地震数据去噪的研究与分析
F-X域去噪方法研究
F-X域去噪方法研究地震勘探是寻找油气和煤田过程中一种十分有效的地球物理方法。
经过多年的勘探,埋深浅、构造简单的地质构造都已基本查明;剩余未查明的区域基本都是埋藏深、构造复杂的地质构造。
这就对地震数据勘探的方法和数据处理解释的要求也就越来越高。
在采集方法改善的同时,对地震数据处理信噪比提高方法的要求也随之提高。
因此,在地震资料处理中相应提出了高保真、高分辨率、高信噪等要求。
高保真、高分辨率是以高信噪比为基础的,本论文就是基于地震资料信噪比提高的F-X域去噪进行研究,以期通过本论文研究能够在F-X域去噪方面达到一定的效果。
在地震数据处理过程中,通常会根据地震数据中噪音在不同域中的分布规律,会将地震数据变换到不同的域中,并根据在不同域中噪音的分布规律进行统计去噪。
F-X域预测滤波去噪技术是一种比较有效去除随机噪声的方法,其理论依据:在F-X域直线型或近似直线型信号在X方向上是有规律可循的,即可以推算出来这些信号,而随机噪声是在X方向上是没有规律的,无法推算出来的。
据此可求出每个频率点上的预测滤波算子,把滤波算子作用到此频率点的原始数据上,就可以预测出只含有效信号的数据,从而压制随机噪声。
本次研究中,首先将各种相干信号及随机噪声从T-X域变换到F-X域,分析它们在F-X域中与有效信号或规则信号的不同之处,得出随机噪声在F-X域的特点,然后根据其特点通过编写程序实现F-X域预测滤波;并通过理论模型对所编程序进行测试,得出随机噪音在F-X域的分布规律及程序中与F-X域去噪相关参数的选择规律。
实际地震数据中有效反射信号为双曲线,虽然F-X域预测滤波对数据有比较严格的要求,即要求有效信号为线性或近线性的,但共偏移距道集内有效信号的同相轴较为平缓,因此可以先把地震数据抽成共偏移距道集,再进行F-X预测滤波处理。
本次研究先从理论上对含多个线性同相轴的地震记录进行公式推导,得出了线性同相轴可以预测的模式,此模式和自回归AR模型十分吻合。
三分量地震资料叠前去噪方法.
三分量地震资料叠前去噪方法单分量或多分量地震资料均存在噪声,对地震资料中的噪声进行剔除和压制以提高地震资料信噪比是地震资料处理中的一项重要内容。
为实现上述目标,迄今为止,人们发展了大量的先进的数字处理技术,但绝大部分均是针对单分量地震而发展的。
与常规纵波资料相比,转换波资料有其自己的复杂性,资料上面波干扰能量很强,使得转换波记录的信噪比比起纵波要低很多。
同时,由于转换横波主频也偏低,有效波与面波频带重叠范围相对较大,常见的适用于纵波记录的噪音压制、衰减方法往往不能取得理想的效果。
本文在分析常规纵波去噪方法应用于三分量地震资料的适用性与存在的问题的基础上,结合三分量地震的特点,充分利用这三个分量的地震信息,主要研究了自适应矢量滤波方法和矢量分解去噪方法,并得出以下结论:(1)常规纵波基于频率域滤波的叠前去噪方法用于转换波时,会在很大程度上破坏有效波成分;(2)自适应矢量滤波方法:从模型数据试验来看,自适应滤波方法应用效果很好,但由于实际三分量资料上噪音的复杂性,此方法的使用有一定的局限性,对参考噪音依赖太大。
(3)矢量分解压噪法可以很好的用于去除常规地震资料上的随机噪音,去除效果受时窗和相关道数的影响。
从矢量分解法在2D2C数据上去噪的应用看,矢量分解压噪法可以很好地压制掉Z分量上的转换波、随机噪音;另一方面,矢量分解压噪法可以很好地压制掉X分量上的p波和随机噪音。
同主题文章[1].朱振宇,刘洪. 一种地震资料处理结果的发布策略及其实现' [J]. 煤田地质与勘探. 2005.(01)[2].朱佛宏. 波罗的海地震的危险性' [J]. 海洋地质动态. 2007.(02)[3].本刊编辑部. 地震小百科' [J]. 生态经济. 2008.(06)[4].李秋成. 菲律宾重新处理地震资料' [J]. 国外油气勘探. 1995.(02)[5].何其淳. 0.5毫秒采样率地震资料的处理' [J]. 石油地球物理勘探. 1983.(01)[6].庞雄奇,付广,陈章明,陈发景. 地震资料用于地层古厚度恢复与剥蚀量计算方法探讨' [J]. 大庆石油学院学报. 1991.(04)[7].姚树新,陈华. PC CLUSTER地震资料处理系统集成与应用' [J]. 工程地球物理学报. 2005.(06)[8].蔡克明. 胶东两起历史地震考' [J]. 防灾减灾工程学报. 1983.(01)[9].马春勤. 唐山抗震纪念碑和唐山地震资料陈列馆简介' [J]. 国际地震动态. 1986.(07)[10].中朝地震科学研讨会在北京举行' [J]. 国际地震动态. 1989.(11)【关键词相关文档搜索】：地球探测与信息技术; 三分量地震; 信噪比; 自适应矢量滤波; 矢量分解【作者相关信息搜索】：中国地质大学（北京）;地球探测与信息技术;张聿文;何银娟;。
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。
地震资料的小波去噪方法
点坝 侧 积体 ；
３ ３ 点坝 内侧 积 层 、 积体 、 积 面表 面 并 不 是 严 ． 侧 侧
