автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Спектральные методы разделения волн на основе цифровой веерной фильтрации

Введение

Ф 1. Анализ методов разделения волновых полей

1.1. Общая характеристика задач разделения волн

1.2. Модели волновых полей

1.3. Методы и алгоритмы разделения сложных волновых полей 25 Выводы

2. Спектральные методы разделения волн на основе веерной фильтрации

2.1. Общие положения веерной фильтрации

2.1.1. Двумерные спектры пачки волн и волны с нелинейным уравнением годографа

2.1.2. Веерная фильтрация

2.2. Анализ веерной фильтрации

2.2.1. Анализ сигнала на выходе веерного фильтра

2.2.2. Выделение регулярных волн методом веерной фильтрации

2.2.3. Оценка разрешающей способности веерной фильтрации 75 ^ 2.3. Разработка цифровых спектральных методов разделения волн на основе веерной фильтрации

2.3.1. Полосовая веерная фильтрация и веерная фильтрация с режекцией высших порядков спектра

2.3.2. Метод разделения волновых полей на базе веерной фильтрации с переменными параметрами

2.3.3. Методы разделения волн на основе адаптивной веерной фильтрации

Выводы

3. Разработка цифровых спектральных алгоритмов разделения волн

3.1. Реализация веерной фильтрации в спектральной области

3.2. Спектральные алгоритмы модифицированной веерной фильтрации

3.2.1. Алгоритм модифицированной веерной фильтрации по согласованной сетке дискретизации

3.2.2. Алгоритм модифицированной веерной фильтрации по нестандартной сетке дискретизации

3.2.3. Оценка затрат на реализацию цифровых спектральных алгоритмов верной фильтрации

3.3. Спектральный алгоритм разделения волн на основе цифровой веерной фильтрации с переменными параметрами

3.4. Цифровая реализация адаптивных алгоритма разделения волн

3.5. Внедрение разработанных алгоритмов в программно-алгоритмический комплекс «Геосейф ВСП»

Выводы

4. Исследования эффективности спектральных алгоритмов разделения волн на моделях волновых полей и реальных сейсмических материалах 145 Аг 4.1. Исследование алгоритмов разделения волн на синтезированных моделях волновых полей

4.1.1. Исследование влияния параметров фильтра на его отклик

4.1.2. Сравнительный анализ частотных характеристик цифровых веерных фильтров

4.1.3. Исследования погрешности восстановления формы выделяемого сигнала на фоне нерегулярных помех

4.1.4. Анализ разрешающей способности алгоритмов веерной фильтрации при наличии регулярных помех

4.1.5. Исследование алгоритма разделения волн на базе веерной фильтрации с переменными параметрами

4.2. Результаты применения разработанных алгоритмов в обработке реальных материалов ВСП

4.2.1. Разделение падающих и отраженных продольных волн

4.2.2. Применение результатов разделения волн при

Иг интерпретации материалов ВСП

Выводы

В ряде областей науки и техники актуальной является задача разработки методов разделения (разрешения) пространственно-временных сигналов, наблюдаемых на фоне помех в условиях существующей неопределенности. К числу таких областей можно, прежде всего, отнести сейсморазведку, где регистрируемые пространственно-временные сигналы (волны) характеризуются повышенной сложностью и имеют сугубо интерференционный характер. При обработке сейсмических материалов, полученных при поиске месторождений углеводородов и других полезных ископаемых, возникает целый ряд проблем, связанных с необходимостью анализа больших массивов данных в условиях априорной неопределенности относительно формы сейсмических сигналов и среды их распространения. Вследствие этого имеется значительная сложность, трудоемкость и многоэтапность решения обратных задач сейсморазведки - определение геологического строения Земли по зарегистрированному полю упругих колебаний. Прогресс решения обратных задач в настоящее время связывается с широким использованием ЭВМ и построением на их основе программно-алгоритмических комплексов обработки и интерпретации сейсмических данных. При этом одним из важнейших элементов создания таких комплексов является разработка эффективных методов и алгоритмов разделения (разрешения) сейсмических волн, т.к. многие задачи структурной сейсморазведки решаются на основе анализа монотипных волн (отраженных, преломленных обменных и т.п.). Особую роль разделение сейсмических волн также играет в задачах прогноза геологического разреза, в том числе прогноза нефтегазоносности тонкослоистых геологических сред, где наблюдаемая волновая картина носит сугубо интерференционный характер.

