文档名：基于EMKF算法的微地震信号去噪方法
摘要：针对微地震信号能量较弱,噪声较强,使微地震弱信号难以提取问题,提出了一种基于EM-KF(ExpectationMaximizationKalmanFilter)的微地震信号去噪方法.通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型,并利用EM(ExpectationMaximization)算法获取卡尔曼滤波的参数最优解,结合卡尔曼滤波,可以有效地提升微地震信号的信噪比,同时保留有效信号.通过合成和真实数据实验结果表明,与传统的小波滤波和卡尔曼滤波相比,该方法具有更高的效率和更好的精度.
Abstract：Microseismicmonitoringtechnologyhasbeenwidelyusedinunconventionaloilandgasdevelopment.Themicroseismicsignalhasweakenergyandstrongnoise,whichmakesthefollow-upworkdifficultandrequireshigh-precisionandaccuratedata.Tosolvetheproblemofextractingweakmicroseismicsignals,anEM-KF(ExpectationMaximizationKalmanFilter)-basedmethodisproposedfordenoisingmicroseismicsignals.ByestablishingastatespacemodelthatconformstothelawsofmicroseismicsignalsandusingtheEM(ExpectationMaximization)algorithmtoobtaintheoptimalsolutionoftheparametersfortheKalmanfilter,thesignal-to-noiseratioofmicroseismicsignalscanbeeffectivelyimprovedwhileretainingtheeffectivesignals.TheexperimentalresultsofsyntheticdataandrealdatashowthatthismethodhashigherefficiencyandbetteraccuracythantraditionalwaveletfilteringandKalmanfiltering.
作者：李学贵 张帅 吴钧 段含旭 王泽鹏 Author：LIXuegui ZHANGShuai WUJun DUANHanxu WANGZepeng
作者单位：东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318;东北石油大学人工智能能源研究院,黑龙江大庆163318;东北石油大学黑龙江省石油大数据与智能分析实验室,黑龙江大庆163318东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318;东北石油大学黑龙江省石油大数据与智能分析实验室,黑龙江大庆163318大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,黑龙江大庆163712
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(2)
分类号：TP391TN911P631.4
关键词：微地震 EM算法 卡尔曼滤波 信噪比
Keywords：microseism expectationmaximization(EM)algorithm Kalmanfilter signaltonoiseratio
机标分类号：TP391.41TN911P631
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：国家自然科学基金，中国石油重大科技专项基金资助项目，黑龙江省揭榜挂帅科技攻关基金资助项目，黑龙江省自然基金联合引导基金资助项目基于EM-KF算法的微地震信号去噪方法[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(2)李学贵 张帅 吴钧 段含旭 王泽鹏针对微地震信号能量较弱,噪声较强,使微地震弱信号难以提取问题,提出了一种基于EM-KF(ExpectationMaximizationKalmanFilter)的微地震信号去噪方法.通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型,并利用EM(Expectat...参考文献和引证文献
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