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２１ 年第 ６ ００ 期
地震 资料 中去 除 。
３ ２ 闽 值 函 数 的 选 取 ．
选 取合 适 的阈值 函数 对 小波 系数进 行 处理 是小 波 阈值 去 噪法 的关键 问题 。 目前常 用 的有两 种 处理 方 法 ： 阈值 法和 软 阈值法 。 阈值 法是 把信 号 小波 硬 硬 系数 的绝 对值 与 阈值 比较 ， 小于 或 等 于 阈值 的小 波
去 噪方 法 模 极 大 值 去 噪 尺 度 相关 性 去 噪 小 波 域 阈 值 去 噪
系数变 为零 ， 大于 阈值 的点 保持 不变 。 阈值 法是 把 软 比较后 小波 系数 大于 阈值 的 点变 为 该 点与 阈值 的差
２ 方法 原理
２ １ 基 于 小 波 分 频 的 去 噪 方 法 ．
量
ｌ Ｉ
格光 滑 的 ， 是有 一定 的 剥蚀 日期 ：０ Ｏ ０ — ２ 孜稿 ２１一 １ ８
内 蒙古 石 油 化 工
优 估计 ， 计算 量 小 ， 应 性 广 ， 此得 到 了广 泛 的应 适 因 用。
三 种 小 波 域 去 噪 方 法 优 缺 点 比较
２ １ 年第 ６ ００ 期
内 蒙 古石 油化 工
４ ７
地 震 资 料 的 小 波 去 噪 方 法
石 岩峻
（ 成都理工大学 信息工程学院 ， 四川 成 都 ６ ０ ５ ） １０ ９
地震波形数据的处理和分析
地震波形数据的处理和分析1. 引言2. 数据采集3. 数据预处理- 数据格式转换- 数据降噪- 数据校正4. 数据分析- 时域分析- 频域分析- 时间-频率分析5. 结束语1. 引言地震是地球上的一种常见自然灾害，它可能造成巨大的生命和财产损失。
地震波形数据的处理和分析是了解地震活动和预测地震可能性的关键步骤。
本文旨在介绍地震波形数据的处理和分析方法，帮助科研工作者更好地利用这些数据来研究地震活动和预测地震可能性。
2. 数据采集地震波形数据的采集通常使用地震仪。
地震仪通常由三个基本部分组成：传感器、记录器和电源。
传感器用于测量地震波，将其转换为电信号。
记录器接收来自传感器的信号，并将其记录在磁带、磁盘或计算机存储器中。
电源用于提供记录器和传感器所需的电力。
3. 数据预处理处理地震波形数据的首要任务是对其进行预处理。
地震数据预处理可以分为数据格式转换、数据降噪和数据校正三个部分。
- 数据格式转换地震数据采集器通常会以其自己的格式存储数据。
因此，在使用数据之前，必须将其转换为统一的格式。
这通常需要使用专业软件或自己编写的代码来完成。
- 数据降噪地震波形数据通常包含许多各种各样的噪声，并可能出现一些异常值或目标外的信号。
因此，需要降低噪音，以使信号更加清晰。
常用的降噪方法有滤波、去除基线漂移等。
- 数据校正校正是指将原始地震波形数据转换为标准的地震量，例如位移、速度或加速度。
地震波形数据的校正可通过对地震仪的灵敏度和响应函数进行测量来完成。
4. 数据分析地震波形数据的分析涉及到时间域分析、频域分析和时间-频率分析。
- 时域分析时域分析是分析地震波形数据的时间特性。
时域分析方法通常包括峰值、振幅、半周期等。
- 频域分析频域分析是分析地震波形数据的频率特性。
这可以通过将波形数据转换为频谱来实现。
最常用的频域分析方法是傅里叶变换。
- 时间-频率分析在许多情况下，需要分析地震波形数据的时间和频率特性。
这可以通过使用小波分析完成。
地震背景噪音数据在地球物理反演中的应用
地震背景噪音数据在地球物理反演中的应用地震背景噪音数据（地震数据）是指地球上的自然噪音，由地下和地表的各种物理过程引起，不是由人类活动引起的。
这些数据在地球物理反演中的应用具有重要意义。
本文将从背景噪音数据的获取和处理、地球物理反演的原理和方法以及背景噪音数据在地球物理反演中的应用三个方面展开阐述。
首先，获取和处理地震背景噪音数据是应用于地球物理反演的首要步骤。
地震背景噪音主要由地震波、地表浪、大气噪音等多种信号组成，获取这些数据主要通过地震台站、气泡和水下观测设备等。
然后，对噪音数据进行合理的预处理，在确保数据质量的同时，去除可能干扰反演结果的噪音干扰。
常见的预处理方法包括滤波、去噪和归一化等。
接下来，我们将介绍地球物理反演的原理和方法。
地球物理反演是指基于大量地震背景噪音数据，通过对地下结构及其物理属性的反演，以解决地球物理问题的方法。
常见的反演方法包括层析成像、全波形反演和Tomography等。
其中，层析成像方法基于波传播理论，通过观测到的波传播路径和波形信息，推断出地下介质的速度和密度等物理属性。
全波形反演方法则是对地震背景噪音波形进行全面分析，通过匹配模拟波形和观测波形来反演地下介质的物理属性。
Tomography方法则基于地震背景噪音数据的旅行时间信息，解决了传统地震数据在分辨率和覆盖范围上的局限性。
最后，我们将探讨地震背景噪音数据在地球物理反演中的应用。
地震背景噪音数据的应用广泛，可以用于地下结构反演、地下水资源探测、地下岩浆体研究等。
