基于变分模态分解与排列熵的矿山微地震信号降噪方法研究（英文）

作者：张杏莉^*; 曹连跃; 陈言; 贾瑞生; 卢新明

来源：Applied Geophysics, 2022, 19(01): 65-145.

• 矿山微震信号
• 降噪
• 变分模态分解
• 排列熵

微地震信号监测是冲击地压监测预警的关键技术之一，但微地震监测数据中包含有大量噪声，严重影响了冲击地压监测预警的准确率。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）和排列熵（PE）的微地震信号降噪方法。相对于具有模态混叠等局限性的经验模态分解（EMD）方法，变分模态分解方法是近年来最新提出的一种完全非递归的信号分解方法，具有更好的分解性能和更强的噪声鲁棒性。排列熵作为衡量一维时间序列复杂度的度量参数，可用于辨识有效微地震信号和噪声信号。该方法首先采用变分模态分解方法将含噪微地震信号分解为K个变分模态分量，然后计算每个变分模态分量的排列熵值，并根据排列熵值辨识有效微地震信号和噪声信号，对有效微地震信号进行重构，从而实现矿山微地震信号降噪的目的。实验结果表明，本文方法对模拟信号和实际矿山微地震信号均具有良好的降噪效果。

• 单位
  山东科技大学