基于主成分分析的自适应宽频带瞬时谱数据融合

为了从瞬时谱分解的大量共频率属性数据中提取和突出与储层有关的主要信息,本文提出一种基于主成分分析的自适应数据融合方法。该方法将变换后的主成分特征值作为权重,自适应地体现各主成分在代表原始数据信息量中的贡献率,使融合后的数据更能突出和反映各频率瞬时谱数据中的有效信息,实现了宽频带瞬时谱数据的降维与优化。实际资料的应用表明,本文的方法可快速提取和突出包含在大量瞬时谱数据集中的主要信息,清晰地刻画储层的几何形态和展布特征,提高资料解释的效率。     

瞬时谱数据的谱加权自适应带通滤波融合

为了快速提取地震谱分解数据中的储层特征信息,本文提出一种将瞬时峰值振幅和峰值频率属性数据进行融合的方法,它采用随频率自适应调节滤波带宽的高斯基函数,可反映时频域地震信号在低频端具有很高的频率分辨率,高频端具有较低的频率分辨率的特征;并以峰值振幅属性作为权重,将两种谱分解属性数据映射为颜色融合数据。实际资料的应用表明,该法可反映瞬时谱主振幅随频率的变化,刻画储层的空间展布、几何形态、相对厚度和含流体情况等,快速提取谱分解数据中的有效地质信息,提高解释的效率。     

基于广义S变换的地震资料高效时频谱分解

 常用的谱分解方法因时窗固定，使时频分辨率不能变化；谱分解生成的若干共频率谱数据体不仅占用大量存储资源，而且使解释工作量繁重。为克服这两个问题，构造了一种小波函数可调整的广义S变换，它可根据地震信号的频率自适应地调整分析时宽，获得较理想的时频分辨率。通过研究储层的几种顶底反射系数组合在广义S变换域中的时频响应，发现其振幅极值出现的频率位置与储层厚度及反射系数的符号直接相关，利用这一规律提出了基于广义S变换的地震资料高效时频谱分解方法，从谱分解后的若干共频率数据体中抽取振幅极大值的频率数据合成一个谱极大值数据体，减少了数据的存储量，提高了信噪比。在实际资料处理中用于分析岩性、地质构造和砂岩储层的空间展布，取得了良好效果。     

基于广义S变换的低频瞬时能量谱油气检测技术

讨论了S变换的优良性质,并对S变换作了进一步推广。将从地震资料中提取的地震子波代替S变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义S变换。通过对原始地震数据做广义S变换,得到了S域中单频率段的复地震道;由单频率段的复地震道进一步求取瞬时属性,得到了广义“三瞬”,即广义瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位(也称单频段的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位)。当储层中含有流体或气体时,会引起地震波能量和频率的变化,表现为高频段能量的衰减和低频段能量的增强,故利用基于广义S变换的低频瞬时能量谱可进行油气检测。     

变分模态分解与包络导数算子结合的时频分析方法及溶洞储层预测

深层缝洞型碳酸盐岩储层空间分布散乱且内部结构差异大,利用希尔伯特—黄变换、集合经验模态分解、完备集合经验模态分解等时频分析方法描述储层时存在模态混叠、端点效应等问题。为此,提出了一种联合变分模态分解（VMD）与包络导数能量算子（EDO）的高精度时频分析方法（VMD-EDO）。VMD能够将地震信号自适应、非递归地分解为一系列具有带限性质的固有模态函数（IMF）,在选取包含各频段有效信息IMF的基础上,引入具有良好非负特性与抗噪能力的EDO能量算子,代替希尔伯特变换计算各IMF信号的瞬时振幅与瞬时频率,最终获取的时频分布能够追踪地震信号的能量变化,从而预测缝洞型储层。实际资料应用结果表明,与经典时频分析方法相比,基于VMD-EDO的时频分析方法具有更高的时频分辨率,能有效识别隐藏在宽频地震数据中的能量异常。结合含油气储层“低频能量加强、高频能量衰减”的特点,基于VMD-EDO的时频分析方法具备良好的油气检测能力。     

基于小波变换的谱分解技术在地震模型解释中的应用

谱分解技术是一项基于频率谱分解的解释技术,根据地震反射中各频率成分对应的调谐振幅不同,计算出相应的储集层的厚度。小波变换是谱分解的重要方法,将该方法运用到地震物理模型中,不仅可以有效地预测储集层的厚度,而且可以描述储集层的横向变化、沉积相带演变。     

海洋宽频地震数据瞬时相位梯度属性计算方法及优势分析北大核心CSCD

与常规地震数据相比,海洋宽频地震数据中子波的波形、相位和频率特征均发生了显著变化,在改善中深层地震成像精度、提高储层预测和油气检测准确性方面具有许多明显优势。对地震资料进行Hilbert变换后的“三瞬”属性提取技术在地震层序解释、勘探研究中得到了广泛应用,但并没有考虑瞬时相位的不连续性与层序界面之间的关系,而且在显示沉积层序界面位置时也往往不够直观。本文针对宽频地震数据提出了一种保留子波相位卷绕特征的瞬时相位梯度属性计算方法,通过模拟试验分析了常规子波和宽频子波的相位卷绕现象及在瞬时相位梯度计算中的差异,并通过正演模型剖析了宽频地震数据瞬时相位梯度属性优势及产生原因。南海深水区应用表明,利用本文方法所计算的瞬时相位梯度属性剖面可以很好地展示出水道分布形态,进而清晰地刻画出水道中沉积层序及其变化规律。     