В современных программно-алгоритмических комплексах обработки и интерпретации сложных волновых сейсмических полей широкое применение получили вероятностно-статистические методы [2,4,8,11-16,35,41,74,85]. В рамках этих методов могут ставится и рассматриваться статистические задачи с раздельным наблюдением (разрешением) различных типов волн. При этом возможны несколько подходов к задаче разделения сигналов (волн), среди которых можно выделить следующие [4]:

1. При синтезе системы разделения сигналов критерий разрешения формулируется для ее отклика, который должен быть большим для полезного (выделяемого) сигнала и малым для мешающих сигналов и помех. В качестве критерия разделения сигналов может служить критерий максимума отношения сигнала к шуму на выходе системы. При этом данный критерий разделения сигналов напрямую не связывают с последующими задачами, решаемыми при обработке и интерпретации данных наблюдений.

2. При втором подходе критерий разрешения определяется, исходя из тех или иных функциональных задач, стоящих при обработке и интерпретации данных наблюдений. Здесь критерии разделения сигналов обычно формулируют, базируясь на методах статистических решений. При этом в понятие разрешения вкладывают различный смысл. Так, наиболее часто ставится задача разделения как задача обнаружения (различения) или оценки параметров выделяемых сигналов при наличии определенной совокупности мешающих сигналов и шумов. При этом подходе возможна постановка наиболее практически значимых задач смешанного типа: обнаружение - различение, обнаружение - оценивание параметров и т.п. Однако попытки решения подобных задач применительно к обработке сейсмических волновых полей крайне немногочисленны [4,13,21-25].

В настоящее время на практике при решении задач разделения волновых полей получили широкое распространение так называемые интерференционные системы, в основу которых положены методы разновременного и направленного суммирования сейсмических записей (регулируемый направленный прием (РНП), суммирование по общей глубинной точке (ОГТ), миграция по Кирхгофу и т.д.) [11,14-17,27,47,60]. Применение интерференционных систем позволяет произвести разделение волн при их интерференции со значимым повышением разрешенности сигналов и отношения сигнала к шуму, улучшить прослеживаемость выделяемых волн. Тем не менее, как показывают приведенные исследования такого типа алгоритмов, при обработке сложных волновых полей достигаемая ими разрешающая способность часто оказывается недостаточной [22,23]. Особо чувствительны интерференционные системы к случайному временному разбросу суммируемых волн, что приводит к значительным искажениям формы разрешаемых сигналов и жесткому ограничению числа суммируемых каналов [44,60,74].

Основные положения оптимального разделения сейсмических волн на основе методов статистических решений были впервые развиты в работах Гольцмана Ф.М. [12-16]. Исходя из определенных предпосылок относительно свойств выделяемых волн и помех в [13-16], были предложены итерационные алгоритмы разделения интерференционных волн, основанные на функции их достаточного приема. В данных алгоритмах для повышения их эффективности вводятся дополнительные процедуры фильтрации и вычитания волн-помех.

Синтез указанных алгоритмов осуществляется с привлечением большого числа априорных сведений о свойствах разрешаемых волн и помех, которые на практике, как правило, известны приближенно и часто далеко не в полном объеме. При большом числе оцениваемых параметров выделяемых волн предложенные алгоритмы отличаются повышенной трудоемкостью, их сходимость и надежность оказывается не высокой. Поэтому, в сложных сейсмологических условиях (существенная априорная неопределенность относительно характеристик сигналов, числе интерферируемых волн, высоком уровне помех и т.д.) эффективность таких алгоритмов существенно снижается и значимый эффект от их применения по сравнению с интерференционными системами получить не удается.

Все это предопределяет актуальность развития методов разделения сейсмических волн, которые с одной стороны базировались бы на фактически имеющейся априорной информации относительно свойств выделяемых волн и помех, с другой стороны обладали бы повышенной помехоустойчивостью (а значит, разрешающей способностью), возможностью обучения и адаптации в процессе обработки данных. В этом плане значительный интерес представляет развитие спектральных методов, позволяющих использовать информацию, заложенную в двумерных спектрах сейсмических волновых полей. Здесь значительными возможностями обладают алгоритмы, базирующиеся на пространственно-временной фильтрации по направлению [11,21-23,31,34, 48,49,60,62,64,67-70,81,83,93-98].

Пространственно-временные фильтры (ПВФ) уже получили достаточно широкое применение при предварительной обработке сейсмической информации. Среди них можно выделить в первую очередь веерные фильтры, в основу которых положен принцип селекции волн по кажущимся скоростям. В [21-23,67-70] предложен узкополосный перестраиваемый фильтр по направлению, обладающий высокой разрешающей способностью при выделении и прослеживании одиночных регулярных волн. Тем не менее, в литературе недостаточно полно рассмотрены важные вопросы по анализу и синтезу направленных ПВФ применительно к решению статистических задач разделения интерферирующих волн в различных практически возможных ситуациях. В первую очередь к таким важным ситуациям часто решаемых при обработке данных наземной и скважинной сейсморазведки, можно отнести задачи разделения пачек интерферирующих волн.

