一种改进的STA/LTA震相自动识别方法

震相自动识别是地震速报和地震预警中的重要工作之一.针对震相自动识别中最常使用的方法STA/LTA算法,提出了一种能反映地震信号振幅和频率变化特征的新的特征函数CF(i)=Y(i)2-Y(i-1)Y(i 1)(其中CF(i)为i时刻的特征函数,Y(i)为i时刻的地震信号振幅).谐波信号和有限的实际地震记录的应用表明,本方法具有较高的识别精度.     

近震S波震相实时自动识别方法研究

提出了一种用于地震早期预警的S波震相实时自动识别方法. 该方法不对原始信号进行任何滤波处理, 直接对三分向记录进行计算分析. 首先根据P波前0.5 s数据的卓越频率计算适用于该三分向记录的窗长, 采用由偏斜角和水平能量与总能量比值的平方积作为确定S波识别区间的特征函数, 将特征函数已有数据的5倍均值和5倍方差之和作为识别区间的触发阈值; 然后采用VAR-AIC方法对两个水平分向识别区间的数据分别计算分析, 对两个识别结果进行判断, 最终确定S波初动时刻. 经过对118个三分向记录的实际应用验证, 通过自动识别结果与人机交互震相识别结果相比, 本文方法对于S波相对P波尾波信噪比大于5 dB的地震记录, 其识别误差小于0.1 s的概率高达89.39%.      

基于小波包和峰度赤池信息量准则的P波震相自动识别方法

基于小波包变换和峰度赤池信息量准则(AIC), 提出了一种新的自动识别P波震相的综合方法, 即小波包-峰度AIC方法． 首先对由加权长短时窗平均比(STA/LTA)法粗略确定的P波到时前后3 s的记录进行小波包三尺度的分解与重构, 分别计算每个尺度重构信号的峰度AIC曲线并将其叠加, 叠加曲线的最小值则为P波震相到时; 然后对原始地震记录进行有限冲激响应自适应滤波以提高信噪比和识别精度; 最后将小波包-峰度AIC方法应用到合成理论地震图及实际地震记录的P波初至自动识别中. 结果表明: 初至清晰度对识别精度的影响比信噪比对其影响更大; 与单独使用加权STA/LTA方法和峰度AIC法相比, 小波包-峰度AIC法具有更强的抗噪能力, 识别精度更高; 当初至清晰时, 小波包-峰度AIC法自动识别与人工识别的P波到时平均绝对差值为(0.077±0.075) s．      

一种震相拾取误差的自动判别和计算方法

本文给出了一个主要用于深地震测深数据的震相识别误差（不确定性）的判别和计算方法.该方法集中讨论从记录截面拾取震相这一过程所引起的判别误差.以震相前后一定时窗内的地震记录振幅的均方根之比为判别依据,找出误差分布范围并给出走时误差与振幅比的分级相关函数.由此,当震相确定后,计算程序将根据记录数据自动算出识别误差.实践证明该方法不仅更加客观真实、方便快捷,而且为今后震相提取工作的进一步科学规范打下了基础.     

数字化地震记录震相自动识别的方法研究

针对目前震相自动识别方法不能自动给出震相识别区间,以及不能确定识别出震相名称的问题,运用震相的运动学特征,由平均速度模型和J-B走时表数据,自动计算近震、远震和极远震的震相走时及震中距。对多尺度小波分解进行单支重构作为识别不同震相的分析信号。先求出初至震相和最大面波到时,估算出震中距,然后找到S波或PP波到时,求出准确的震中距,即可自动给出各震相的识别区间,采用线性偏振法在给定区间中识别出震相的初至时刻。由于该方法采用的是先明确要找什么震相,再由该震相的走时确定寻找区间,所以找出的初至就是要寻找的震相,自然解决了识别出震相的名称问题,从而实现了对震相的全程自动识别。     

