基于地震奇异性属性划分砂砾岩扇体沉积界面

利用地震数据划分沉积旋回主要是解决二个问题：沉积界面和沉积旋回体,而沉积界面是基础。地震剖面携带着大量的奇异性信息,是地下地质体的沉积、旋回性、波阻抗等综合反映。小波变换具有良好的时频局部化性质,通过Lipschitz指数刻画信号中奇点位置和大小,能够检测地震信号局部奇异性。利用小波变换系数的模极大值法提取地震奇异指数,从而揭示沉积旋回性和沉积界面。这里基于偏移地震数据的小波变换,提取地震奇异性属性,来解决断陷湖盆陡坡带砂砾岩扇体沉积界面的检测。通过实际资料处理,地震奇异性属性成功刻画了砂砾岩扇体的外部形态,同时还可以清晰地呈现出扇内沉积界面与沉积的期次,为进一步的精细解释以及扇体内的油气藏预测提供了有力保障。     

基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识

小波分析在时频域具有良好的局部化特征,采用小波分解方法可简单、快捷地计算出数据序列的奇异性指数,以检出数据序列中的随机突变信号。通过试验数据验证,奇异性指数对随机突变信号的检出是正确有效的。根据多传感器监测系统中突变信号的分布规律,进行异常属性自动辨识。研究说明基于小波分析的异常属性识别是一种新颖有效的方法。     

探地雷达信号特征分析和分辨率提高方法研究

探地雷达信号的奇异点或突变点作为雷达信号的重要特征通常反映介质重要信息,如电性变化界面或异常体等。分析了探地雷达信号在Hilbert变换下,利用小波变换确定探地雷达信号奇异点位置的方法。解决了传统傅立叶变换只能从整体检测探地雷达信号奇异性的局限性。并且由于小波变换良好的时频局部化特性,进一步讨论了其在提高探地雷达信号分辨率的研究中的应用。     

基于离散小波变换的油气检测技术

小波变换的时频双重局部化特性，是处理非平稳地震信号的有效方法。尝试利用离散小波变换提取地震道信号的特征参数。并根据提取的小波参数，寻求其变化规律，从而直接进行油气检测。首先，在选择不同的小波母函数的基础上，对给定的地震道数据进行小波特征参数提取；最后对小波参数值进行分析、比较以优选油气识别的小波特征参数；然后进行小波特征参数的综合；再根据已知井位的油气属性，确定归类门槛值。通过研究认为，该方法具有可行性。     

基于小波变换的地震属性多源信息融合预测技术研究

油气预测一直以来都是地震油气勘探的重要类容,但由于地下地质构造的复杂性,往往使得这项工作困难重重。实验提出了一种基于小波变换的地震属性多源信息融合方法,包括了属性数据的标准化处理、小波分解、数据融合与小波重构,其能够将多种属性的优势特征信息有机的结合起来,从而为油气预测提供可靠与准确的依据。为了验证本方法的有效性,将其应用于准噶尔盆地X区块的油气有利储集预测。首先对多种属性进行标准化处理,在此基础上进行小波分解,获得各属性的多种频带,进而对高低频带采用不同的方法融合,最后进行小波重构获得融合数据属性。实际资料处理效果显示,相对变换优于传统线性函数标准化处理,而基于小波变换融合方法优于传统的PCA变换融合,不仅能够消除干扰与冗余信息,而且增强了各属性的优势特征与细节信息,可以较好的改善多解性问题,提高储层预测和油气检测的成功率。     

基于混合类小波变换的随机噪声消减方法研究

介绍一种基于Seislet变换的混合类小波变换方法。小波变换可以对地震数据在时间方向上作进一步分解,利用小波去噪原理联合Seislet反变换共同对随机噪声进行消减。同时,基于信号噪声正交化模型,利用局部正交权重(LOW)对上一步的去噪结果进行信号能量补偿,从噪声中提取同相轴相干有效信息。理论模型和实际数据处理结果验证本文提出的方法可使地震资料中的随机噪声得到较好的消减。     

