[发明专利]一种基于双奇异值分解的全波核磁共振信号噪声滤除方法

说明书

本发明涉及核磁共振测深信号噪声滤除领域，具体是基于双奇异值分解的全波核磁共振信号噪声的滤除方法，包括：利用地面核磁共振地下水探测仪器采集一组观测MRS含噪数据；对数据进行以拉莫尔频率为中心的带阻滤波，实现初步信噪分离；进行第一次奇异值分解，重构出噪声数据；用观测MRS含噪数据减去重构出的噪声数据，得到以信号能量为主、噪声能量相对较小的数据；进行第二次奇异值分解，重构出想要提取的MRS信号；利用非线性拟合方法进行MRS信号的特征参数提取。本发明针对单通道采集的全波MRS数据，可以同时去除工频谐波干扰和随机噪声的影响，通过非线性拟合实现有效MRS信号特征参数的提取。

技术领域

本发明涉及核磁共振测深(Magnetic ResonanceSounding，MRS)信号噪声滤除领域，具体是利用双奇异值分解的方法对全波核磁共振信号噪声的滤除方法。

背景技术

核磁共振测深(magnetic resonance sounding，MRS)技术作为目前唯一一种直接有效探测地下水的地球物理勘探方法，与常规只能通过勘察含水构造和层位来间接找水的地球物理勘探方法相比，能够对地下含水层深度和厚度、含水量的大小、地下介质孔隙度等信息给出定量解释，因而被广泛应用在水资源勘查、滑坡地质灾害检测、矿井突水和隧道涌水等领域。其基本原理是通过探测地下水中氢质子共振跃迁产生的核磁共振信号来实现地下水探测的。全波核磁共振信号的一般表达式为:

式(1)中包含MRS信号的四个关键特征参数，即与地层含水量相关的信号初始振幅E₀、与含水层孔隙大小相关的弛豫时间(范围为30ms-1000ms)、不同区域具有不同数值的拉莫尔角频率ω₀以及与含水层导电性相关的初始相位

MRS方法虽然比其他传统方法具有明显优势，但也存在不足，实际探测到的MRS信号是微弱的纳伏级信号，环境中的尖峰噪声、随机噪声和工频谐波噪声等会被高灵敏度的仪器系统一并采集，进而影响获取信号的质量。尖峰噪声通常具有幅值大于信号，持续时间短等特点，一般采用统计分析、非线性能量算子等方法将其去除，而由电力线干扰引起的工频谐波噪声以及环境中的随机噪声对MRS信号的影响较大，如何实现强干扰下有效信号的提取一直是国内外学者研究的热点问题。目前，针对全波核磁共振信号中噪声去除的理论和方法有很多。2008年，美国推出的GMR仪器和法国推出的NUMIS^poly仪器均采用了自适应噪声对消(Adaptive Noise Cancellation，ANC)算法进行噪声抑制。2012年，田宝凤等人在论文《基于参考线圈和变步长自适应的磁共振信号噪声压制方法》(《地球物理学报》，2012年第55卷7期:2462-2472页.)中直接利用观测数据不断递归更新处理参数，实现不同信噪比和信号强度下MRS 信号噪声的去除，但该方法需要远端线圈同时采集噪声数据，对于单通道仪器无法实现，而且只能对消相关噪声，无法去除不相关的工频谐波噪声和随机噪声的影响。2012年，Dalgaard等人在论文《Adaptive noise cancelling of multichannelmagnetic resonance sounding signals》(《Geophysical Journal International》，2012年第191卷1期:88-100页.)中对比了维纳滤波器和ANC 算法的滤波性能，结果表明二者滤波效果相当。2013年，Larsen等人在论文《Noise cancelling of MRS signals combiningmodel-based removal of powerline harmonics and multichannel Wiener filtering》(《Geophysical Journal International》， 2013年第196卷2期:828-836页.)中提出基于工频谐波建模和多通道维纳滤波相结合的方法进行噪声抑制，同样需要多通道探测方式，且滤波效果取决于噪声源的分布情况。2014年，Costabel和Müller-Petke在论文《Comparison and optimal parameter setting of reference-based harmonic noisecancellation in time and frequency domain for surface-NMR》(《Near SurfaceGeophysics》，2014年第 12卷2期:199-210页)中通过对比分析时域和频域两种噪声对消算法，证明了频域方法性能更佳。2015年，訾彦勇在论文《基于EMD的磁共振探测信号噪声抑制方法研究》(吉林大学硕士学位论文,2015.)中提出一种新型的信号时频处理方法，可以在没有输入信号任何先验知识的情况下，自适应地将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)，实现信号趋势的有效提取，但存在端点效应和模态混叠问题。2015年，田宝凤等在论文《基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法研究》(《物理学报》，2015年64卷22期:446-457页)，提出了基于独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)方法进行多源混合噪声下MRS信号中工频谐波干扰或单频干扰的去除。2016年，Ghanati等人在论文《Filtering and parameter estimation of surface-NMR data using singularspectrum analysis》(《Journal of Applied Geophysics》,2016年第130期:118-130 页.)提出了基于奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis)方法进行地面磁共振数据的滤波和参数估计，滤波性能取决于嵌入窗口长度和奇异值个数两个参数的选择。上述方法均取得了一定程度上MRS信号信噪比的提升，但是由于噪声源众多、空间分布不均匀、复杂多变等因素，使得磁共振测深领域的消噪技术研究依然具有挑战性。