震相振幅阈值的识别信息及其在中国西部地区数据中的应用

当信号持幅小和噪声水平高而无法测量信号时,提出了一种利用震相振幅内在信息的区域性地震识别法。该法称为二次否定证据识别法,是对Ｅｌｖｅｒｓ（１９７４）提出的远震技术的发展,并推广用于区域识别。本文提出的方法是为单个地震台站开发的,利用了区域的Ｐｇ与Ｌｇ对比判据中的经验信息（Ｐｏｍｅｒｏｙ,ｅｔ ａｌ,１９８３）。我们推导出计算特定台站爆炸漏报和虚报的误识率方程。这些误 认率取决于所要求的最小 信噪比     

数字化台网的近震震相自动识别

首次提出了数字化台网对于近震震相自动识别的“波形变化值增长”算法和“无后续震相”判据 .前者根据波形变化值来描述近震波形的变化 ,用该值的增长捕捉地震波振幅或频率的突变 ;后者在识别到初动后考察后续波形的变化情况 ,如果没有其它震相 ,初动识别无效 .该判据使算法在初动震相振幅过小识别不清时 ,不会误将后续振幅较大的震相识别为初动震相 .该方法经实例检验表明精度符合地震速报的要求 ,并编制了相应的程序     

三分向数据震相的自动识别

利用三分向地震数据,提出了一种自动检测Ｐ波和Ｓ波初至的算法。此算法组合使用了短时窗检测器ＤＳｐ和长时窗ＤＢｐ检测器,具有短时窗的较高精度和长时窗较低的误触发率。应用广东、福建和云南省的地震数据进行测试,结果表明：自动检测具有可靠的精度,地方震和近震Ｐ波到时误差小于０．２ｓ的超过８４％;Ｓ波到时误差小于０．５ｓ的超过７４％。     

基于地震剖面瞬时峰值能量频率的衰减分析与气藏预测方法

由于流体本身的粘滞性和摩擦性,使得地震波在含油气地层中传播时衰减形成低频阴影.通过对叠后地震资料做时频分解,分析地层衰减特征,是当前除了AVO技术之外,比较流行的直接识别流体和气藏的技术.本文基于波动方程正演,模拟了地震波对含油气地层的响应.然后采用连续小波变换分析不同尺度剖面的瞬时能量特征,提取分频剖面上每一个点的峰值能量对应的频率,得到瞬时峰值能量频率剖面.通过分析瞬时峰值能量频率剖面,分析了地震波在地下介质中传播时的衰减特征.最后应用此方法对实际地震剖面进行了分析,验证了其有效性.     

基于双谱幅值和相位重构的地震子波提取

利用地震记录双谱中包含子波的幅值和相位信息,以及其超强的抗噪声干扰能力,采用一种基于双谱幅值和相位重构的地震子波提取方法,首先提取出子波幅值及相位信息,进而通过傅立叶反变换,使子波得以完全恢复.本文针对双谱相位重构递推公式,提出一种新的初值选取方法,使地震子波估计的稳定性得到了提高.仿真实验证实了该方法的可行性.     

地震信号的复地震道分析及应用

复地震道分析又称三瞬分析,该分析方法可将反映地震信号局部变化情况的地震波的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率等信息分离开.本文应用Hilbert变换求解虚地震记录,用复地震道分析方法求取"三瞬"信息,并用该方法计算了理论合成地震记录的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率,获得了较好的效果.同时,本文也利用该方法对某区块实际地震资料进行了处理,结果表明,复地震道分析方法获得的"三瞬"信息可反映地震信号的局部变化,有助于进行地震薄互层分析,并能提高数据的解释精度.     

基于地震波振幅分辨塔河油田溶洞最小高度的理论探讨

塔河油田奥陶系灰岩溶洞反射特征表现为"串珠状"强振幅短同相轴反射结构,但该串珠状反射的地震属性在空间展布的视体积与其对应的实际体积差异很大,因此,需要确定地震波振幅分辨塔河油田溶洞最小高度.本文在分析塔河油田钻遇储层段储层厚度特征的基础上,分别导出洞穴内一次反射渡和含一次多次波的时域反射脉冲响应的振幅谱关于洞穴高度的解析表达式,进而对不同洞穴高度、不同类型的充填物时洞穴反射振幅谱特征以及相位关于频率的变化率的变化特征进行分析,结果表明,谱出现极大值相应的洞穴高度在相位关于频率变化率曲线上对应的洞穴高度处也出现极大,可以利用相位关于频率的变化率来检测溶洞内是否有充填物.     