Так, в известных алгоритмах веерной фильтрации [11,28,48,60,62,83,98], синтез фильтров осуществляется в пространственно временной области. При этом вводится та или иная аппроксимация реализуемого импульсного отклика фильтра. При малых базах наблюдения и небольшой полосе пропускания фильтра по кажущейся скорости волн необходимую аппроксимацию и протяженность импульсного отклика подобрать, как правило, не удается. Это дает большие погрешности в реализации требуемой частотной характеристики веерного фильтра, и, как следствие приводит к существенному ухудшению их помехоустойчивости и разрешающей способности, внесению значительных искажений в спектр выделяемых сигналов [1,28,48,60,83].

В литературе отсутствует достаточно полный анализ характеристик волн, выделяемых веерным фильтром, которые могут иметь различные уравнения годографа. Не рассмотрены важные вопросы по оценке помехоустойчивости и разрешающей способности веерной фильтрации, по разработке спектральных методов разделения волновых полей на основе фильтров с переменными параметрами и адаптивных веерных фильтров. Не освещены проблемы и особенности цифровой реализации веерных фильтров в спектральной области, вопросы разработки программного и алгоритмического обеспечения спектральных методов разделения волновых полей, их исследования и применения при решении структурных задач и задач прогноза геологического разреза.

В соответствии с вышеизложенным, целью диссертационной работы является создание спектральных методов и эффективных цифровых алгоритмов разделения волн, основанных на направленной веерной фильтрации, исследование их эффективности на статистических моделях волновых полей, а также применение разработанных алгоритмов для решения задач прогноза геологического разреза. В данной работе решаются следующие задачи:

1. Провести анализ отклика веерного фильтра при разделении волн, имеющих линейные и параболические уравнения годографов. Со статистических позиций рассмотреть задачу разделения сложных волновых полей на основе направленной веерной фильтрации. Разработать методику выбора параметров фильтра, при которых достигается наименьшее искажение разрешаемых волн, наибольшее отношение сигнала к помехе на выходе фильтра.

2. Разработать спектральные методы разделения сложных волновых полей на базе процедур веерной фильтрации, способных устойчиво функционировать в условиях априорной неопределенности относительно характеристик сигнала и помех. Дать оценку влияния различных факторов на их эффективность.

3. Создать методику синтеза цифровых веерных фильтров в частотной области и на ее основе разработать цифровые алгоритмы разделения волн и необходимые программные средства для их реализации на ЭВМ.

4. Провести исследования предложенных алгоритмов на статистических моделях сейсмических волновых полей и опытно-методическую обработку сейсмических материалов.

В настоящей диссертационной работе используются методы спектрального анализа, теория фильтрации, теория преобразования Фурье, теория оптимального приема, статистического разрешения пространственно-временных сигналов, восстановления сигналов, методы математического и статистического моделирования.

Научную новизну работы определяют:

1. Анализ влияния различных факторов на частотные характеристики отклика веерного фильтра при выделении пачек волн с линейным и параболическим уравнением годографа. Оценка помехоустойчивости и разрешающей способности веерной фильтрации при разделении пачек волн по критерию максимального отношения сигнала к помехе и критерию обеспечения минимума среднеквадратической погрешности восстановления формы выделяемых волн. Методика определения основных параметров веерного фильтра по заданным критериям разделения волн.

2. Новые спектральные методы разделения волн, основанные на полосовой веерной фильтрации с режекцией высших порядков спектра и фильтрации с переменными параметрами, синтез адаптивного веерного фильтра и построение на его основе системы, способной эффективно разделять пачки волн при различных условиях априорной неопределенности относительно формы разрешаемых пространственно-временных сигналов и распределения их кинематических параметров.

3. Новые способы реализации цифровой веерной фильтрации в частотной области, позволяющие синтезировать цифровые фильтры с требуемой частотной характеристикой наиболее близкой к идеальному веерному фильтру.

4. Оригинальные алгоритмы разделения сложных волновых полей на основе методов цифровой направленной веерной фильтрации.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту: 1. Анализ отклика веерного фильтра может быть положен в основу методики выбора его основных параметров, обеспечивающих наименьшее искажение спектра разрешаемых сигналов. Введение определения эквивалентной передаточной функции веерного фильтра при разделении волн с линейным и параболическим уравнением годографа существенно упрощает анализ его отклика.

2. Методика оценки разрешающей способности веерного фильтра при разделении пачек волн со случайными параметрами. При обработке сложных волновых полей (интерференция волн, наложения порядков их спектра, перекрытия областей кажущихся скоростей полезных и мешающих волн) наибольшую разрешающую способность обеспечивают предложенные спектральные методы, основанные на полосовой веерной фильтрации с режекцией высших порядков спектра и веерная фильтрация с переменными параметрами.

3. Адаптивные методы разделения пачек волн, реализованные на базе поисковой узкополосной фильтрации по направлению и веерной фильтрации с переменной структурой и параметрами.

