【摘 要】
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井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地震事件的识别与初至拾取,它们具有时变非平稳随机信号特点,常规时域或频域滤波的预处理方法对其压制效果并不理想,过度滤波则可能对有效微地震信号造成损害。针对上述问题,以井中微地震监测三分量记录信号之间的同步与相关分析为基础,提出了基于多维经验模态分解的微地震监测记录中背景干扰信号的识别与压制方法。该方法通过对三分量微地震监测记录进行多维经验模态分解,获得不同阶次的本征模态函数分量,然后根据偏
【机 构】
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北京大学地球与空间科学学院,国家超级计算深圳中心（深圳云计算中心）,中国科学院地质与地球物理研究所
【基金项目】
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国家科技重大专项课题“MEMS技术及工业化试验”(2017ZX05008-008)资助。
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井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地震事件的识别与初至拾取,它们具有时变非平稳随机信号特点,常规时域或频域滤波的预处理方法对其压制效果并不理想,过度滤波则可能对有效微地震信号造成损害。针对上述问题,以井中微地震监测三分量记录信号之间的同步与相关分析为基础,提出了基于多维经验模态分解的微地震监测记录中背景干扰信号的识别与压制方法。该方法通过对三分量微地震监测记录进行多维经验模态分解,获得不同阶次的本征模态函数分量,然后根据偏
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