基于经验模态分解的地震瞬时属性提取

传统复地震道方法提取的地震瞬时属性存在物理意义不明确、对噪声敏感等不足,本文探讨基于经验模态分解的地震瞬时属性提取方法,得到不同尺度下的地震瞬时属性,由此得到的瞬时频率在数值上与地震主频对应较好.将该方法提取的属性应用到海上地震数据中,显示出较好的效果.     

单震相微地震事件识别与反演

为了对单震相微地震事件进行识别,同时将识别出来的微地震事件进行定位.根据单一震相任意两道到时差与微地震事件、检波器空间位置及震相速度关系的特征规律,研究了单震相微地震事件识别方法.首先分析到时差与以上各变量的内在变化规律,建立起到时差与各变量之间的定量计算关系,然后就相邻道到时差和检波器排列的首尾两道到时差,研究了具体的定量计算关系表达式.利用以上关系式能够计算出上述两种到时差的分布区间.把计算的实际微地震事件的两种到时差与设定的事件的到时差的分布区间对比,以落入区间判断识别单一震相.综合搜索法和遗传算法的特点,提出基于正演模型迭代的解域约束下微地震事件联合反演方法.从迭代误差解的期望概率密度分布、不同解方向的变化特征分析,研究了解域约束的界定条件.在确定的解域范围内,利用遗传算法进行微地震事件的反演.将研究的单震相识别方法,通过对实际资料的应用验证分析,极大地减小了震相的误识率.根据识别资料,利用研究的反演方法对实际资料进行反演.经实际情况对比分析,反演结果和实际的裂缝分布带是一致的,并且反演结果聚敛性效果较好.     

基于频率域峰值属性的河道砂体定量预测及应用(英文)

河道砂体是陆相含油气盆地最重要的储集类型之一,其边界识别和厚度定量预测是储层预测的热点难题。本文在总结现有方法技术的基础上,提出一种利用频率域峰值属性进行河道砂体边界识别和厚度定量预测的新方法。对典型河道薄砂体地震反射进行了正演模拟,构造了一种新的地震属性——峰值频率-振幅比,研究表明:峰值频率属性对地层厚度变化敏感,振幅属性对地层岩性变化敏感,两者比值突出河道砂体的边界,同时,借助峰值频率与薄层厚度间存在的定量关系进行薄砂体厚度计算。实际数据应用表明,地震峰值频率属性可以较好的刻画河道的平面展布特征;峰值频率-振幅比属性可以提高对河道砂体边界的识别能力;利用频率域地震属性进行砂体边界识别及厚度定量预测是可行的。     

Automatic onset phase picking for portable seismic array observation

Automatic phase picking is a critical procedure for seismic data processing, especially for a huge amount of seismic data recorded by a large-scale portable seismic array. In this study is presented a new method used for automatic accurate onset phase picking based on the proporty of dense seismic array observations. In our method, the Akaike＇s information criterion （AIC） for the single channel observation and the least-squares cross-correlation for the multi-channel observation are combined together. The tests by the seismic array observation data after triggering with the short-term average/long-term average （STA/LTA） technique show that the phase picking error is less than 0.3 s for local events by using the single channel AIC algorithm. In terms of multi-channel least-squares cross-correlation technique, the clear teleseismic P onset can be detected reliably. Even for the teleseismic records with high noise level, our algorithm is also able to effectually avoid manual misdetections.     

叠后地震属性分析在油气田勘探开发中的应用

地震属性分析技术一直是地震特殊处理和解释的主要研究内容.随着油气勘探开发的发展,地震属性分析技术已经成为油藏地球物理研究的核心内容,是勘探地震与开发地震之间纽带.本文针对鄂尔多斯盆地的低幅度构造、低孔隙、低渗透率、致密性隐蔽油气藏的特点,综合应用相干数据体分析、地震相自动分类定性识别砂体厚度、地震振幅属性分析、频谱分解、多井约束的储层叠后反演等叠后属性分析技术,探索了一套适合该区油气特征的储层横向预测及油气识别模式.为该区油气勘探开发,储量计算提供可靠依据.同时也为隐蔽性油气藏的勘探开发积累了经验.