基于局部相关谱约束的多道匹配追踪算法识别微地震信号

多道匹配追踪算法是将地震记录中的每一道信号分解成一系列相同位移参数、频率参数及相位参数但振幅不同的匹配原子的线性组合。在地震剖面中,有效信号往往具有一定的方向性。为了利用信号的方向性等特征,提出了基于局部相关谱约束的多道匹配跟踪算法。利用局部窗口内的相关谱作为权重,对每次匹配跟踪的方向进行约束,对模拟以及实际的三分量微地震信号分别采用传统的多道匹配跟踪算法和本文提出的方法进行处理。为了验证该算法的准确性及可行性,采用STA/LTA算法对其结果进行事件拾取对比分析,结果表明基于相关谱约束的多道匹配跟踪算法能显著提高微震信号的信噪比,在一定程度上降低了微震事件误判的机率,且使STA/LTA算法的峰值提高1.2倍左右,提高了微震事件检测的可能性,可较为准确地识别出微震信号。     

基于局部频率约束的动态匹配追踪强反射识别与分离方法

当目标储层上、下存在高阻层时,在地震剖面上形成的强反射会屏蔽目标储层有效反射信息。为此,提出了基于局部频率约束的动态匹配追踪强反射识别与分离方法。考虑到瞬时频率计算结果存在"负频率"现象,故引进局部频率计算模式用于约束动态匹配追踪算法最优原子的搜索范围,该算法计算结果合理,可以确定最佳匹配强反射的地震子波。利用强反射位置处的局部频率和瞬时相位作为先验信息,构建动态反射特征波形库,以此搜索最佳匹配强反射子波;通过单道测试确定强反射压制系数,以保证剥离强反射后的均衡能量与背景能量一致,有助于拾取目标储层的反射信息,最终实现储层的精细描述。通过构建含高阻层的模型数据验证了基于局部频率约束的动态匹配追踪强反射识别和分离方法的可行性,并将该方法应用于实际地震数据,削弱了强反射干扰影响,突显了弱反射信息。     

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.     

基于Morlet小波匹配追踪算法的地震时频属性提取

 由于地震信号不可避免地含有各种噪声，而瞬时频率对噪声敏感，容易造成假象。本文讨论基于Morlet小波匹配追踪算法的时频分布，在此基础上提取的瞬时频率等时频属性具有良好的抗噪能力。文中给出具体算法流程，合成数据试算和实际资料应用结果均表明，利用本文方法提取的时频属性在识别海底浅层气等方面具有较好的效果。     

基于混合优化匹配追踪算法的礁滩储层流体识别方法

基于匹配追踪算法(MP)的流体活动性检测是礁滩储层油气识别的一种重要手段。针对常规匹配追踪算法效率低、多解性强的缺点,将粒子群优化算法与BFGS算法相结合的混合优化算法引进到匹配追踪算法中。混合优化匹配追踪算法(HOMP)既具有粒子群优化算法良好全局优化特性,又具有BFGS方法局部加速收敛速度的优点,通过一次性计算描述Morlet小波的五个参数,可以解决匹配追踪过程中的参数寻优问题,提高搜索最优解的精确度和效率。用混合优化匹配追踪算法对信号进行分解,分解后的理论信号和实际地震资料各个信号分量在时频平面的位置精确,具有良好的时频聚集性,搜索速度显著加快。对哈萨克斯坦楚-萨雷苏盆地Tam研究区流体检测结果表明HO-MP可以有效指示礁滩储层含油气的变化,说明该方法在礁滩储层流体预测中有很好的应用前景。     

基于正交匹配追踪算法的叠前地震反演方法

为了给地质解释提供更为有利的反演数据,本文提出一种基于正交匹配追踪算法的叠前稀疏反演方法.采用正交匹配追踪算法先搜索稀疏的反射系数位置再计算大小,利用L₀范数对反射系数的稀疏性进行约束,构建基于正交匹配追踪算法的叠前地震反演目标函数,并加入模型约束以增强反演的稳定性.由于L₀范数具有较强的稀疏性,反演结果界面块化,地层界面清晰.反演得到的反射系数可通过积分的方式转化为地层弹性信息.模型测试表明该方法稳定可靠,抗噪能力强.实际地震数据反演的井旁道与测井资料匹配较好,与常规反演方法相比,提升了反演结果对地层的分辨能力.     

复数道动态匹配追踪算法的改进

针对复数道动态匹配追踪算法中采用瞬时频率求取的匹配原子的主频经常是没有物理意义的负数,且很不稳定的问题,在匹配原子主频的求取过程中,提出了基于连续相位的瞬时频率求取方法。该方法摒弃了主值相位,引入连续相位,解决了主值相位存在不连续突变点的问题;而且瞬时频率并不是直接由相位求导获得,而是通过阻尼最小二乘反演的方法求得。实验结果表明,利用连续相位求取的瞬时频率准确度高,且不存在无物理意义的负频率值。模型和实际资料表明改进的匹配追踪算法具有很好的稳定性,能够适应复杂地震信号的分解和重构。     

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。     

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。