首先，背景噪音数据在地下结构反演中，能够提供地壳、地幔、地核等不同深度区域的速度和密度信息，为地质构造和地震活动等研究提供了重要依据。
其次，地震背景噪音数据在地下水资源探测中能够通过反演地下介质的物理属性，帮助确定水文地质条件和地下水储层的分布，并提供地下水动态变化的监测手段。
最后，在地下岩浆体研究中，地震背景噪音数据可以用于检测岩浆运动、岩浆来源和岩浆喷发预测等。
常用地震噪音去除方法分析
常用地震噪音去除方法分析在实际地震资料中，总是同时包含有效信息和或多或少的噪声，它们不可能完全分开，所以需根据资料中噪声的特征使用最合适的去噪方法或不断地改善去噪方法，争取最大程度地提高地震资料的信噪比和分辨率。
标签：地震资料；噪音去除方法1常见噪音类型分析随机噪声是一类无一定视速度，无一定频率的干扰波，在地震勘探中不可避免。
它会降低地震资料的信噪比，影响到动校正与静校正的精度，从而直接影响地震资料处理的质量。
李庆忠院士对随机噪声的特性专门进行了描述。
地震过程中的噪声有很多种分类方法。
例如，处理过程中常见的，按噪声的特征分类，地震勘探过程中的噪声主要分为规则噪声和不规则噪声（也称随机噪声）。
规则噪声主要是指有一定主频和视速度的干扰波，例如面波、声波、多次波、转换波、侧面波、浅层折射波、鸣震等。
而不规则噪声没有一定规律、随机出现，在地震记录上形成杂乱无章的干扰背景，例如风吹草动、机器运转、生物活动等。
随机噪声可以根据地震噪声的产生原因不同分为三大类型：系统噪声、环境噪声和次生随机噪声。
系统噪声的能量主要与采集设备的老化程度有关，一般能量较小，随机性也不大，儿乎可忽略不计。
环境噪声是工区内固有的随机噪声，在地震记录上通常表现为杂乱无章的振动，频谱很宽，无一定的视速度，其能量的大小不随施工因素的改变而变化。
但环境噪声的干扰强度与施工因素有关，主要是与采集系统中的激发、接收条件有关，接收条件的优劣决定了抗干扰能力的强弱。
次生随机噪声的强弱，与激发因素的关系非常密切。
面波是地震勘探中常见的噪声。
面波主要有3中：瑞雷面波、勒夫面波和斯通利面波。
在地震勘探中观测到的面波，主要是沿地表传播的瑞雷面波，其特点为：传播速度小，约为地表横波传播速度的0.92倍，速度一般为100-1000m/s,其中以200-500m/s最为常见；频率低, 一般只有儿赫兹到20-30HZ；能量强，衰减缓慢。
强能量干扰包括猝发脉冲、异常扰动、声波干扰等，对于三维资料来说，野值和串状干扰是很难用人工方法剔除干净的。
基于曲波变换的叠后三维地震资料去噪处理研究
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题 ， 由于受 目前计 算 机技术 的限制 ， 但 真正 的三 维 曲 波 变换还 不能 应 用 于 实 际去 噪处 理 中。我 们 相 信 ， 在 不久 的将来 曲波 变换 将在 地震 资料 处理 中发 挥更 加 重要 的作用 。
参 考 文பைடு நூலகம் 献
ＫＲｏＨ Ｎ Ｒ０ＮＥＮ ＤＥＥＲＥ ｅ ｌ ｎｔｏ ｕｃ ｉ ｏ ｔ ｉ Ｃ， Ｓ， Ｊ， ｔ ａ ＿Ｉ ｒ ｄ ｔ ｏｎ ｔ ｈ ｓ
第２ ２卷
第 １ 期
周 家 雄 等 ： 于 曲 波 变 换 的 叠 后 三 维 地 震 资 料 去 噪 处 理 研 究 基
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。
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
用于石油勘探的地震数据处理技术研究
用于石油勘探的地震数据处理技术研究在石油勘探中，地震勘探技术是一种非常重要的技术方法，它可以通过人工或自然地震波在地下反射或折射，对地下物质进行探测、识别及评价。
而为了更好地实现这一目标，就需要进行地震数据处理技术的研究。
本文将介绍用于石油勘探的地震数据处理技术研究。
一、地震数据处理的基本方法地震数据处理技术的基本方法包括信号预处理、数据重建、成像与解释等环节。
首先，在信号预处理方面，主要是对数字信号进行滤波、去噪、提高信噪比等处理，以减小数据的随机误差和提高信号质量，从而增加地震勘探的可靠性和精度；其次，在数据重建方面，主要是基于地震波传播的特点进行数据校正、速度分析、叠加等处理，以恢复原始波形，并获取地震波的振幅、相位等信息；最后，在成像与解释方面，主要通过数学模型和计算机算法对数据进行二维或三维成像，以分析地下储层细节，提高勘探预测能力。
二、地震数据处理技术的发展地震数据处理技术的发展经历了多个阶段。
在早期的地震勘探阶段，由于数据采集和处理方式的不完善，很难获取清晰的地震信号；随着科技的发展，人们逐渐意识到了信号处理在地震勘探中的重要性，于是引入了一些数字信号处理技术，如滤波、去噪等，来提高信号质量和数据精度。
进入21世纪后，数字信号处理技术得到了更广泛的应用和发展，如小波分析、倾斜校正、反演等，这些算法或方法的引入大大提高了数据处理的效率和准确性。
在软硬件设备方面，也出现了许多新的成像技术和工具，如云计算、超并发计算等。
