Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)

Для цитирования:

Руннова А. Е., Артемьев А. Е., Овчинников А. А., Короновский А. А., Храмов А. Е. Метод автоматической диагностики на основе непрерывного вейвлетного преобразования различных волновых составляющих сложных нестационарных сигналов применительно к задачам геофизики // Известия вузов. ПНД. 2011. Т. 19, вып. 3. С. 127-142. DOI: 10.18500/0869-6632-2011-19-3-127-142

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Иконка PDF 2011no3p127.pdf
(загрузок: 143)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Журнал в журнале
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
57.087
DOI: 
10.18500/0869-6632-2011-19-3-127-142

Метод автоматической диагностики на основе непрерывного вейвлетного преобразования различных волновых составляющих сложных нестационарных сигналов применительно к задачам геофизики

Авторы: 
Руннова Анастасия Евгеньевна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Артемьев Александр Евгеньевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Овчинников Алексей Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Короновский Алексей Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Храмов Александр Евгеньевич, Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта
Аннотация: 

В работе предложен новый, использующий непрерывное вейвлетное преобразова­ние, метод диагностики определенных осцилляторных паттернов на полевых данных на­ земной сейсмической разведки для экспресс­анализа полевых данных и автоматизации процесса диагностики искомых паразитных компонент сейсмозаписи. Эффективность предложенного метода проиллюстрирована как на примере эталонной модели теории колебаний (системе Лоренца, демонстрирующей перемежающееся поведение), так и на реальных геофизических данных.  

