基于宽带B样条子波的匹配追踪时频分解

本文利用四参数宽带B样条子波的高分辨性和子波参数调节的灵活性,结合常规匹配追踪算法,实现了高精度的地震道自适应时频分解。应用理论模型,讨论了该方法的正确性和有效性,并与真实谱和Morlet小波匹配追踪做了对比,结果表明该算法计算的时频谱分辨率较高、时频定位性好。实际地震资料的应用效果表明,该方法计算的低频瞬时能量谱剖面可以较好地反映储层的非均质性,能够显现储层内部的细节信息,取得了良好的时频分解效果。     

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。     

地震信号谱分解匹配追踪快速算法及其应用

提出了地震信号谱分解的两步法匹配追踪(MP)算法。该方法根据最优小波的时间延迟,采用多点同时搜索的方式,在不损失MP算法精度的同时使运算效率得到了提高。阐述了基于Ricker小波MP算法的基本原理,给出了两步法MP快速算法的实现步骤。基于理论模型,讨论了MP算法谱分解的效果,并与Gabor变换和小波变换的谱分解效果进行了对比分析;利用谱分解的峰值瞬时频率进行了薄层反演,与常规薄层反演算法的对比表明,该方法对储层上、下界面反射系数的变化不敏感。在某地区,利用两步法MP快速算法对实际地震记录进行了谱分解,并基于由谱分解得到的不同频率的切片,分析了含气储层下方的影子效应,结果表明影子效应直接指示了烃类的存在。     

指数匹配追踪谱分解技术在疏松砂岩气藏检测中的应用

疏松砂岩储层是一种重要的储层类型,此类储层具有未固结沉积特征明显,胶结物含量少,胶结程度低,砂岩呈疏松状的特点,研究难度相当大。国内外很多学者采用AVO和衰减梯度等烃类检测方法对该类型储层进行预测,结果存在很大的不确定性。以柴达木盆地三湖地区的疏松砂岩为例,比较了各种谱分解方法的分辨能力,采用高精度的指数匹配追踪谱分解技术,利用含气地层对高频能量的吸收,含气储层的主频向低频移动的特点进行气藏检测。结果表明,该方法能够准确刻画地震信号在时频空间分布特征,能够有效检测三湖地区气藏位置,提供可钻探圈闭,具有很强的实际生产价值。     

高精度地震时频谱分解方法及应用

由于受测不准准则的制约,应用小波变换、广义S变换等线性算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率,而应用匹配追踪算法可克服窗函数的限制,能在时间域和频率域同时精细表征信号特征。本文在阐述地震信号匹配追踪时频谱分解的算法原理基础上,通过对标准Morlet小波进行合理改造,完备了时频原子库,有利于提高地震信号匹配分解的精度;依据Morlet小波的时宽对地震道进行开时窗,可在多个时窗内同时动态扫描匹配小波原子,可以适当提高计算效率。模型试验与实际数据分析表明,基于改进Morlet小波的地震信号匹配追踪算法更精确更高效,且具备一定的抗噪能力,适合定量分析地震资料的频谱变化特征,有助于研究储层及油气的分布范围。     

基于S-变换的谱分解效果分析

地震信号是典型的非平稳信号,地震谱分解实质上就是连续时频谱分析。谱分解不是惟一的过程,可供选用的算法很多。研究采用S-变换（ST）算法,它综合了短时窗傅里叶变换和小波变换的优点,不存在交叉项,具有较高时频分辨率。首先介绍了ST算法的基本原理和实现方法,把地震数据体从时间域转换到频率域,求取每个地震道时间样点的频谱;然后按照频率重排产生共频率的剖面;再对各单一频率的剖面进行对比、分析和解释。通过理论分析和实际地震资料的计算表明,ST谱分解算法具有一定的可行性。     

地震信号可变分辨率匹配追踪频谱成像方法

基于传统的Morlet时频原子库的匹配追踪时频表征方法存在时频分辨率不可调的缺点,解决实际问题的能力受到限制。通过引入分辨率调节参数,使Morlet小波的时频分辨率灵活可控,在此基础上提出了可变分辨率的匹配追踪时频表征方法,实现时间分辨率和频率分辨率分别可调的目的。在薄层频谱成像中,利用可变分辨率匹配追踪时频表征方法来提高匹配追踪时频分布的时间分辨率,可以有效避免复杂地质背景的干扰,实现薄储层的清晰成像。     

地震谱分解算法对比及不确定性分析

地震反射是典型的非平稳信号,地震谱分解实质上就是连续时频谱分析。频谱分解是唯一的过程,可供选用的算法很多;每种算法既有优点,又有缺陷;为了达到精确应用的目的,选用恰当适用的算法十分重要。为此,在对目前常用的几种谱分解算法介绍的基础上,结合其中的一些方法的谱分解结果,对各种算法的时间、频率分辨率和定位性进行了对比,同时,对谱分解的不确定性因素进行了剖析,并针对不同用途指出了适用的谱分解算法。     

基于不同原子类型的匹配追踪信号分解算法

根据原始信号的内在特征,匹配追踪算法可把信号分解成一系列时频原子的线性组合,将分解的信号重构后与WVD结合,可提高时频分析的精度,但采用不同原子库分解的效果各不相同,目前地球物理界常用的原子类型是Morlet小波和Ricker子波,本文在此基础上对已有的原子库进行扩充,根据实际地震记录尝试寻找一种适应性较强的原子类型。     

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。     

An application of matching pursuit timefrequency decomposition method using multiwavelet dictionaries

In the time-frequency analysis of seismic signals, the matching pursuit algorithm is an effective tool for non-stationary signals, and has high time-frequency resolution and a transient structure with local self-adaption. We expand the time-frequency dictionary library with Ricker, Morlet, and mixed phase seismic wavelets, to make the method more suitable for seismic signal time-frequency decomposition. In this paper, we demonstrated the algorithm theory using synthetic seismic data, and tested the method using synthetic data with 25% noise. We compared the matching pursuit results of the time-frequency dictionaries. The results indicated that the dictionary which matched the signal characteristics better would obtain better results, and can reflect the information of seismic data effectively.     

