论文摘要
作为一种3维、实时的监测手段,微震监测通过分析岩体破裂产生的微震信号,评估工程岩体的稳定性,为工程建设和人员安全提供预警。然而,工程现场情况复杂,采集微震信号时通常会混入一定程度的噪声,影响后续微震信号的分析工作。针对这一问题,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的LMD–SVD联合降噪法以降低噪声干扰。该方法首先使用LMD分解,获得一系列由高频到低频分布的乘积函数(product functions,PF);通过计算原始信号与各个PF分量之间的相关系数,确定含噪信号与有效信号之间的分界位置,将分界分量之前的分量剔除,实现初步降噪。然后,针对LMD分解结果中的残留噪声,使用SVD法,以加权能量贡献率(percent of contribution to total energy,PCTE)作为奇异值阶数的确定方法,对分界PF分量进行降噪处理,实现二次滤波。通过上述处理,最终实现微震信号降噪。在仿真实验中,对于同一带噪的Ricker子波,分别使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、LMD、LMD–SVD这3种方法进行降噪处理。其降噪前后信号的信噪比、波形图及频谱图对比结果表明LMD–SVD是一种更好的降噪方法。此外,对于白鹤滩水电站左岸地下厂房的微震监测系统所采集的信号,运用LMD–SVD对含噪微震信号进行降噪处理,表明本文方法能够有效地去除微震信号中的高频噪声,为后续微震分析工作提供帮助。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董林鹭,蒋若辰,徐奴文,钱波
关键词: 微震信号降噪,局部均值分解,奇异值分解,相关系数
来源: 工程科学与技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室
基金: 国家重点研发计划项目(2017YFC1501100),国家自然科学基金面上项目(51679158)
分类号: P631.4
DOI: 10.15961/j.jsuese.201801127
页码: 126-136
总页数: 11
文件大小: 1981K
下载量: 288
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