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。     

测井多尺度分析方法用于层序地层划分研究

测井数据包含了丰富的地质信息,是研究地层多尺度沉积旋回的主要资料.本文阐述了小波变换及多尺度分析方法,探讨了测井多尺度分析方法在层序地层划分中的应用.以东营凹陷某井为例,选取Morlet小波基函数对GR测井曲线进行连续小波变换,将测井信号与深度的关系转换为与深度和尺度域的变化关系.通过研究多种伸缩尺度下小波系数曲线表现出的周期性振荡特征,并结合不同测井曲线多尺度分解后的高频信号特征,划分出各级层序界面,与传统方法所划分的界面基本一致.     

利用地震多属性分析技术预测"暗点"型含气储层

充分利用能够反映储层及其含气特征的多种地震属性,结合已知钻井的测井、地质资料进行综合分析,以神经网络技术和属性降维处理为技术手段,估算储层参数及预测储层含气性的方法就是地震多属性分析技术.该技术的关键是储层的精细标定、层位准确追踪,以及沿层提取属性所开时窗的合理性.对孝泉-新场地区须家河组二段气藏的应用实例证实,该技术是运用叠后地震数据对"暗点"型气藏进行储层及其含气性预测的又一有效手段.     

利用地震多属性分析技术预测“暗点”型含气储层

充分利用能够反映储层及其含气特征的多种地震属性,结合已知钻井的测井、地质资料进行综合分析,以神经网络技术和属性降维处理为技术手段,估算储层参数及预测储层含气性的方法就是地震多属性分析技术.该技术的关键是储层的精细标定、层位准确追踪,以及沿层提取属性所开时窗的合理性.对孝泉-新场地区须家河组二段气藏的应用实例证实,该技术是运用叠后地震数据对“暗点”型气藏进行储层及其含气性预测的又一有效手段.     

复小波频谱分析方法及在储层预测中的应用

针对短时窗傅立叶变换频谱分析方法存在窗函数选取不确定、分辨率固定、频谱分析精度较低等问题,采用了复小波分析方法对地震信号进行时频分析,选择复Morlet小波作为分析小波,对地震信号进行复小波变换,并将尺度域转换到频率域,获得了不同频率的时频特征水平切片;用理论模型说明了复小波频谱分析精度明显高于傅立叶变换的频谱分析.对新疆某油田实际资料的处理结果表明,复小波频谱分析能细致地反映储层的分布、位置及形态,其效果优于短时窗傅立叶变换方法.     

基于物理小波的地震资料最佳分辨率解释方法

通过理论分析,指出:“基本小波与待分析的信号越接近,该信号在时间-尺度(或频率)域能量分布就越集中,即能量分布空间维数越低;反之,能量分布空间维数就越高,”然后分别深入地研究了信号和有色噪声的能量分布空间的性质。在这些工作的基础上,提出了基于最佳匹配地震子波(或有效信号)的物理小波,对地震资料进行最佳分辨率解释的方法。这种方法抑制了部分噪声和干扰波,同时增强了有效信息。模型及实际资料算例证明了其有效性。      

Curvelet变换及其在地震波场分离中的应用

小波多尺度分析可以有效处理一维信号的点奇异特征,但对于二维信号的线奇异特征,小波变换显得无能为力。Curvelet多尺度变换可以对时空信号进行最稀疏表达,能够获得最优的非线性逼近。通过分析地震信号在Curvelet域三维空间的特征,认为时空信号的不同波组成分在Curvelet域存在明显的差异,可以从频率、角度和空间位置实现有效反射波和干扰波的分离。理论模型与实际单炮记录处理结果表明,Curvelet域方法在分离干扰波、突出反射波的同时,可以较好地保持有效波信息,保真度好。      

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%。      

小波分析在地震资料去噪中的应用

小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。     

断层检测中的小波分析法

本文基于Ｂｕｂｂｌｅ函数构造小波基,用Ｍａｌｌａｔ塔式快速算法对地震信号进行二维多辨分析,并利用局部极值理论提取、检测反射同相轴及断层。理论和计算结果表明,该方法能够检测出不同尺度下的地震信号突变特征,且具有一定的抑制噪声能力。