三、地震数据处理技术的应用地震数据处理技术在石油勘探中应用广泛，主要包括以下方面：1.地震反演：在地震勘探中，通过地震反演技术可以实现对地下结构的三维成像，从而获取地质构造与油气藏等信息，对勘探工作的进行起到重要的辅助作用。
2.地震成像：常规地震成像是在地震数据获得之后再进行处理成像，利用计算机技术对数据进行三维成像和模拟，生成的地震成像图像可以直观的呈现地下结构。
而X波地震成像是针对含水气性介质，利用激发X（纵横）波和径向（R）波下行，获得地下介质的X-R图像质量较好，清晰表现了地下介质的细节。
小波分析在地震数据去噪处理中的运用
小波分析在地震数据去噪处理中的运用小波分析是一种现代信号处理方法，最早应用于音频和图像领域，随着计算机性能的提升和算法的不断优化，它在其他领域中得到了广泛应用，其中之一就是地震数据的去噪处理。
下面本文将从小波分析的基础知识介绍，地震信号特点分析，小波分析在地震数据去噪中的应用，小波变换与传统变换的对比，提高小波分析去噪效果等几个方面来探讨小波分析在地震数据去噪处理中的具体运用。
一、小波基础知识小波分析的核心是小波变换，简称WT，它是迄今为止最常用的分析信号的方法之一。
WT将信号分解成不同频率的小波尺度系数和细节系数，通过对尺度、频率的不同组合，可重新构建回原来的完整信号，在去噪处理上，通过把信号分解成一系列的尺度和频率的小波信号，去除其中的噪声成分，再把剩余的小波信号合成回来，从而达到对信号去噪的目的。
小波分析相比传统变换具有更好的时、频、尺度特性，它能够对信号的瞬时特性和非平稳性进行精细的处理，这使得小波分析在地震数据的处理上优于其他方法。
二、地震信号特点分析地震信号是一种复杂、非线性、非平稳的信号，在地震数据处理中，通常先进行预处理和滤波，然后再利用小波分析对滤波后的数据进行去噪处理，从而提高地震数据的质量和可靠性。
地震信号在时间尺度上具有较大的动态范围和不同的时间尺度成分，频率包含了低频的长周期成分和高频的短周期成分，另外，地震信号在频率、时间、能量、相位和幅度等方面都存在显著的变化。
这使得地震信号的处理具有更高的挑战性和复杂性，对数据处理技术提出了更高的要求。
三、小波分析在地震数据去噪中的应用小波分析相比其他分析方法具有许多优点，如频率可调、分析精度高、信噪比高、时间分辨率高等，在地震数据处理中具有非常重要的应用。
一般地，利用小波分析对地震信号进行去噪处理可以分为以下几步：1、将地震信号采样到一定的采样率，并选择合适的小波基进行小波变换；2、对小波变换的结果进行阈值处理，去掉噪声成分；3、对处理后的数据进行重构反变换，得到去噪后的地震信号。
基于小波变换的地震资料去噪处理研究
小波被看作是一 种用于多层次分解 信号 的数 学工具。图像信号 （ 数据 ） 过小波变换后可以用 经：
／＝ ＋ｎ （ ） １ 去噪的 目的是为 了在一定 准则下 准确估计 出
多层次小波系数来描述。小波系数体现 了原 图像信
考虑到地震信号具有如下特性 ： 地质结构的变
化相对于测线来说较为缓慢 ， 地震记 录剖面上相邻
地震道共深度点的有效信号具有较强的相关性 ， 可 以进一步利用该 相关性提取有效信号 、抑制噪声 。 本文利用小波变换域层间和层 内小波系数 的关 系， 得到了一种局域 自适应收缩去噪算法。该算法首先 引入概率分布 函数来描述去噪模型 的小波系数 ， 运 用最大后验概率 （ ａｉ ｕ ｏｔ ｉ ｉ Ａ ） Ｍ ｘ ｍＡ Ｐｓ ｒ ｒ Ｍ Ｐ 估计 ｍ ｅｏ ，
息（ 据） 数 的性质 ， 图像 信息的局部特征可 以通过 处理小波系数而改变。近年来 ， 一些学者提出了基 于小波 系数分布统计模型的去噪方法， 取得了较好 的效果 ，如基于隐马尔科夫模 型 （ ｉ ｅ ａ ｏ Ｈｄ ｎＭ ｒ ｖ ｄ ｋ
原始 图像信号 。将含噪声信号． ， ’ 变换到小波域 ， 可
（）ａｇ ｙ ＝ｒ
ｐ Ｉ（ Ｊ ） Ｙ ，
（） ４
基于贝叶斯估计理论 ， ４） （ 式可以写成
彩 ｙ＝ｒ ａ ［ （ ） ｗ ］ （ ）ａ ｍ ｘＰ ｙ ｇ ‘（ Ｐ ） （） ５
域方差估计得到局域 自适应收缩值 。
方差是 ２ ｎ的高斯 白噪声的概率密度 函数 Ｐ （ ） ｒ 为 ｔ
１ 。
Ｔａｓ ｒ Ｄ Ｔ）对于图像特征提取及其去噪来说 ｒ ｆ ｍ， Ｗ ｎｏ 有两个缺点 ： ①缺乏平移不变性 ； ②方向选择性差。
石油勘探中的地震数据处理与属性分析
石油勘探中的地震数据处理与属性分析在石油勘探领域，地震数据处理与属性分析在确定油田储量和优化油藏开发方案方面起着至关重要的作用。
本文将探讨地震数据处理和地震属性分析的原理、方法以及在石油勘探中的应用。
一、地震数据处理地震数据处理是指对地震勘探过程中获取的原始地震数据进行滤波、去噪、叠前和叠后处理等一系列步骤，以提高数据质量，准确地还原地下地质构造的目标。
地震数据处理的主要步骤包括数据质量评价、静校正、时域与频域滤波、打靶叠加和剖面叠前处理等。
1. 数据质量评价地震勘探过程中采集到的地震数据中可能包含一些噪声，如自然噪声和人为干扰。
数据质量评价是通过检测噪声的存在并对其进行定量评估，以确定后续处理的可行性和精度。
一般常用的评价方法包括信噪比分析和频谱分析等。