4. Общепринятые схемы реализации двумерных цифровых направленных фильтров в частотной области неприменимы при обработке волновых полей малого размера. Разработанные способы реализации цифровых веерных фильтров, основанные на выборе согласованной сетки дискретизации спектра, устраняют недостатки общепринятого подхода и обладают большим быстродействием.

5. Результаты исследования разработанных алгоритмов на модельных и реальных материалах подтверждают их высокую эффективность при разделении сложных волновых сейсмических полей.

В первом разделе диссертации приводится предварительный анализ поставленной задачи и ее роль в решении обратных задач геофизики. Кратко рассматриваются используемые в геофизике модели сейсмических полей. Обсуждаются существующие методы и алгоритмы разделения сейсмических волн, их особенности и недостатки.

Выводы

1. Предложенные спектральные алгоритмы разделения волн, основанные на модифицированной веерной фильтрации обладают свойством непрерывного изменения отклика при варьировании параметров фильтра (направление уф и раствора Ауф фильтра) и вносят минимальные искажения в отклик.

2. Разработанные цифровые веерные фильтры обладают частотной характеристикой, наиболее близкой к идеальному веерному фильтру даже в условиях малого размера обрабатываемого поля, малых значениях раствора фильтра и когда направление фильтра значительно отличается от нуля (т.е. при малых значениях кажущихся скоростей выделяемых волн).

3. Применение алгоритмов разделения волн, основанных на модифицированной веерной фильтрации, дает наименьшую ошибку восстановления формы сигнала и наибольшее отношение сигнала к помехе на выходе фильтра при выделении волн на фоне нерегулярных помех.

4. Разработанные алгоритмы разделения волн позволяют с высокой разрешающей способностью разрешать волны. Показано, что НМВ фильтрации по своей разрешающей способности близка к идеальному веерному фильтру.

5. В сложных условиях, когда области определения у полезных и мешающих волн перекрываются, применение алгоритма разделения волн, основанных на веерной фильтрации с переменными параметрами, позволяет в значительной степени повысить разрешающую способность.

6. Реализованные алгоритмы разделения волн нашли применение при проведении опытно-методической обработки реальных материалах метода ВСП, полученных в 8 скважинах на площадях Томской и Тюменской областях. Применение этих алгоритмов позволило повысить надежность выделения волн и их прослеживание в зонах интенсивной интерференции колебаний, существенно (в 2-5 раз) повысить детальность анализа и разрешенность сложных волновых полей. А также, увеличить протяженность отображения околоскважинного пространства на 50-100 м, более уверенно выделять области нарушения регулярности волновой картины.

Заключение

Теоретические и экспериментальные исследования, проведенные в данной работе с целью дальнейшего развития спектральных методов разделения волновых сейсмических полей и их применения для решения структурных задач и задач прогноза геологического разреза позволяет сделать следующие заключения:

1. Проведенный анализ основных задач и методов обработки сейсмической информации, получаемой при поиске нефтяных и газовых месторождений, показывает, что проблемы разрешения (разделения) волновых полей занимает одно из доминирующих положений. В рамках этих задач можно выделить задачи разделения пачек волн, несущих различную информацию о свойствах анализируемых геологических сред. В современных программно-алгоритмических комплексах обработки и интерпретации сейсмических данных наиболее широкое распространение получили алгоритмы разделения волн, основанные на принципах так называемых интерференционных систем и пространственно-временной фильтрации. Однако, в сложных сейсмогеологических условиях в ряде практических случаях достигаемая ими разрешающая способность при разделении волновых полей часто оказывается недостаточной. Использование отмеченных выше алгоритмов в ряде практических случаях приводит к недопустимо большим искажениям характеристик выделяемых волн. Все это предопределяет актуальность разработанных методов и алгоритмов, которые с одной стороны базировались бы на фактически имеющейся информации о свойствах выделяемых сигналов, с другой стороны обладали бы повышенной помехоустойчивостью, разрешающей способностью и вносили наименьшие погрешности в характеристики выделяемых волн. В этом плане большой научный практический интерес представляют спектральные методы, основанные на процедурах веерной фильтрации. Но к настоящему времени эти методы развиты еще недостаточно: не полно рассмотрены теоретические основы веерной фильтрации, не проведены оценки их помехоустойчивости и разрешающей способности, не освещены в полном объеме вопросы влияния различных факторов на эффективность спектральных методов реализуемых процедур обработки. Не рассмотрены важные вопросы по разработке спектральных методов разделения волновых полей на основе фильтров с переменными параметрами и адаптивных веерных фильтров. Не освещены проблемы и особенности цифровой реализации веерных фильтров в спектральной области, вопросы разработки программного и алгоритмического обеспечения спектральных методов разделения волновых полей. Указанные обстоятельства определили направления дальнейших исследований, проводимых в работе.