多尺度地震信号属性分析

地震信号的瞬时属性分析对地震岩性解释和烃类检测很有帮助,通过采用希尔伯特变换的复数道分析方法。利用这种方法,可以比较方便地从地震记录中分离出波的瞬时振幅、瞬时相位等参数。信号的不同频带具有不同的属性特性,而小波变换具有对信号进行多尺度分解的特性,如采用解析小波则分解后的小波系数仍为一解析信号,且其虚部是其实部的希尔伯特变换。因此根据这一特点可以研究地震信号在不同分辨率下的属性特征。     

煤矿地震数据管理系统的地质保障作用

煤矿地震数据管理系统是针对煤矿生产实际需求而开发的一套地质保障软件,是利用煤矿三维地震的数据体信息来实现地质保障功能的.它除了具有常规的三维地震资料解释功能外,还具有相干技术、方差技术、小波变换技术和提取21个属性参数等多种解决煤矿地质问题的手段.此系统在许厂煤矿430采区的实际应用中取得了良好的效果.     

基于局部均值分解的地震信号时频分解方法

在分析地震资料时,因吸收和衰减等原因,地震信号往往呈现出非稳态性。时频分解方法能将地震信号分解成多个稳态的子成分,从而为描述和分析地震信号的属性提供了便利,如短时傅里叶变换、小波分析、经验模式分解(EMD)等方法。本文引入了一种新的时频分析方法——局部均值分解(LMD)。该方法将地震信号按其时频属性分解成多个乘积分量信号(PFs),较EMD分解所得的固有模态函数(IMFs)保留了更多的局部信息,同时模态混叠效应更少。对模型数据和实际数据的处理结果验证了LMD方法能够合理地分解地震信号,更准确地描述地震资料中不同时间尺度的构造信息,为进一步的地震数据处理和解释提供参考。     

地震属性参数在煤层厚度预测中的应用

薄煤层厚度的变化必然引起地震波场属性参数的变化。借鉴油气勘探中提取地震属性参数技术,通过引入小波变换工具,在不同频段提取小波域属性参数,并利用BP神经网络技术进行多参数煤层厚度的综合预测,经实际资料验证,预测精度较高,误差小于10%。      

地震序列属性分析在储层预测中的应用

地震属性是具体表征和研究地震数据内部所包含的时间、振幅、频率、相位以及衰减特性的指标。序列属性分析法作为一种地震属性数据的统计分析方法，可以使很细微的、不易被发现的统计规律会变得很明显。提取选定对比层位的序列属性参数的均值，在分别对同一属性的各层位数据排序的基础上，对各层排序情况进行总体评价，分析预测储层的含油气情况。经过与井资料反演和高阶统计量分析结果对比验证，证明了本方法储层预测的可行性。     

基于三参数小波变换的地震瞬时属性计算方法及应用

为提高地震瞬时属性的计算精度,针对薄层反射地震信号含有快速变化的振幅和频率分量的特点,研究了新的分析小波即三参数小波,基于三参数小波变换,提出了在相空间计算地震瞬时属性的方法。三参数小波有三个可调参数,对信号做小波分析时有很高的自由度,能够很好地匹配地震子波或给定的有效信号,三参数小波与BMSW小波或其他小波相比,具有更好的时域局部化性质。实际地震资料的应用效果表明,三参数小波变换地震瞬时属性比Hilbert变换瞬时属性有更高的信噪比和分辨率,基于三参数小波变换的地震瞬时属性分析方法是识别薄层砂体的有效手段。     

基于匹配追踪的RGB融合技术及在河道刻画中的应用

准确、高效地获取地震资料的频率信息是时频技术的关键。目前最热门的匹配追踪算法相比常用的小波变换和广义S变换来说,具有更高的时频分辨率和局部自适应性,能同时在时间域和频率域获得较准确的定位,提取较准确的频率域信息,为地震属性研究、油气检测等研究工作服务。RGB色彩融合技术是一种显示技术,它可以将多个频率体分为低、中、高三个频带进行融合显示,全面地反映各频带信息,弥补单一属性包含信息较少的缺点。将采用匹配追踪的RGB色彩融合技术应用于实际地震资料,清楚地刻画了河道的边界,并对河道内部的非均质性有一定程度的反映,较常规属性具有更深刻的意义。     