匹配追踪子波分解重构技术在气层检测中的应用

川中地区震旦系岩溶风化壳储层缝洞系统复杂、非均质性强、上覆泥岩对储层地震反射的影响较 大,使储层地震响应及 AVO 特征均不明显,给储层预测和气层检测带来了较大困难。 运用基于匹配追踪 算法的子波分解重构技术有效剔除了泥岩的影响,并在此基础上进行了储层预测和气层检测,均取得了 良好的效果。 子波分解重构技术可将以往只能从宏观上整体描述的地震数据分解为不同形状、不同频率 和不同能量的子波,然后根据需要对分解得到的子波进行合理的重构,其时间分辨率和频率分辨率均较 高,为含有强反射干扰的复杂储层预测和气层检测提供了新的思路和方法。     

Gabor-Morlet小波变换分频技术及其在碳酸盐岩储层预测中的应用

地震分频技术可以刻画碳酸盐岩储层中由缝洞引起的地震反射频率特征。常规小波变换频谱分解技术使用的是尺度参数,难以与频率参数直接对应,其结果的地质含义不够明确。Gabor-Morlet小波变换直接使用频率参数,能更有效地突出信号的局部特征。塔中地区奥陶系碳酸盐岩有效储集空间以次生孔、洞和裂缝为主,基质孔隙度低、渗透性较差,储层的非均质性极强,用常规地震属性方法不能有效地描述储层的分布特征。为此,分别利用常规小波变换和Gabor-Morlet小波变换谱分解技术对塔中地区奥陶系良里塔格组碳酸盐岩储层进行了预测,并将两种方法的预测结果与钻井数据进行了对比分析,结果表明,基于Gabor-Morlet小波变换的频谱分解技术储层预测结果与实际钻井数据的吻合率在90%以上。     

基于匹配追踪算法的碳酸盐岩储层低频伴影识别方法研究

由于储层介质具有黏滞性,地震波在穿过含油气地层时会产生强烈的吸收衰减,并在储层下方产生低频伴影异常,因此,这种异常可以作为一种直接检测烃类的方法。 深层碳酸盐岩储层内部结构复杂,地震资料分辨率低,用常规时频分析方法难以精确刻画储层内部结构。 针对这些问题提出了一种基于匹配追踪算法的碳酸盐岩储层低频伴影识别方法,该方法利用匹配追踪算法对地震资料进行谱分解。 通过与其他时频分析方法进行对比,表明该方法具有更高的时频分辨率,能够有效检测储层低频伴影异常。 实际资料试算表明,基于匹配追踪算法的低频伴影方法能够有效检测深层碳酸盐岩含气储层。     

基于匹配追踪算法的时频滤波去噪方法

地震资料信噪比是影响地震资料质量的关键因素之一,目前的去噪方法大多难以保证在去噪的同时不损伤有效波.为此,提出了基于匹配追踪算法的时频滤波方法,该方法采用"减去"去噪方式,可以有效地去除噪声,且不损伤有效波.匹配追踪算法的基本原理是,将任意信号分解为波形的线性延展,而这些波形是从函数的冗余代码中选出,可以最佳匹配信号的结构.用选出的波形中代表有效信号的部分对信号进行重构,可以达到无损去噪的目的.分别利用匹配追踪时频滤波法和F-X滤波法对含有随机噪声的仿真信号进行了去噪处理,结果表明,匹配追踪时频滤波法可以较好地去除仿真信号中的随机噪声,降低对高频信号的损伤.     

应用匹配追踪算法的高分辨率处理方法

常规地震数据处理方法因存在窗口效应、能量聚焦性差、分辨率与信噪比相互制约等弊端,使其处理能力受限。为此,在阐述匹配追踪算法基本原理及相对保幅AVF剖面构建方法的基础上,文中提出一种新的高分辨率处理技术。首先对信号进行分解并构建相对保幅AVF剖面,然后在时频谱上进行能量重新分配,提高原始数据高频成分,每个时频原子在给定频率位置的谱值决定其贡献程度,最后保幅重构地震信号。实际资料处理结果表明,重构后地震信号主频提高,频带拓宽,分辨率相对提高,增强了地震资料识别小地质体的能力,有利于后续储层识别和流体检测。     

Variable resolution matching pursuit spectrum imaging of seismic signals

基于传统的Morlet时频原子库的匹配追踪时频表征方法存在时频分辨率不可调的缺点,解决实际问题的能力受到限制。通过引入分辨率调节参数,使Morlet小波的时频分辨率灵活可控,在此基础上提出了可变分辨率的匹配追踪时频表征方法,实现时间分辨率和频率分辨率分别可调的目的。在薄层频谱成像中,利用可变分辨率匹配追踪时频表征方法来提高匹配追踪时频分布的时间分辨率,可以有效避免复杂地质背景的干扰,实现薄储层的清晰成像。