似，都是利用人工震源激发地震波，波场向地下传播，在传播的过程中遇到波阻抗界面，然后一部分波场的能量会发生反射，被检波器接收，最后经过一系列的处理，如静校正、叠加、偏移等，得到地震反射剖面，从该剖面可以获得很多地球深部的构造信息，如上中下地壳变形特征、莫霍面的几何形态等。
深反射地震剖面技术以其探测深度大、分辨高、准确性可靠等优势被作为研究地球深部构造的关键技术，但是，由于品质低、面波干扰强等原因，对深反射地震数据处理的改进一直是地球物理学家关注的热点和难点。
本文以S盆地深地震反射剖面数据常规处理为例，介绍了深地震反射剖面资料去噪关键技术，以作参考。
1 去噪难点分析考虑到测线地表条件的多样性、资料品质的差异性以及深地震探测要求浅深兼顾的特殊性，深地震资料处理主要存在以下难点：难点1：低频信号保护。
深地震反射资料地震波传播路径长，深部反射信息频率低、频带窄、资料信噪比低，浅深层频率差异大，如何有效的保护低频信息是一个难点。
难点2：叠前保真保幅去噪。
地震资料叠前去噪技术的现状与未来
地震资料叠前去噪技术的现状与未来
胡天跃
【期刊名称】《地球物理学进展》
【年(卷),期】2002(17)2
【摘要】地震资料叠前去噪是勘探地震资料处理的关键问题之一 ,但这个问题长期以来一直没有得到很好的解决 ,是提高地震资料分辨率的一个主要障碍 .其中 ,如何有效地消除产生与地层间的多次反射波又是地震资料叠前去噪的核心问题 .为此 ,人们进行了长期不懈的努力 ,以更好地消除多次波 .本文着重概述现今实际生产中常用的几种比较有效的消除多次波方法 ,包括拉冬变换、F K方法和聚束滤波方法 ;同时也概述了预测反褶积消除水层混响和用K L变换方法消除随机噪音提高信噪比等方法 ;最后。
【总页数】6页(P218-223)
【关键词】地震资料处理;叠前处理;去噪;多次波
【作者】胡天跃
【作者单位】北京大学地球物理学系
【正文语种】中文
【中图分类】P631
【相关文献】
1.阿南地区二维地震资料叠前噪声分析及去噪方法应用 [J], 刘振兴;郭文军;
2.基于Curvelet域的叠前地震资料去噪方法 [J], 张恒磊;张云翠;宋双;刘天佑
3.叠前地震资料的去噪处理 [J], 曾灏;范小冬
4.小波包变换叠前地震资料去噪方法研究 [J], 李晶;王振国;陈裕明;唐湘蓉
5.广义S变换在叠前地震资料去噪中的应用 [J], 焦叙明;刘怀山;童思友
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