地震道的奇性检测与提高分辨率

地震道蕴涵有丰富的奇性特征,而地震子波的起跳点是形成地震道奇性特征的主要原因。样条函数是间段性和连续性的对立统一体。对于地震道,子波起跳点(波至)具有某种意义上的间断性。针对地震道的奇性特征,应用了奇性检测算法,具体过程为:首先以样条函数为尺度函数,构造一个低通滤波器,采用小波包的思想,定义一个算子,使低频分量逐步迭代地从原始信号中分离出,便可以对地震道信号进行奇性分解。经过理论模型和实际资料的处理,能显著提高分辨率,对于面波的去除也很理想;此算法没有任何假设条件的约束。     

谱模拟方法在高分辨率地震资料处理中的应用

为了克服地震子波的时变影响,避免复杂的时窗大小选取问题,使得谱模拟方法能更好地适应地震信号是平稳信号的假设条件,将改进S变换与谱模拟方法相结合,形成时频域谱模拟方法。在二维时频谱中进行谱模拟处理,该方法能够克服地震子波随地层深度变化的限制。理论模型及实际资料处理效果显示,时频域谱模拟方法能够有效提高地震分辨率,实现地震资料的高分辨处理。     

局部时频变换域地震波吸收衰减补偿方法

地震信号在地下传播时会受到地层吸收衰减的影响,从而降低了地震资料的分辨率。因此地震波吸收衰减补偿是地震资料处理中的一项重要环节。本文研究的地层吸收衰减补偿方法主要基于局部时频变换(LTFT),该方法能够调节选取谱分解的频率范围和频率采样间隔,解决了短时傅里叶变换固定时窗和小波系数无法提供波形频率的精确估计值问题,适用于非平稳地震信号的时频分析。在求取地层Q值的方法中,频谱比值法具有高效简单的特点,有着广泛的应用范围。本文假设地下介质为层状变Q模型,使用局部时频变换将信号转换为时频域,通过频谱比值法求出各层的Q值,最后根据Kolsky衰减模型来补偿地震信号。理论模型测试和实际资料处理的结果表明,本文提出的方法能够有效恢复衰减信号,提高地震资料的分辨率。     

蓝色滤波及其应用

反褶积是通过压缩地震子波以提高地震数据纵向（时间）分辨率的过程。地震数据可以用褶积模型来表示,即地层反射脉冲与地震子波的褶积。而地震脉冲（反射系数）包含了石油勘探和地震研究中必不可少的有关大地地球物理性质的信息,因此,从地震数据中得到反射系数就变得非常有意义。蓝色滤波通过对反射系数有色成分的模拟,得到与反射系数有色成分有关的蓝色滤波算子。然后对经反褶积处理后的地震数据进行褶积运算,就能获得比常规反褶积方法好得多的结果。通过对合成地震记录和实际地震数据的试验,证明了本方法在高分辨率处理方面具有较好的效果。     

基于低信噪比条件下新型Seislet变换的阈值去噪方法

Seislet变换是一种类小波变换方法, 主要根据小波基沿地震同相轴的局部倾角方向来分析数据, 其中, 局部地震倾角的表征是该方法的核心。局部倾角的求取方法有很多种, 但是往往在低信噪比的条件下存在着一些局限。根据共中心点道集中基于时距关系的地震倾角定义, 提出一种适应于低信噪比条件下的倾角求取方法。对比基于时距关系与平面波分解滤波器计算出的局部地震倾角, 结果证明, 该方法能更加准确地表征低信噪比条件下同相轴的倾角信息。将基于时距关系的局部地震倾角用于Seislet框架, 建立表征低信噪比数据的新型Seislet变换方法。在地震数据处理中, 引入语音信号中改进的阈值方法。结合新型Seislet变换, 提出阈值去噪方法, 此方法不但适于地震数据, 而且在提高信噪比方面也优于传统的阈值去噪方法。实际数据处理的结果验证了新型Seislet变换与改进阈值去噪方法的组合能够有效地解决低信噪比条件下的信号提取任务。