2. Проведен анализ влияния различных факторов на частотные характеристики отклика веерного фильтра при выделении пачек волн с линейным и параболическим годографом. Определены ошибки восстановления спектра сигнала. Разработана методика выбора параметров фильтра, при которых достигается наименьшее искажение в спектре сигналов, наблюдаемых на выходе фильтра.

3. Дана оценка отношения сигнала к шуму при выделении веерным фильтром пачек волн с линейным уравнением годографа и одиночной волны с параболическим уравнением годографа, наблюдаемых на фоне гауссовского нерегулярного шума. Найдены для данной ситуации ошибки восстановления спектра выделяемых сигналов и проведены исследования влияния параметров фильтра на ее величину. Рассмотрены вопросы разрешающей способности и выбора параметров фильтра, обеспечивающих исходя из выбранных критериев наибольшее разрешение выделяемых волн.

4. Предложены методы разделения волновых полей на базе веерной фильтрации, повышающие разрешение сигналов, при анализе сложных волновых полей. Разработаны адаптивные процедуры веерной фильтрации, способные устойчиво функционировать в условиях априорной неопределенности относительно свойств разрешаемых волн. На базе предложенных адаптивных процедур была предложена система обработки данных, позволяющая в различных условиях ее применения гибко изменять структуру и параметры используемых фильтров.

5. Разработан новый подход к цифровой реализации веерных фильтров в частотной области, позволяющий значимо уменьшить влияние дискретизации на их разрешающую способность и погрешность восстановления сигналов на выходе фильтров. Данный способ сокращает затраты времени и уменьшает требуемые ресурсы на ЭВМ при обработке полей малого размера и с узким раствором фильтра.

6. На основе разработанных методов веерной фильтрации созданы оригинальные цифровые алгоритмы для разделения сложных волновых полей, базирующиеся на адаптивной веерной фильтрации и фильтрации с переменными параметрами.

7. Разработаны программные модули, реализующие предложенные алгоритмы. Они внедрены в программно-алгоритмический комплекс "Геосейф-ВСП", предназначенный для обработки материалов вертикального сейсмического профилирования (ВСП).

8. Проведено экспериментальное исследование разработанных алгоритмов на статистических моделях сейсмических волновых полей, показавшее хорошее согласование с аналитическими расчетами. Реализованные алгоритмы были использованы при обработке материалов ВСП, полученных на ряде скважин, месторождений углеводородов Томской и Тюменской областей. В целом, результаты исследования и применения подтверждают высокую эффективность и практическую значимость разработанных алгоритмов разделения сейсмических волн, реализованных на основе спектральных методов веерной фильтрации, и перспективность их применения при решении задач обработки и интерпретации сложных волновых полей.

9. Результаты диссертационной работы внедрены в:

- ОАО "Томскнефть" при детальной обработке материалов ВСП и решении задач прогноза геологического разреза в около и межскваженном пространстве;

- Институт «Кибернетический центр» Томского политехнического университета при создании программно-алгоритмического комплекса "Геосейф-ВСП".

В заключение, автор считает своим долгом выразить благодарность и признательность за творческое сотрудничество и помощь при работе над диссертацией к.т.н., доценту каф ПМ ТПУ Степанову Дмитрию Юрьевичу

1. Адиев PJL, Федорова В.П., и др. Изучение геологического разреза вблизи скважины методами скважинной сейсморазведки РР- и PS-волн // Геофизический вестник. -2002. С. 35-46

2. Ахманов С.А., Дьяков Ю.Е., Чиркин A.C. Введение в статистическую радиофизику и оптику. М.: Наука, 1981. - 640 с.

3. Ахмед Н., Рао K.P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. -М.: Связь 1980.-248 с.

4. Бакут П.А., Большаков И.А. и др. Вопросы статистической теории радиолокации. -М.: Сов. радио,1964. 1079 с.

5. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ данных. М.: Мир, 1989.- 540 с.

6. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-448 с.

7. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. -М.: Сов. радио, 1971.-848 с.

8. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том 3: Пер с анг. под ред Горянкова В.Т. -М.: Сов. радио, 1975. -344 с.

9. Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике: справочник геофизика / под ред. В.И. Дмитриева. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Недра, 1990. - 448 с.

10. Гольденберг Л.М., Левчук Ю.П., Поляк М.Н. Цифровые фильтры. -М.: Связь, 1974. -164 с.

11. Гольдин С.В. Линейные преобразования сейсмических сигналов. -М.: Недра, 1974.-352 с.

12. Гольцман Ф.М. Информационно-статистические методы интерпретации геоданных в XX веке // Геофизика. 1997. - №1. - С. 3-7.