2. 静校正静校正是对地震记录进行时间校正，消除射线路径上的静态时移，以实现地震记录的时间对准。
常用的方法包括搬移校正、视速度校正和剩余静校正等。
通过静校正，可以准确还原地下地质构造，提高地震剖面的分辨率。
3. 时域与频域滤波时域滤波和频域滤波是对地震记录进行去噪和增强的关键步骤。
时域滤波可通过设计和应用数字滤波器来实现，常见的有低通滤波和高通滤波。
而频域滤波则是将地震记录转换到频率域，通过选择特定频率段的信号来实现滤波效果。
4. 叠前与叠后处理叠前和叠后处理是地震数据处理中的重要环节。
叠前处理是指在地震记录中根据地震波在地下的传播过程进行综合处理，以还原地下地质模型。
叠后处理则是对叠前处理结果进行后处理和解释，获取地下构造和岩性等信息。
这些处理方法包括共炮点叠加、共收发线叠加、速度分析和偏移成像等。
二、地震属性分析地震属性分析是指通过对地震数据进行统计、分析和解释，获取地下地质属性和油藏潜力等信息。
地震属性可以是地震数据的一些特征参数，如振幅、频率、相位、轮廓等，也可以是地震数据在地下地质结构中的反射性质。
地震属性分析的核心任务是提取有效的属性信息，揭示地下构造和油气分布规律。
中国地震监测数据的处理与分析技术
中国地震监测数据的处理与分析技术地震是一种自然灾害，对人类社会造成了巨大的威胁和危害。
为了及时预警和准确评估地震危险性，中国地震监测系统通过收集大量的监测数据进行处理与分析。
本文将介绍中国地震监测数据的处理与分析技术，以及它们在地震灾害预测和评估中的重要作用。
一、地震监测数据的采集与处理1. 数据采集中国地震监测系统利用地震仪器网络在全国范围内实时采集地震信息。
这些地震仪器包括地震台、地震观测站和地震传感器等，可以记录并传输地震波数据。
通过这些地震仪器，我们可以获得地震的时刻、震源位置、震级和地震波形等基本信息。
2. 数据处理地震波形数据是地震监测数据中最重要的部分之一。
为了准确分析地震波形数据，我们需要进行一系列的数据处理工作。
首先，对采集到的连续地震波形数据进行去噪处理，去除由于仪器噪声和环境干扰引起的噪声信号。
然后，对地震波形进行时域和频域分析，提取地震波的主要频率和振幅特征。
最后，通过对多个地震台和观测站的数据进行比对和校正，得到更为准确的地震参数。
二、地震监测数据的分析与应用1. 地震活动性分析地震监测数据可以反映某地区的地震活动情况，通过对地震波形数据的分析，我们可以判断地震的震源位置和震级等参数。
此外，还可以利用地震监测数据分析地震的发展趋势和周期性规律，为地震活动预测和危险性评估提供依据。
2. 地震灾害评估地震监测数据在地震灾害评估中发挥着重要作用。
通过对地震波形数据的分析，可以确定地震的破坏范围和影响程度，并预测地震灾害的发生概率。
同时，结合地震监测数据和相关地质地貌信息，可以评估地震对建筑物和基础设施的影响，为地震灾害防治提供科学依据。
3. 地震预警与应急响应地震监测数据处理与分析技术的另一个重要应用是地震预警与应急响应。
通过对地震监测数据的实时处理和分析，可以提前几秒到几十秒发出地震预警，向可能受到地震影响的地区发出警示。
这为人们采取应急措施和疏散行动争取了宝贵的时间，有助于减少地震灾害的损失。
地震监测中的数据处理技巧
地震监测中的数据处理技巧地震是一种地球表面破裂或地壳运动引起的自然灾害，严重威胁着人们的生命和财产安全。
而地震监测则是一种预测和及时掌握地震信息的手段，为科学研究和灾害防控提供重要依据。
在地震监测中，数据处理技巧起着至关重要的作用。
本文将介绍地震监测中常见的数据处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 数据采集与预处理在地震监测中，最常用的数据采集设备是地震仪。
地震仪会记录下地震过程中的地震波形数据，以提供科学家们分析和研究。
然而，地震仪采集到的原始数据往往包含各种干扰，如噪声、散射波等。
为了提高数据的质量和准确性，需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括滤波、去噪和校正。
滤波是指通过一系列数学运算，去除地震波形数据中的噪声和干扰信号。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波用于去除高频噪声和高频散射波，高通滤波则用于去除低频噪声和低频散射波。
带通滤波则可以选择性地去除特定频率范围内的干扰信号。
去噪是指通过各种信号处理技术，去除地震波形数据中的噪声成分。
常用的去噪方法包括小波去噪、时频去噪和自适应滤波等。
这些方法可以改善地震波形数据的信噪比，提高地震信号的清晰度和可读性。
校正是指将地震波形数据进行标定和校正，以消除仪器和传感器等因素引起的误差。
校正过程中需要考虑到地震仪的灵敏度、频率响应等参数，并进行相应的修正。
校正后的数据能够更好地反映地震波的真实情况，为后续的分析和研究提供准确的基础数据。
2. 数据挖掘与特征提取地震监测中的数据处理不仅仅是对原始数据进行预处理，还需要进行数据挖掘和特征提取。
数据挖掘是指通过各种算法和技术，发现地震数据中潜在的规律和模式。
