Morlet小波用于测井沉积旋回多尺度特性研究

测井数据包含丰富的地质信息,是研究沉积旋回多尺度特性的主要资料。利用Morlet小波基函数对SP测井曲线进行连续小波变换,可探测到不同尺度沉积旋回的分界面。地质学意义在于:包含多个不同尺度沉积旋回信息的测井曲线,通过Morlet连续小波变换,被分解成各自独立的单一尺度的旋回,尺度因子的大小反映了地层沉积周期的长短。这也为沉积旋回的定量划分提供了一种新的思路。     

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。     

利用小波变换井震联合提高地震资料分辨率

通过测井资料和地震资料联合处理，实现互补，从声波测井或密度测井资料中，提取高频及低频信息，提高地震记录的主频，展宽地震资料的频带，进而达到提高地震资料分辨率的目的，利用小波变换技术，对地震记录作多尺度分解，适当地选择小波函数的参数，可以改变地震资料的频率成分，使之接近谱白化，本方法的特点是参数容易选择，运算速度快，处理之后，地震剖面的分辨率明显提高。     

小波变换与地震资料谱白化

从地震记录的褶积模型出发，讨论了地震记录小波变换的物理意义。经深入分析发现，恰当地选择小波函数及尺度因子α，对地震记录作了小波变换，相当于对地震记录，作谱白化，其特点是运算速度快，参数易于选择，可使不同目的层的信噪比与分辨率达到最佳折衷，模型及实际算法结果，证明了该方法的有效性。     

井约束下的小波变换提高地震资料分辨率

小波变换同时有在时间域和频率域对信号进行局部化的特点，使其在地震资料处理中越来越发挥较大的作用。小波变换增频的幅度与地震资料有效频带的宽度有直接联系，即地震资料的有效频带越宽，剖面主频增加的幅度也就越大。通过理论和实际资料的应用表明，在井声波曲线的约束下，利用小波变换提高地震资料分辨率的幅度可以得到合理控制，大大增加了资料的可信度。     

基于MATLAB的小波变换在沉积旋回研究中的应用

以黑龙江双鸭山盆地828井为例,选择基于MATLAB的wavelet 1-D和continueswavelet 1-D对GR曲线进行变换分析。结果表明,在Daubechies二进制小波系的db5wavelet1-D分析下,828井60m～570m区间共识别出二个二级旋回、四个三级旋回、八个四级旋回,分别对应于第11、第10、第8尺度的小波变换系数。在continues wavelet 1-D分析下,在10层分解后10个尺度下小波变换高频成份小波系数识别出四个三级层序,与wavelet 1-D变换d10所代表的三级沉积旋回一致。该方法将测井信号与深度的关系转换为深度与尺度域的变化关系,建立与之有对应关系的各级层序界面,使地层内部的隐蔽旋回结构得以清晰展示,这对提高旋回层序的划分精度具有重要的意义。     

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。     

小波变换在提高煤田地震资料分辨中的应用

小波变换是近年来兴起的新的数学分支,并广泛应用于地震勘探领域。利用小波变换良好的局部化时频特性,可以很方便地将地震记录分解成不同的频道,分解后的各频道存在内在的分形规律。小波变换应用于煤田地震资料,提高其分辨率,具有重要意义     

基于离散小波变换的地震资料自适应高频噪声压制

针对现有的小波变换阈值去噪方法无法适用于地震资料高频噪声压制的缺点,笔者分别对阈值函数和阈值选取方案进行了改进,提出了连续硬阈值函数与自适应阈值相结合的地震资料高频噪声压制方法.连续硬阈值函数兼具软、硬阈值函数的优点,可提高重构地震信号的保真度,减少人为噪声误差;自适应阈值方案可根据非平稳地震数据中的能量时变、空变分布特点,通过引入不同子带小波系数标准差、代数平均值以及几何平均值等统计参数,使阈值能够随不同子带的小波系数能量变化而自动调整,以适应地震资料高频噪声压制的要求.实际地震数据处理结果表明,笔者提出的方法在提高信噪比的同时,可保护陡倾角反射界面信号,提高噪声压制后地震数据的保真度.     