13. Гольцман Ф.М. Статистические модели интерпретации. -М.: Наука, 1971.-328 с.

14. Гольцман Ф.М., Кейльман Ю.Н. Универсальные фильтры сейсмических сигналов // Сб. «Прикладная геофизика», вып. 25. 1960.

15. Гольцман Ф.М., Лимбах Ю.И., Пахомов А.А. Статистический алгоритм прослеживания волн по их амплитудам и временам вступления // Вопросы динамической теории распространения сейсмических волн. -Л.: Недра, 1975, -вып. 15, - С. 195-201.

16. Гольцман Ф.М., Троян В.Н. Оптимальные алгоритмы разделения интерферирующих сейсмических волн // Изв. АН СССР. Сер. Физика земли, -1967. -№8. С. 29-40.

17. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсмическая разведка: Учебник для вузов. 3-е изд., перераб., -М.: Недра, 1980. -551 с.

18. Даджион Д.Э., Мерсеро Р.М. Цифровая обработка многомерных сигналов, М.: Радио и связь, - 1985, - 248 с.

19. Динамические характеристики сейсмических волн в реальных средах. / Берзон И.С., Епинатьева А.Г., Парийская Г.Н. и др. -М.: Изд.во Акад. Наук СССР, 1962. -511 с.

20. Дьяков В .П. МаЙкаё 2001. -СПб.: Питер, 2002. 832 с.

21. Иванченков В.П., Степанов Д.Ю. Алгоритмы выделения сейсмических волн на основе перестраиваемых и адаптивных пространственно-временных фильтров: тр. межд. геоф. сем. им. Д.Г. Успенского. М: ОИФЗ РАН, - 2000. - С. 82-84.

22. Иванченков В.П., Степанов Д.Ю. Детализация сложных волновых полей методом оптической перестраиваемой узкополосной фильтрации по кажущейся скорости // Оптический журнал, 1996. - №10. - С. 67-72.

23. Иванченков В.П., Степанов Д.Ю., Яппарова Е.А. Оценка эффективности интерференционных систем при разрешении сейсмических волн // Материалы конференции «Перспективы развития фундаментальных наук». Томск: Изд-во ТПУ, 2005. С. 116-119.

24. Иванченков В.П., Степанов Д.Ю., Яппарова Е.А. Проблемы восстановления динамических характеристик при разделении волновых полей // Материалы конференции «Седьмой международный научный симпозиум имени академика М.А.Усова». Томск: Изд-во ТПУ, 2003. С.

25. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и математическое обеспечение: Пер. с англ. -М.: Мир, 1998. 575 с.

26. Клаербоут Дж.Ф. Теоретические основы геофизической информации. С приложениями к разведке нефти. -М.: Наука, 1981.-304 с.

27. Кондратьев И.К. К теории веерной фильтрации // Прикладная геофизика, вып. 64. -М.: Недра, 1971. С. 24-39.

28. Кочегуров А. И. Алгоритмическое и программное обеспечение систем обработки сейсмической информации на основе методов фазочастотного прослеживания; Дисс. канд. техн. наук, Томск, 1986. 225 с.

29. Кренер И Я., Кренер В.И. Пространственно-временная обработка сигналов. -М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

30. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. радио, 1978. - 296 с.

31. Куликов Е.И. Вопросы оценок параметров сигналов при наличии помех. М.: Сов. радио, 1969. - 244 с.

32. Кулханек О. Введение в цифровые фильтры в геофизике. -Л.: Недра, 1981. -198 с.

33. Кутьина О.Г. Построение статистических алгоритмов обработки и интерпретации сейсмических данных. -М.: Наука, 1982.- 165 с.

34. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио, 1974. - кн. 1. - 552 с.

35. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио, 1976. - кн.З. - 288 с.

36. Лимбах Ю.Н., Володина К.Н., Нахамкин С.А. Об определении статистических свойств сейсмических сигналов. // Вопросы динамической теории распространения сейсмических волн, Л.: Наука, 1962. - вып.4. - С. 159-180.

37. Макклеллан Дж. X., Редер И.М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов. -М.: Радио и связь, 1983. 318 с.

38. Макс Дж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. -М.: Мир, 1983.-Т.1.-312 с.

39. Маркус Бат. Спектральный анализ в геофизике. -М.: Недра, 1980. -535 с.

40. Марпл-мл. С.Л., Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990,-584 с.

41. Нахамкин С.А. О статистических оценках эффекта направленности сейсмического интерференционного приема // Вопросы динамической теории распространения сейсмических волн. -Л.: Изд. ЛГУ, -1964. -вып. VII. С. 217228.

42. Нахамкин С.А. Оптимальный алгоритм выделения сейсмических волн на фоне регулярных волн-помех // Физика Земли, 1966. - №5. - С. 52-67.

