Page 86 - 无损检测2025年第一期

试验研究
试验研究

DOI：10.11973/wsjc240097

基于改进 EFD-小波去噪算法的岩石压裂声发射

信号分类

王婷婷 ，霍雨佳 ，赵万春 ，史晓东 ，李 方 1
1
1,2
5
3,4
（1. 东北石油大学 电气信息工程学院，大庆 163318；2. 东北石油大学 黑龙江省网络与智能控制重点实验室，大庆
163318；3. 东北石油大学 石油工程学院，大庆 163318；4. 东北石油大学 陆相页岩油气成藏及高效开发教育部重
点实验室，大庆 163318；5. 大庆油田有限责任公司第九采油厂,大庆 163000）
摘 要：为准确识别岩石破裂过程中不同阶段产生的声发射信号，提出了一种改进经验傅里叶
分解（Empirical Fourier decomposition，EFD）-小波去噪算法，对采集的声发射信号进行降噪处理后，
将提取特征输入学习向量量化（Learning vector quantization，LVQ）算法中进行识别分类。首先，使
用改进后的EFD算法将岩心破裂的声发射信号进行分解，设定方差贡献率为筛选条件，用小波阈
值去噪法进一步滤除噪声后重构信号；然后，用高斯混合模型得到特征向量概率分布，对破裂过程
的不同阶段进行分析；最后，提取声发射信号的参数构造特征向量，根据LVQ算法对岩心破裂声发
射信号进行分类识别。试验结果表明，该方法可以依据声发射信号准确识别岩心破裂的不同阶段。
关键词：岩石破裂声发射信号；傅里叶分解；谱峭度；高斯混合模型；学习向量量化

中图分类号：TB52+9；TD76；TG115.28 文献标志码：A 文章编号：1000-6656(2025)01-0052-08

Classification of rock fracture acoustic emission signals based on improved EFD-wavelet
denoising algorithm

WANG Tingting , HUO Yujia , ZHAO Wanchun , SHI Xiaodong , LI Fang 1
3,4
1
1,2
5
（1. School of Electrical and Information Engineering, Northeastern Petroleum University, Daqing 163318, China;
2. Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Network and Intelligent Control, Northeastern Petroleum University,
Daqing 163318, China; 3. School of Petroleum Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China;
4. Key Laboratory of Continental Shale Oil and Gas Accumulation and Efficient Development of the Ministry of Education,
Northeast Petroleum University, Daqing, 163318, China;
5. The 9th Oil Production Plant of Daqing Oilfield Co., Ltd., Daqing, 163000, China）

Abstract: In order to accurately identify the acoustic emission signals generated in different stages of rock fracture
process, this paper proposed an algorithm based on improved empirical Fourier decomposition (EFD) combined with
wavelet denoising to preprocess the collected
acoustic emission signals for feature extraction and
收稿日期： 2024-03-11
classification using Learning vector quantization
基 金 项 目：国 家 自 然 科 学 基 金 项 目（52474036，52174022，
(LVQ) algorithm. Firstly, the improved EFD
52074088，51574088） ；黑龙江省自然科学基金资助项目（LH2024E008）；
黑龙江省博士后科研启动项目（LBH-Q21086）；黑龙江省“揭榜挂帅” algorithm was used to decompose the acoustic
科技攻关项目（DQYT-2022-JS-758）；黑龙江省省属高校基本科研业 emission signals of rock core fracture, with variance
务费：控制科学与工程团队专项项目（2022TSTD-04）
contribution rate set as the screening criterion, and
作者简介：王婷婷(1982—)，女，教授，博士，主要从事先进控制
then the wavelet threshold denoising method was
算法、人工智能等方面的研究工作，wangtingting@nepu.edu.cn
通信作者：赵万春(1978—)，男，教授，博士，主要从事油气井工 used to further filter out noise and reconstruct the
程等方面的研究工作，zhaowanchun@nepu.edu.cn signals. Then, Gaussian mixture model was used
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2025 年 第 47 卷 第 1 期
无损检测