地震数据分数阶域空间预测滤波方法研究

将分数阶傅氏变换引入地震数据空间预测滤波中,研究滤波效果与信号保真的最佳折衷.利用分数阶傅氏变换把信号旋转变换到任意1个角度时"频"平面,运用奇异值分解(SVD)方法求取空间预测滤波算子,实现预测滤波;通过数据相关系数和相对误差能量曲线评价滤波效果.研究结果表明,可以找到1个合适的分数阶域,使得分数阶域空间预测滤波能够在压制噪声和保留信号特征两方面达到最佳折衷,较一般f-x域预测滤波具有更大灵活性.     

基于局域波分解的地震信号时频属性提取

局域波分解可以得到有意义的频率并可以抑制时频分布交叉项,是1种新的自适应信号分解方法.在局域波分解基本原理的基础上,研究基于局域波分解的地震信号分频谱及频率属性的提取方法.将局域波分解与传统时频分析结合,进行有效数值实现与对比分析,通过模型地震数据与实际2D地震数据试算验证方法的正确性和有效性.研究表明:基于局域波分解的Wigner时频分布分频谱,具有较高的时频分辨率,交叉项得到简单有效的抑制;基于局域波分解的时频分析方法计算提取的频率属性,避免无意义的负频率,物理意义明确,为在地震储层研究和油气检测中的正确应用奠定基础.     

基于带状混合矩阵ICA实现地震盲反褶积

基于对地震反褶积本质上是一个盲过程的认识，引入高阶统计学盲源分离技术——独立分量分析（ICA）实现地震盲反褶积.在无噪声假设条件下，利用地震记录时间延迟矩阵和地震子波带状褶积矩阵，将地震褶积模型转化为一般线性混合ICA模型，采用FastICA算法，将带状性质作为先验信息，实现所谓带状ICA算法（B\|ICA），得到个数与子波算子长度相等的多个估计反射系数序列和估计子波序列，最后利用褶积模型提供的附加信息从中优选出最佳的反射系数序列及相应的地震子波.模型数据和实际二维地震道数值算例表明：对于统计性反褶积，在不对反射系数作高斯白噪假设，不对子波作最小相位假设的所谓“全盲”条件下，基于ICA方法（反射系数非高斯分布，地震子波非最小相位）可以较好解决地震盲反褶积问题，是基于二阶统计特性的地震信号统计性反褶积方法的提升，具有可行性和应用前景.     

地震信号广义时频分析及其数值实现

基于分数阶Fourier变换的信号时频分析称为广义时频分析,将其引入地震信号处理中,是对现有基于传统变换时频分析方法的广义化拓展。这里着重数值实现,探索基于分数阶Fourier变换的时频分析,并应用了其在物探技术中新思路和比较的优势。在分数阶Fourier变换基本定义的基础上,数值实现离散分数阶Fourier变换;研究三类广义时频分析方法及其数值实现;针对地震信号,以伪Wigner分布为例,展示广义时频分析效果。经研究表明:实现的数值算法正确有效;地震信号新的广义时频分布能量更加集中,时频分析的聚焦度和信息特征更加清晰。由此可见,广义时频分析为地震信息特征分析、预测和提取提供新的视角和工具,值得进一步研究和推广。     

基于随机分形插值实现地震道伪测井曲线反演

在随机分形理论研究的基础上,将随机分形插值用于实现地震道与测井曲线的联合反演.通过比较分析,研究并给出测井曲线随机分形插值的有效公式,探讨并框定地震道与测井曲线联合反演策略和流程,并进行实例应用分析,最终较好实现地震道的伪测井曲线反演.研究表明随机分形插值方法巧妙地将地震和测井曲线进行联合反演,利用分形参数的空间插值,试图将地震道转化为测井曲线,思路和实现策略均体现独特性,是1种适于描述纵向非均质模型的地震资料测井曲线反演方法,具有可行性和应用前景.