43. Нахамкин С.А. Элементы теории интерференционного приема регулярных волн, заданных случайными функциями // Изв. АН СССР, серия геоф., 1962. -№11.-С. 72-89.

44. Нахамкин С.А., Троян В.Н. Алгоритм и программа разделения регулярных волн методом последовательных вычитаний // Вопросы динамической теории распространения сейсмических волн, М.-Л.: Наука, 1966. - вып. VIII. - С.101-123.

45. Нахамкин С.А. О веерной фильтрации // Физика земли, -1969. -№11. С. 24-35

46. Никитин А.А. Теоретические основы обработки геофизической информации.-М.: Недра, 1986. 342 с.

47. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток: пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1985. -248 с.

48. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. 1979. 368 с.

49. Отчет о НИР. Развитие методов и алгоритмов гибридной оптико-цифровой обработки геофизической информации. -Томск, 1986. г.г.№ 01.85.0015776.

50. Отчет ОАО «Томскнефть ВПК». Обработка и интерпретация материалов ВСП, полученных в скважине Р-8 Приграничной площади Томск, 2003

51. Отчет ОГУП «Томскинвестгеонефтегаз». Проведение геофизических работ по ВСП в скважинах поисково-оценочного бурения на Склоновой площади скважина Р-28 и Северо-Мелимовской площади скважина Р-28 Томск, 2001

52. Отчет о результатах работ метода ВСП в скв. №. Обработка материалов ВСП, полученных в скважине Р-8 Приграничной площади. Нижневартовск, 2002

53. Папулис А. Теория систем и преобразований в оптике. -М.: Мир, 1974. 546 с.

54. Порохова Л.Н., Яновская Т.Б. Обратные задачи геофизики. -Л.:Изд. Ленинского университета, 1983.-212 с.

55. Птецов С.Н. Анализ волновых полей для прогноза геологического разреза. -М.: Недра, 1989.- 135 с.

56. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория применение цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1978.-235 с.

57. Рапопорт М.Б. Автоматическая обработка записей колебания в сейсморазведке. -М.: Недра, 1973.-184 с.

58. Рытов С.М. Введение в статистическую радиофизику. -М.: Недра, 1976. 4.1.1.580 с.

59. Рябков В.В, Захаров Е.Т., Антипин Ю.Г. Возможности веерной фильтрации в сравнении с направленным суммированием // Прикладная геофизика, вып. 64. -М.: Недра, 1973.-С. 34-39.

60. Сенин А.Г. К оценке формы волнового импульса по сейсмограмме // Физика Земли, 1997. - №11. - С. 79-85.

61. Сейсморазведка. Справочник геофизика / под ред. И.И. Гурвича, В.П. Номоконова. -М.: Недра, 1981. 464 с.

62. Слока В.К. Вопросы обработки радиолокационных сигналов. -М.: Сов. радио, 1970. -256 с.

63. Сейсморазведка. Справочник геофизика. -М.: Недра, 1990. т.1. 335 с.

64. Степанов Д.Ю. Алгоритмическое и программное обеспечение обработки сейсмической информации на основе методов фильтрации по направлению; Дисс. канд. техн. наук, Томск, 2000. 205 с.

65. Степанов Д.Ю. Особенности реализации цифровой фильтрации сейсмических сигналов по направлению // тр. 3-его Межд. науч. симп. им. М.А. Усова. Томск: ТПУ, - 1999. - С. 221-222.

66. Степанов Д.Ю. Барченко Н.Ю. Алгоритм автоматического выделения сейсмических волн на основе перестраиваемой пространственно-временной фильтрации // тр. 4-его Межд. науч. симп. им. М.А. Усова. -Томск: ТПУ, 2000. -С. 78.

67. Степанов Д.Ю., Рыжикова В.В. Об оценке эффективности узкополосной пространственно-временной фильтрации по кажущейся скорости // тр. 4-его Межд. науч. симп. им. М.А. Усова. -Томск: ТПУ, 2000. - С. 132.

68. Степанов Д.Ю., Яппарова Е.А. Новый подход к реализации направленных фильтров при анализе сложных волновых полей // Технологии сейсморазведки, 2005. №1, С. 32-37

69. Тихонов А.И., Арсенин В Л. Методы решения некорректных задач. М.: Недра, 1979

70. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. -М.: Радио и связь, 1983. -320 с.

71. Троян В.Н. Статистические методы обработки сейсмической информации при исследовании сложных сред. -М.: Недра, 1982. -184 с.

72. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер.с англ. М.: Радио и связь, 1989.-440 с.

73. Уилкс С. Математическая статистика. -М.: Наука, 1967.-487 с.

74. Фалькович С.Е. Оптимальный прием пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием. М.: Радио и связь, 1989. - 296 с.