常见的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则等。
聚类是将地震波形数据进行分类和分组的方法，以便找到相似的地震事件和震源。
聚类算法可以通过计算地震波形数据的相似性或距离，将其分为若干簇。
这样一来，科学家们就可以对地震事件进行更细致的研究和分析。
常用地震噪音去除方法分析
常用地震噪音去除方法分析作者：关键来源：《中国化工贸易·上旬刊》2017年第12期摘要：在实际地震资料中，总是同时包含有效信息和或多或少的噪声，它们不可能完全分开，所以需根据资料中噪声的特征使用最合适的去噪方法或不断地改善去噪方法，争取最大程度地提高地震资料的信噪比和分辨率。
关键词：地震资料；噪音去除方法1 常见噪音类型分析随机噪声是一类无一定视速度，无一定频率的干扰波，在地震勘探中不可避免。
它会降低地震资料的信噪比，影响到动校正与静校正的精度，从而直接影响地震资料处理的质量。
李庆忠院士对随机噪声的特性专门进行了描述。
地震过程中的噪声有很多种分类方法。
例如，处理过程中常见的，按噪声的特征分类，地震勘探过程中的噪声主要分为规则噪声和不规则噪声（也称随机噪声）。
规则噪声主要是指有一定主频和视速度的干扰波，例如面波、声波、多次波、转换波、侧面波、浅层折射波、鸣震等。
而不规则噪声没有一定规律、随机出现，在地震记录上形成杂乱无章的干扰背景，例如风吹草动、机器运转、生物活动等。
随机噪声可以根据地震噪声的产生原因不同分为三大类型：系统噪声、环境噪声和次生随机噪声。
系统噪声的能量主要与采集设备的老化程度有关，一般能量较小，随机性也不大，几乎可忽略不计。
环境噪声是工区内固有的随机噪声，在地震记录上通常表现为杂乱无章的振动，频谱很宽，无一定的视速度，其能量的大小不随施工因素的改变而变化。
但环境噪声的干扰强度与施工因素有关，主要是与采集系统中的激发、接收条件有关，接收条件的优劣决定了抗干扰能力的强弱。
次生随机噪声的强弱，与激发因素的关系非常密切。
面波是地震勘探中常见的噪声。
面波主要有3中：瑞雷面波、勒夫面波和斯通利面波。
在地震勘探中观测到的面波，主要是沿地表传播的瑞雷面波，其特点为：传播速度小，约为地表横波传播速度的0.92倍，速度一般为100-1000m/s，其中以200-500m/s最为常见；频率低，一般只有几赫兹到20-30Hz；能量强，衰减缓慢。
简述地震资料去噪的两种方法
简述地震资料去噪的两种方法作者：李继伟陈骜卓周旸肖吉星来源：《科技资讯》2015年第15期摘要：地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务。
根据不同噪音的形成机制、特性，可以选择不同的高保真度的去噪方法，使得地震资料的信噪比和分辨率达到预期的最高，从而降低地震资料解释的难度，提高地震资料解释的速度和精度。
在众多的地震资料去噪方法中，频率域滤波和f—k域滤波是最基础的去噪方法，也是地震资料处理人员最常用的去噪方法。
频率域滤波可很好的压制面波等规则的干扰波，f—k域滤波去除折射波、直达波等线性干扰波具有很好的效果。
关键字：地震资料，去噪，处理中图分类号：P315 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（c）-0000-00地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务，去噪的效果直接影响了地震资料处理的精确度，间接的影响了地震资料解释的准确度。
地震资料去噪的整个过程就是根据不同的噪音形成机制、特性，选择不同的高保真度的去噪方法，提高地震资料的信噪比和分辨率，即压制干扰波，突出有效波，使得地震反射波同相轴能够更好的真实的反映地下反射界面的特征，方便地震资料解释人员更好的解释地下构造，描述油藏圈闭。
地震噪音是由于地表和地下复杂的地质条件，以及地震野外激发、接收、检波器组合、外部环境噪音等因素引起而存在于野外地震记录中，强噪音会覆盖我们所需要的有效信息，弱噪音会隐藏于地震记录中，这些噪音都会或多或少的影响地震资料的信噪比，为寻找油气圈闭带来不必要的麻烦。
为了更好的去除这些噪音，我们可以选择室外去噪和室内去噪。
室外一般是选择合适的激发、接收、组合等方式压制一些有规则的干扰波。
室内去噪则是根据有效信号与噪音的各种特征差异，选择设计去除噪音、提高信噪比的方法。
不同的地方具有不同的方法原理、物理意义和适用条件[1]。
所以，分析噪音在地震记录上的特征，选择合适的去噪方法是地震资料去噪的关键。
1 地震噪音的类型和特点地震噪音亦称干扰波，根据噪音的形成机制可以将噪音分为规则干扰波和无规则干扰（随机干扰）波两大类。
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。
