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基于线性预测倒谱系数的地震相分析
引用本文:解滔,郑晓东,张&#.基于线性预测倒谱系数的地震相分析[J].地球物理学报,2016,59(11):4266-4277.
作者姓名:解滔  郑晓东  张&#
作者单位:1. 中国石油勘探开发研究院, 北京 100083; 2. 中国地震台网中心, 北京 100045
基金项目:国家重点研发计划重点专项(2016YFC060110701)和国家自然科学基金(40504110)联合资助.
摘    要:本文借鉴语音识别技术中的线性预测倒谱系数(LPCC系数)特征参数提取方法对地震数据进行分解,这种方法的优点是:可以获得将子波和反射系数信息分离的地震语音特征参数,对地质现象边界具有较好的描述能力,使我们可以从不同维度更细致地观察隐藏在地震数据中的地质特征.理论模型分析表明,基于LPCC系数的地震分析具有较高的地震相划分能力.实际地震资料应用表明,LPCC系数对储层特征的描述比常规三瞬属性更为细致,不同阶次LPCC系数在描述储层不同特征时也保持了内在的联系.采用K均值聚类方法对提取的12阶和24阶LPCC系数进行聚类分析,聚类结果与目的层段古地形较为吻合,较好地反映了研究区的断裂、礁滩相带、深水扇和储层的分布特征,说明在地震相分析中采用LPCC系数作为特征参数是可行和有效的.

关 键 词:线性预测倒谱系数  地震相分析  储层预测  K均值聚类  语音识别  
收稿时间:2015-12-24

Seismic facies analysis based on linear prediction cepstrum coefficients
XIE Tao,ZHENG Xiao-Dong,ZHANG Yan.Seismic facies analysis based on linear prediction cepstrum coefficients[J].Chinese Journal of Geophysics,2016,59(11):4266-4277.
Authors:XIE Tao  ZHENG Xiao-Dong  ZHANG Yan
Institution:1. Research Institute of Petroleum Exploration & Development, Beijing 100083, China; 2. China Earthquake Networks Center, China Earthquake Administration, Beijing 100045, China
Abstract:
Keywords:Linear prediction cepstrum coefficient (LPCC)  Seismic facies analysis  Reservoir prediction  K-means clustering  Speech recognition
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