75. Фалькович С.Е. Прием радиолокационных сигналов на фоне флуюуационных помех. -М.: Сов. радио, 1961. -310 с.

76. Фаронов В.В. Delphi. Программирование на языке высокого уровня. -СПб.: Питер, 2005. 640 с.

77. Френке JI. Теория сигналов. М.: Сов. радио, 1974. - 344 с.

78. Хатгон JL, Уердингтон М., Мейкин Дж. Обработка сейсмических данных. Теория и практика: пер. с англ. -М.: Мир, 1989. -216 с.

79. Хуанг Т. Обработка изображений и цифровая фильтрация. М.: Мир, 1975. -318 с.

80. Цифровая обработка сейсмических данных / Козлов Е.А., Гогоненков Г.Н., Лернер Б.Л. и др. -М.: Недра, 1973. 312 с.

81. Шамина О.Г. Об особенностях спектров продольных и поперечных волн // Физика Земли, 2000. - №11. - С. 35-39.

82. Шериф ф Р., Гельдарт Л. Сейсморазведка. Обработка и интерпретация данных: Т.2. пер. с англ . -М.: Мир, 1987. 400 с.

83. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. -М.: Радио и связь, 1981. 416 с.

84. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. -М.: Сов. Радио, 1974. -360 с.

85. Яновский А.К. Использование функций взаимной корреляции сейсмических трасс для увязки сейсмических колебаний // Дискретная корреляция сейсмических волн, Нов.-к: Наука, 1971. - С. 50-72.

86. Яппарова Е.А. Анализ обработки данных ВСП с помощью пространственно-временных фильтров // Материалы конференции «Наука. Техника. Инновации», часть 1. Новосибирск: Изд-во НГТУ 2002. С. 102-103.

87. Яппарова Е.А. Исследование алгоритмов веерной фильтрации сейсмических волновых полей // Современное развитие и применение математических методов: Сб.студентов и аспирантов. Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СОРАН, 2001. С.79-86.

88. Яппарова Е.А. Некоторые аспекты веерной фильтрации при обработке данных ВСП // Материалы конференции «Наукоемкие технологии и интеллектуальные системы 2003», Москва. Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана. 2003. С. 178-180.

89. Яппарова Е.А. Условие наложения пространственных частот на сейсмической записи // Современное развитие и применение математических методов: Сб.студентов и аспирантов. Томск: Изд-во РАСКО, 2002. С.63-69.

90. Embree P., Burg J.P., Bachus V. Wide band velocity filtering the Pie-slice processe, Geophysics, №5, 1963.

91. Fail T.P., Grau G. Les filters en eventail, Geophysical Prospecting, №2, 1963.

92. Fail T.P., Grau G., Layotte P.C. Amelioration du Rapport Signal / Bruit a l'aide du Filtrage en Eventail, Geophysical Prospecting, №3, 1964.

93. Foster M.R., Sengbush K.L, Watson R.J. Design of Sub-optimum Filter system for Multi-trace Seismic Data Processing, Geophysical Prospecting, №2, 1964.

94. Sengbush R.Z., Foster M.R. Optimum multichannel velocity filters, Geophysics, №1, 1968.

95. Threitel S., Shanks J., Frasier C. Some aspects of Fan Filtering, Geophysics, №5, 1967.

96. УТВЕРЖДАЮ» Начальник управления геологии и разработки ОАО^РСжскнефть»1. Фомин2004 г.1. АКТ ВНЕДРЕНИЯо внедрении результатов диссертационной работы Яппаровой Елены Анатольевны в обработку сейсмических материалов скважиппой сейсморазведки

97. В Институте «Кибернетический центр» при Томском политехническом университете на протяжении ряда лет проводятся работы по созданию методов п средств обработки геофизической информации (руководитель к.т.н., доцент Иванченков В.П.).

98. В целом полученные результаты имеют, несомненно, практическую значимость и способствуют дальнейшему повышению эффективности гсолого-геофизических работ при поиске доразветки, эксплуатации нефтяных и газовых месторождений.

99. Начальник отдела геологии и управления запасами ОАО «Томскнефть»1. Ядрышников С. А./1. Зам. директора института

100. Исполнитель: инженер-программист кафедры ПМ КЦ ГПУ Япгшрова H.A.

101. Предмет внедрения: Новые спектральные методы цифровой веерной фильтрации, адаптивные алгоритмы разделения волновых полей.

102. Отдельные результаты диссертации Яппаровой Е.Л. используются в учебном процессе при чтении курсов «Компьютерный анализ данных».и «Цифровая4обработка сигналов и изображений» для студентов специальности «Прикладная математика и информатика».

103. Зав. кафедрой прикладной математики, д.ф-м.н., проффессор

104. Научный руководитель работ, к.т.н., с.н.с., доцент1. Григорьев В.П./1. Иванченков В.П./