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2017年12月第17卷第4期廊坊师范学院学报(自然科学版）Journal of Langfang Teachers University(Natural Science Edition)Dec.2017Vol.17 No.4地震数据去噪的研究与分析崔少华，方振国，姜恩华(淮北师范大学，安徽淮北235000)【摘要】小波分解利用信号和噪声在时频域内小波系数差异，重构信号从而去除噪声;SV D算法利用信号和噪声奇 异值的差异，选取合适的空间维数重构信号从而去除噪声。
通过模型验证对比了两种算法的去噪效果和优缺点，发现 小波算法对水平同相轴和倾斜同相轴具有相同的去噪效果，但运算时间较长;SV D算法对水平同相轴去噪效果很好，对于倾斜同相轴几乎不能去噪，但运算时间较短。
【关键词】小波分解;SV D算法;水平同相轴;倾斜同相轴Research and Analysis of Seismic Data DenoisingCUI Shao-hua, FANG Zhen-guo, JIANG En-hua(Huaibei Normal University,Huaibei235000 ,China)【A bstract】The wavelet decomposition uses the difference of signal and noise in the time—frequency domain wavelet coefficient，then reconstructs the signal wiping off noise; SVD algorithm uses the difference of the signal and noise singular value, selecting the appropriate dimensions to reconstmct the signal wiping off noise. Through the comparison of two kinds of model validation algorithm for denoising effect, we know that wavelet algorithm for level phase axis and dip phase axis has the same denoising effect, but the operation time is long. The SVD algorithm for level event denoising effect is very good and the operation time is short, but it does not fit for dip event axis denoising.【K eyw ords】wavelet decomposition; SVD algorithm; horizontal event; dip event〔中图分类号〕P315 〔文献标识码〕A〔文章编号〕1674-3229(2017)04-0033-03〇引目实际中采集到的地震数据通常混入大量随机噪 声，几乎不可避免，因此对地震数据进行随机噪声压 制往往是处理数据的首要工作。
小波分解去噪是在 时频域内处理信号，而SVD则是在时域内处理信号。
本文主要针对上述两种去噪方法进行探讨和分析，从而归纳两种算法的优缺点。
1小波分解与重构去噪法1.1 基本原理小波变换显示的是信号的局部特性，通过伸缩和 平移等运算将信号进行多尺度细化分析r a(MultiscaieAnalysis)。
小波分解与重构去噪法是利用小波变换根据实际需要，将信号(含噪声)分解到同一个尺度下，得 到一系列处于不同频带的小波系数（一酿为高频部分对应信号，低频部分应噪声)。
通过将噪声所在频 带置为零，再进行小M构，从而达到去噪的躲假设/4是/(0的采样数据，即/4=c«u(零尺度空 间小波系数),则可将信号/0)的正交小波变换分解 的公式p写为：C i,k= H C j-lnhn-2kndi,k= H dJ-hnS (2)(1)其中=〈外),‘(0〉表示尺度系数，表示小波系数[4W表示对信号进行小波分解的层数，A分别为一对正交镜像滤波器组，信号离散采样点数用斤表示。
小波经上述分解后的[收稿日期]2017-07-16[基金项目]安徽省高等学校自然科学研究项目（KJ2017B008);淮北师范大学质量工程项目(jy2016133)[作者简介]崔少华（1983-)，女，硕士，淮北师范大学物理与电子信息学院讲师，研究方向：电子与通信。
• 33 •2017年12月廊坊师范学院学报（自然科学版)第17卷•第4期逆过程就是小波重构问过程，即：cj-m =Z (cy >V 2n +^,n^-2n)(2)n1.2模型验证构成1个二维地震记录:总共200道，每道501 个采样点，采样间隔1毫秒，其中一条水平同相轴, 一条倾斜同相轴。
地震子波采用峰频为50H z 的Ricker 子波，每道数据加人幅度为0.1的随机噪声， 如图1所示。
对原始数据进行小波分解与重构，去噪 结果如图2所示，噪声如图3所示。
20406080100120140160180200图2小波重构有效信号偏移/m图3小波分解去除噪声由图2可知，小波分解算法可以将混合数据中的大量随机噪声进行压制，对于倾斜同相轴也可以 达到很好的去噪效果。