利用谱分解技术进行薄储层预测

采用短时窗离散傅里叶变换的频谱分解技术,实现了在频率域内通过调谐振幅的成像特征来研究储层横向变化规律的目标,最大限度地挖掘了地震资料主频至高频端的地震分辨能力。本文介绍了谱分解技术的基本原理、谱分解数据体的类型及其解释方法,充分利用谱分解得到的一系列单一频率的调谐振幅数据体研究辽河盆地东部凹陷西斜坡铁匠炉地区近源沉积砂砾岩储层,查清了该套储层沉积相带的平面分布和有效储层横向展布特征,预测结果已被钻井所证实。     

海洋宽频地震数据瞬时相位梯度属性计算方法及优势分析

与常规地震数据相比,海洋宽频地震数据中子波的波形、相位和频率特征均发生了显著变化,在改善中深层地震成像精度、提高储层预测和油气检测准确性方面具有许多明显优势。对地震资料进行Hilbert变换后的"三瞬"属性提取技术在地震层序解释、勘探研究中得到了广泛应用,但并没有考虑瞬时相位的不连续性与层序界面之间的关系,而且在显示沉积层序界面位置时也往往不够直观。本文针对宽频地震数据提出了一种保留子波相位卷绕特征的瞬时相位梯度属性计算方法,通过模拟试验分析了常规子波和宽频子波的相位卷绕现象及在瞬时相位梯度计算中的差异,并通过正演模型剖析了宽频地震数据瞬时相位梯度属性优势及产生原因。南海深水区应用表明,利用本文方法所计算的瞬时相位梯度属性剖面可以很好地展示出水道分布形态,进而清晰地刻画出水道中沉积层序及其变化规律。     

基于高分辨率反演谱分解的储层流体流度计算方法研究

反射地震数据中的低频信息包含了与储层及流体有关的丰富信息,从地震数据中提取储层流体流度属性可以为利用地震低频信息进行储层预测和流体识别提供一种新的途径。为此,研究并提出了基于高分辨率稀疏反演谱分解的储层流体流度计算方法。首先基于Biot孔隙介质依赖频率的反射系数低频渐近分析理论,推导出了储层流体流度属性的计算表达式;然后利用地震数据低频段优势频率的瞬时谱振幅代替相应频率处的反射系数,给出了储层流体流度属性的直接近似计算方法,其中关于瞬时谱的计算采用了基于交替方向算法的高分辨率稀疏反演谱分解方法,该方法相对于常规谱分解方法具有更高的时间分辨率和频率分辨率。陆上和海上二维叠后地震资料的试处理结果表明,基于高分辨率稀疏反演谱分解的储层流体流度计算方法得到的储层流体流度属性剖面分辨率非常高,对于含油气储层显示了良好的成像能力,降低了储层流体识别的多解性和不确定性。     

利用时频域极化滤波压制地震面波

把时频分析方法和自适应协方差矩阵方法结合起来,提出了一种压制地震面波的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构建时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震面波压制。其优势在于可以根据信号的瞬时频率将协方差矩阵的分析时窗长度自适应地选择为每个时频点处的波的优势周期,在每个时频点估计特征参数,无须进行插值。模型数据及实际三分量地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在压制地震面波方面具有较高的分辨率。     

基于广义S变换的地震资料谱分解技术研究

谱分解技术一般采用短时Fourier变换和连续小波变换。短时Fourier变换的分析时窗是恒定的,不随频率的变化而自动调节,连续小波变换的尺度与频率的关系并不确定。广义S变换具有优良的时频聚集性和时频分辨率,它综合了短时Fourier变换和连续小波变换的一些优点,而克服了它们的不足,同时通过调节时窗宽度因子可以获得更好的时频分辨率。研究将其应用于地震资料的谱分解中,给出了基于广义S变换的谱分解业务流程,并对实际地震资料进行了分析。结果表明该方法是可行的。     

三角洲砂岩尖灭线的地震匹配追踪瞬时谱识别方法

本文在介绍地震信号匹配追踪的基本原理和高精度瞬时谱的计算方法的基础上。通过分析楔形尖灭体的时域和频域响应特征,提出了一种在时频域利用瞬时谱特征识别砂岩尖灭位置的新方法。针对三角洲构造的不同方向的尖灭厚度是变化的,本文提出利用核主成分分析方法,将优势调谐频带内各瞬时谱分量包含的尖灭线有效信息进行综合,即可展示出尖灭线的全貌,从而减少了三角洲尖灭线解释的不确定性。     