Ключевые слова: 
Автоматическая диагностика
вейвлетный анализ
цифровые сигналы
сейсморазведочные работы
звуковые и поверхностные волны
Список источников: 
  1. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсмическая разведка. М.: Недра, 1980.
  2. Бондарев В.И., Крылатков С.М. Основы обработки и интерпретации данных сейсморазведки. Екатеринбург: Издательство УГГГА, 2001.
  3. Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения М.: Физматлит, 2003.
  4. Блаттер Ч. Вейвлет–анализ. Основы теории. М.: Постмаркет, 2001.
  5. Анфиногентов В.Г., Короновский А.А., Храмов А.Е. Вейвлетный анализ и его использование для анализа динамики нелинейных динамических систем различной природы // Изв. РАН, cер. физич. 2000.Т. 64, No 12. С. 2383.
  6. Torrence C., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis // Bulletin of the American Meteorological Society. 1998. Vol. 79. P. 61.
  7. Peng C.-K., Havlin S., Stanley H.E., Goldberger A. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series // Chaos. 1995. Vol. 5. P. 82.
  8. Muzy J.F., Bacry E., Arneodo A. The multifractal formalism revisited with wavelets // International Journal Bifurcation Chaos. 2010. Vol. 4, No 2. P. 245.
  9. Daubechies I. Ten lectures on wavelets. Philadelphija: SIAM, 1992.
  10. Meyer Y. Wavelets: Algorithms and Applications. Philadelphia: SIAM, 1993.
  11. Mallat S.G. A wavelet tour of signal processing. New York: Academic Press, 1998.
  12. Addison P.S. The Illustrated Wavelet Transform Handbook: Introductory Theory and Applications in Science Engineering, Medicine and Finance. Bristol: Institute of Physics Publishing, 2002.
  13. Flandrin P. Some aspects of non-stationary signal processing with emphasis on timefrequency and time-scale methods // In Wavelets / Ed. by J.M. Combes, A. Grossmann, Ph. Tchamitchian. Springer, Berlin. 1989. P. 68.
  14. Grossman A., Morlet J. Decomposition of Hardy function into square integrablewavelets of constant shape // SIAM J. Math. Anal. 1984. Vol. 15, No 4. P. 273.
  15. Holschneider M. Wavelets: An analysis tool. Oxford: Oxford University Press, 1995.
  16. Филатова А.Е., Артемьев А. Е., Короновский А.А., Павлов А.Н., Храмов А.Е. Успехи и перспективы применения вейвлетных преобразований для анализа нестационарных нелинейных данных в современной геофизике // Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2010. Т. 18, No 3. С. 3.
  17. Филатова А.Е., Овчинников А.А., Короновский А.А., Храмов А.Е. Применение вейвлетного преобразования для диагностики волн-помех звукового и поверхностного типов по цифровым данным наземной сейсморазведки // Вестник ТГУ. 2010. Т. 15, No 2. С. 524.
  18. Пискун П.В. Программно-алгоритмическое обеспечение непрерывного вейвлетпреобразования при обработке и интерпретации геофизических полей. М.: МГУ, 2006.
  19. Пискун П.В., Петров А.В., Зиновкин С.В. Компьютерная технология Коскад СЕЙС комплексного анализа сейсмической и скважинной информации. Тезисы докладов VII международной научно-практической конференции Геомодель- 2005, 2005. С. 42.
  20. Sitnikova E.Yu., Hramov A.E., Koronovskii A.A., Luijtelaar E.L. Sleep spindles and spike-wave discharges in EEG: Their generic features, similarities and distinctions disclosed with Fourier transform and continuous wavelet analysis // Journal of Neuroscience Methods. 2009. Vol. 180. P. 304.
  21. Kumar P., Foufoula-Georgiou E. Wavelet analyses for geophysical applications // Reviews of Geophysics. 1997. Vol. 35. P. 385.
  22. Corso G., Kuhn P.S., Lucena L.S., Thom Z.D. Seismic ground roll time-frequency filtering using the Gaussian wavelet transform // Physica A. 2003. Vol. 318. P. 551.
  23. Yuen D.A., Vincent A.P., Kido M., Vecsey L. Geophysical Applications of Multidi-mensional Filtering with Wavelets // Pure and Applied Geophysics. 2001. Vol. 159. P. 2285.
  24. Kritski A., Vincent P., Yuen D.A., Carlsen T. Adaptive wavelets for analyzing dispersive seismic waves // Geophysics. 2007. Vol. 72. P. V1-V11.
  25. Овчинников А.А., Храмов А.Е., Люттьеханн А., ван Луйтелаар Ж. Метод диагностики характерных паттернов на наблюдаемых временных рядах и его экспериментальная реализация в режиме реального времени применительно к нейрофизиологическим сигналам // ЖТФ. 2011. Т. 81, No 1. С. 3.
  26. Liner C., Li C., Gersztenkorn A., Smythe J. SPICE: A new general seismic attribute. (SEG Expending Abstracts.) 2004. P. 52.
  27. Naveau P. and Oh H. Polynomial Wavelet Regression for Images With Irregular Boundaries // IEEE Transactions On Image Processing. 2004. Vol. 13, No 6. P. 35.
  28. Domingues M.O., Mendes O.Jr., Mendes da Costa F. On wavelet techniques in atmospheric sciences // Advances in Space Research. 2005. Vol. 35. P. 831.
  29. Аки Р., Ричардс П. Количественная сейсмология. Т. 1. М.: Мир, 1983.
  30. Rutherford S.R., Williams R.H. Amplitude -versus-offset variations in gas sands // Geophysics. 1989. Vol. 54. P. 680.
  31. Castagna J.P. , Backus M.M. Offset-dependent reflectivity – Theory and practice of AVO analysis // Soc. Expl. Geophys. 1993. P. 3.
  32. Ross C.P. Effective AVO crossplot modeling: A tutorial // Geophysics. 2000. Vol. 65, No 3. P. 700.
  33. Dong W. AVO detectability against tuning and stretching artifacts // Geophysics. 1999. Vol. 64, No 2. P. 494.
  34. Foster D.J., Keys R.G., Reilly J.M. Another perspective on AVO crossplotting // The Leading Edge. 1997. Vol. 16, No 9. P. 1233.
  35. Gray D., Goodway B., Chen T. Bridging the Gap: Using AVO to detect changes in fundamental elastic constants. SEG, Expended Abstracts, 1999.
  36. Иноземцев А.Н., Коростышевский М.Б., Воскресенский Ю.Н., Баранский Н.Л., Бадейкин А.Н. Влияние спектральных характеристик сейсмических сигналовна образ и класс АVO-аномалий в тонкослоистых средах // Геофизика. Спец. выпуск. Технологии сейсморазведки-II. 2003. С. 167.
  37. Валиев С.Г., Ли И.А. Результаты АVO-анализа сейсмических записей на нефтегазовых месторождениях шельфа Сахалина // Геофизика. 2003. No 2. С. 21.
  38. Техническая инструкция по проведению сейсморазведочных работ на нефть и газ. М., 2003.
  39. Короновский А.А. and Храмов А.Е. Об эффективном анализе перехода к хаосу через перемежаемость с помощью вейвлетного преобразования // Письма в ЖТФ. 2001. Т. 27, No 1. С. 3.
  40. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Midzyanovskaya I.S., Sitnikova E., Rijn C.M. On-Off intermittency in time series of spontaneous paroxysmal activity in rats with genetic absence epilepsy // Chaos. 2006. Vol. 16. P. 043111.
  41. КороновскийА.А., МинюхинИ.М., ТищенкоА.А., ХрамовА.Е., Мидзяновcкая И.С., Ситникова Е.Ю., Van Luijtelaar E.L., Rijn C.M. Применение непрерывного вейвлет-преобразования для анализа перемежающегося поведения // Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2007. Т. 15, No 4. С. 34.
  42. Шустер Г. Детерминированный хаос. М.: Мир, 1988.  
Поступила в редакцию: 
02.12.2010
Принята к публикации: 
03.02.2011
Опубликована: 
29.07.2011
Краткое содержание:
Иконка PDF a2011no3p127.pdf
(загрузок: 101)
  • 1787 просмотров