但由图3可知,去除的噪声中 还含有部分信号的能量，这是由于小波分解时采用 的Symmlet 8小波算子进行8尺度分解，在重构时对 信号有一定损伤。
可见小波分解算法只要选取合适 的小波分解算子,即可达到理想的去噪效果。
2 SVD 分解去噪算法2.1 SV D 原理假设地震记录为mxri 的数据矩阵X ，其中m 表 示地震波通道观察个数，n 表示每个通道上的采样 点数。
将矩阵Z 做分解变换为〜X = U Y .V 1(3)mxnmxmmxnnxn式(3)中[/与F 均为正交归一阵，E 为准对角矩阵，在的情况下，有〇\ 0 …0 0•"0^cr 2 00 〇•"〇m x n： ： *.: : :0 ••• 〇■_.0**•0L m ⑷一般设0^(72称C T ;为数据的X奇异值。
x ^i^iuiv,T (5)/=1式中&和^称为左、右奇异矢量'其维数分别 为 m x l 和 r exl 〇因此，维数为/n X r i 的原始数据就被分解成维 数相同的ni 个子矩阵,这就是奇异值分解'确定有效信号空间维数心进行选择前个本 征图像来进行重构就可以恢复有效信号：FP(s ) = a siuiv，T(6)SVD 分解算法在去噪时的关键是对有效信号 进行重构，所选取的重构信号维数P ,即加权本征 图像的个数，对于去噪结果有很大的影响' 若选用P 的维数小于有效信号的维数，则无法重构信号且 在去除噪声中包含信号能量，即对信号有损伤;若 选用P 的维数大于信号的维数，则会引人过多的随 机噪声，在重构的信号中含有大量噪声未被压制，去噪效果不佳。
因此重构维数P 的选择是SVD 算法 的关键。
• 34•第17卷•第4期崔少华等:地震数据去噪的研究与分析2017年12月2.2模型验证采用图1的含噪原始数据进行SVD分解，由于 数据中同相轴仅含有两种倾角，因此重构维数/>=2, 重构结果如图4所示，噪声如图5所示。
偏移/m图5 SVD去除噪声由图4可知，SVD重构信号中只含有水平同相轴，不含有任何倾斜同相轴，这是由于SVD算法 是在时域进行分解，利用各道数据之间的相关性将 地震记录分解成奇异值并按序排列，信号的有效性 越强，分解出奇异值差异越明显w，越利于提取信 号的奇异值进行重构去噪。
由于倾斜同相轴各道 的相关性减弱(倾角越大，相关性越弱），因此SVD 算法无法对其进行重构。
从图5很明显地看出，倾 斜同相轴完全没有被重构，噪声中却不含有任何水 平同相轴的能量，所以SVD时域分解对倾斜同相轴 有严重的损害。
3小波算法与SVD算法的对比3.1 PSNR的对比采用图像的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)对两种算法对比，结果如表1所示。
表1两种算法PSNR对比小波分解算法PSNR=75.7284dBSVD算法PSNR=67.5590dB由表1可知，小波分解算法的PSNR高出SVD 算法的接近8dB，这说明前者还原图像的程度高于 后者，即前者的去噪效果优于后者的去噪效果。
3.2去噪时间的对比在实际中往往处理的是大规模地震记录，因此 X才于处理时间的要求同样严格。
将两种算法的去噪 时间进行对比(基于验证模型），结果如表2所示。
表2两种算法去噪时间对比小波分解算法23.6120sSVD算法8.3830s3.3去噪效果的对比小波算法在分解和重构信号时对有效信号和噪 声采用同一个分解尺度，因此对水平同相轴和倾斜 同相轴去噪效果相同（图2)，同时小波分解算法对 于倾斜同相轴具有良好的去噪效果(图3)〇SVD算法对水平同相轴的去噪效果最佳（图 4)，对倾斜同相轴几乎不能去噪(图5)。
4总结综上所述，小波分解算法和SVD算法各有优缺 点，决定小波分解算法去噪效果的关键因素是小波 算子分解尺度的选取，分解尺度越大，去噪越明显。
但尺度选取过大，在去噪时会引入过多随机噪声，反 而会使去噪效果下降。
决定SVD算法去噪效果的关键因素是重构维 数的选取，且重构信号维数的取值需人工判断，在大 数据量的地震记录中，每个频率切片上对重构维数 均需进行判断和选取。
[参考文献][1]王香云.基于信号去噪的小波算法研究[J].太原师范学院学报（自然科学版）,2015,14(1) :33-37.[2]王超，沈斐敏小波变换在探地雷达弱信号去噪中的研究[J].物探与化探，2015，39(2): 421-424.[3] 崔少华，单巍•基于小波分析的地震资料去噪方法的研究和应用[J].淮北师范大学学报(自然科学版),2016,37⑶:434& [4]蔡正保.一种基于混池加密和小波变换的数字水印技术研究[J]•廊坊师范学院学报(自然科学版),2016,16(2): 17-21.(下转第42瓦）• 35•2017年12月廊坊师范学院学报（自然科学版)第17卷•第4期X 0003.1常开触点恢复高电平，松开+X 按键，G 116.0 常为“1”，再按下RESET 复位按键后，报警解除。
X 0007.3和X 0010.2分别表示+Y 按键和+Z 按键，同 理当出现Y 轴或Z 轴负超程报警时，分析方法类似。