基于图像分形维法的微震事件自动识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 微地震信号的形成及其特征 | 第13-16页 |
| 2.1 射孔信号形成及其用途 | 第13-14页 |
| 2.2 微地震信号的形成及其特征 | 第14-16页 |
| 第3章 微地震震相初至拾取方法的原理及应用 | 第16-29页 |
| 3.1 传统能量比(STA/LTA)法 | 第16-21页 |
| 3.1.1 STA/LTA法原理及应用 | 第16-17页 |
| 3.1.2 特征函数的构造 | 第17-19页 |
| 3.1.3 阈值选取原则 | 第19-21页 |
| 3.2 传统相关法及其改进 | 第21-27页 |
| 3.2.1 相关系数与道间的相似性关系 | 第21页 |
| 3.2.2 噪声的压制 | 第21-22页 |
| 3.2.3 改进的相关法原理及微地震数据中的应用 | 第22-27页 |
| 3.3 其他方法 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 针对微地震数据的图像边缘检测方法研究 | 第29-50页 |
| 4.1 分形维法 | 第29-35页 |
| 4.1.1 分形理论概述 | 第29-30页 |
| 4.1.2 分形维计算方法 | 第30-33页 |
| 4.1.3 初至拾取的判别准则 | 第33-35页 |
| 4.2 图像边缘检测 | 第35-43页 |
| 4.2.1 边缘检测方法的原理 | 第35-40页 |
| 4.2.2 边缘检测拾取初至 | 第40-43页 |
| 4.3 图像分形维边缘检测方法 | 第43-49页 |
| 4.3.1 计算图像分形维数 | 第43-44页 |
| 4.3.2 微地震数据中图像分形维法的应用 | 第44-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 仿真与实际数据中方法应用的效果 | 第50-59页 |
| 5.1 仿真实验 | 第50-52页 |
| 5.2 井中微震数据初至拾取效果 | 第52-54页 |
| 5.3 低信噪比初至拾取效果 | 第54-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