井震联合地震道多尺度反演

多尺度（多分辨率）反演是近几年才提出的一种加快收敛速度，克服局部极小值影响，搜索全局最小极值点的反演策略，将垂向上分辨率较高的测井资料和横向上连续性较好的地震资料在地质理论指导下进行联合地震道反演，同时将小波变换多尺度分析（多分辨率分析）思想应用于上述反演中，实现对地震道多尺度（多分辨率）反演，理论和实际资料的处理均表明，这种反演方法具有收敛速度快，反演精度较高，适应能力较强的特点。     

小波变换在高分辨率地震勘探数据处理中的应用

介绍了小波变换的定义及小波变换的性质，特别介绍了零通小波的理论及其如何在地震勘探资料处理中的应用。通过理论模型的计算及处理，得知用小波变换可以划分地层厚度为λ／６的顶底界面的反射复合波，使地震资料的分辨率大为提高。把这种方法应用于某地区的实际资料处理，达到了预期目的。     

基于小波变换的阈值降噪方法在地震资料处理中的应用

这里主要讨论了小波变换阈值降噪方法的基本原理,并且将广泛使用的通用阈值方法与Birge-Massart阈值方法进行了比较,展现了Birge-Massart阈值选取方法的优越性。通过对模拟数据和实际地震资料的处理结果表明,基于小波变换的Birge-Massart阈值降噪方法对地震信号降噪具有很好的效果。     

小波变换在煤田高分辨地震资料处理中的应用研究

研究了小波变换的定义及小波变换的性质，构造了适合于我们要求的子波序列。用小波变换作一维滤波克服了传统的窗口傅里叶方法易出现的吉布斯效应。用小波变换的多分辨率成像技术适当地选择小波函数和伸缩尺度参数，让薄层的局部化特征明显，提高地震剖面对薄层的分辨率，让薄层的局部特征明显地表现出来，精确地进行分析判定。     

小波多尺度井间地震层析成像方法

将小波多尺度分析的思想引入到井间地震层析成像非线性反问题研究, 首次提出了小波多尺度遗传进化井间地震层析成像方法.该方法是一种非线性全局寻优算法, 其解大大地优于线性化反演方法的解,并极大地提高了地震层析图像的分辨率和图像质量,很好地解决了复杂模型和大扰动模型成像的难题.另外,小波多尺度反演方法还能够提供不同分辨率的反演图像,将有益于层析图像的解释.数值模型试验和实际工程应用结果表明该方法具有很好应用效果.     

基于小波变换的北京地区1724～2009年降水量多尺度分析

基于小波分析方法,对1724~2009年北京气象站年降水量序列的变化特征进行了分析。结果表明,北京地区年降水量在其计算时域内各时间尺度分布不均匀,具有明显的局部化特征;其中,19~23a的时间尺度,震荡中心分别在1889年和1979年;35~37a左右的时间尺度主要发生在1920~1928年、1950~1960年和1983~1991年;83~87a的时间尺度在整个计算时域上均有发生,1769~1859年间表现明显。分析结果显示北京地区年降水量具有21a、35a和86a左右的主周期,其中86a左右的周期振荡最强,为第一主周期。计算的趋势表明,未来10余年北京仍属于降水偏少的时期。     

小波分析在天然地震初震及震相识别中的应用

地震灾害给人类带来了很大的伤害,为了有效地减轻地震灾害,加强地震监测非常必要的。为了达到理想的地震监测效果,需要对地震波初震和震相进行准确的识别。主要研究小波分析方法在初震和震相识别中的应用,先用小波包变换确定信号的初动位置,再用小波变换分解信号,分离出信号不同频率所对应在信号中的不同位置,从而确定信号的初动时间和相应的震相。通过该方法对模拟信号和实际天然地震信号进行处理,有效的识别了天然地震初震及其震相。     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效。     

基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪

近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。 针对全数字三维地震资料的特点, 结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用FastICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。     

基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪

近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。针对全数字三维地震资料的特点,结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用Fast ICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。