利用Hilbert-Huang变换提取地震信号瞬时参数

 通过Hilbert变换求取的信号瞬时参数并非对任何信号都有物理意义，此法通常要求被分析信号是窄带或平稳的，而且对噪声很敏感。而实际地震信号既非平稳又含有噪声，若在实际应用中不加考虑地对地震信号进行Hilbert变换以求取瞬时参数，这种情况下求取的瞬时参数将缺乏物理意义甚至失真。Hilbert-Huang变换是一种新的分析非平稳非线性信号的方法，它先将信号进行经验模态分解（EMD），形成有限个固有模态函数（IMF）之和，再对固有模态函数作Hilbert变换求取时频谱，求取的时频谱在时域和频域都具有较高的分辨率。本文将Hilbert-Huang变换应用于地震瞬时参数的提取，实例表明，对地震剖面做EMD可以得到不同时间尺度上的特征，Hilbert谱比传统的时频谱在时间和频率域上的分辨率都要高，强反射层在第1阶IMF瞬时频率剖面上比原瞬时频率剖面上表现得更为明显。     

利用时频域地震信号相位残点特征检测地层连续性

谱分解法是一种重要的频率域属性分析方法,地震信号经过频谱分解后可从特定频率中提取掩盖在宽频信号中反映地质异常信息的信号,从而提高常规地震资料的分辨率。现今常利用频谱分解后的振幅谱开展地层横向连续性检测、地层识别等,而忽略了相位谱的作用。本文主要利用复Morlet小波变换对信号进行频谱分解并计算相位谱的残点,再根据得到的相位残点属性进行地层不连续性检测。通过理论正演分析、实际地震资料的处理及多口井资料验证,表明相位残点属性对地层横向细微的连续性变化较敏感,可揭示一些在常规地震剖面中无法有效识别和刻画的重要地质特征。本文认为相位谱属性是一种适用于地层连续性检测的新技术。     

应用组稀疏正则化反演的高分辨率自适应Gabor时频分析方法

地震信号频率成分随时间的变化规律(时频特性)对油气检测具有重要意义,且Gabor变换作为最简便的时频分析技术在地震资料解释中得到了广泛应用。然而常规Gabor变换所得时频谱的时间分辨率低,相邻反射子波频谱信息混叠严重,不利于开展高分辨率地震资料解释。为了提高Gabor时频谱的时间分辨率,首先基于Gabor反变换的定义将Gabor时频谱的计算归结为求解反演问题; 然后以相同时刻频谱分入同一组的策略加入组稀疏正则化约束项; 最终利用投影快速软阈值迭代算法实现上述目标函数求解并获得Gabor时频谱。同时,还给出一种利用地震信号瞬时质心频率自适应地构造Gabor时频分析所需高斯窗函数的方法。理论信号实验及实际数据应用表明,该方法可在时间方向上对Gabor时频谱的能量团进行显著压缩,低频端和高频端的时间分辨率获得同步提高,进而在低频和高频剖面上同时清晰揭示薄储层顶、底界面,便于精细对比解释。     

基于匹配追踪谱分解的时频域FAVO流体识别方法

基于Morlet小波的快速动态匹配追踪高分辨率谱分解算法,对比研究了短时傅立叶变换、S变换、连续小波变换及匹配追踪Wigner-Ville分布的时频分辨特征。在此基础上,为充分利用叠前地震资料中蕴含的振幅和频率信息,将快速匹配追踪谱分解方法与体现流体因子的频变AVO(FAVO)反射特征方程相结合,并依靠匹配追踪算法的高时频分辨特性,发展高分辨率时频域FAVO直接反演方法,该方法将常规谱均衡过程构建于目标泛函中,减少了频散属性提取过程的中间环节,避免了在消除"子波叠印"时引入的累计计算误差。模型测试和实际资料处理表明,该频散属性反演方法有助于精细刻画油气藏位置,是一种可靠性较高的储层流体类型检测方法。     

基于经验模态分解字典的自适应匹配追踪谱分解方法及其在油气检测中的应用

利用地震信号的瞬时属性确定时频原子动态参数的扫描范围,获得的瞬时频率稳定性较差且存在负值。利用连续相位求取瞬时频率易受噪声影响,并存在频率异常值。为此,首次将经验模态分解（EMD）引入匹配追踪（MP）算法,提出了基于EMD字典的自适应MP谱分解方法。将EMD视为一种基于过完备时频字典的稀疏分解方法,在计算匹配原子主频的过程中,引进基于连续相位的阻尼最小二乘反演求解瞬时频率,并加入整形正则化算子对数据进行平滑处理,利用整形正则化平滑算子的阻尼最小二乘法有效避免了频率异常值,得到的瞬时频率曲线更平滑、真实,且更突显高频成分。将基于EMD字典的快速MP方法应用于储层含油气性预测,对比不同尺度瞬时谱剖面可以清楚地看到明显的低频阴影现象,且提高了分解效率,从而进一步验证了方法可行性。