地震多属性RGBA颜色融合技术的应用研究

利用数学工具和计算机图形能力将众多的地震属性映射为低维数的数据进行解释,可以提高地震属性分析的效率。地震多属性PCA-RGBA颜色融合技术是一种基于视觉的属性分析方法,其原理是,将多个地震属性通过主成分分析(PCA)技术进行降维,并将主分量按特征值由大到小排序,取前3个(或4个)主分量利用RGBA(Red-Green-Blue-Alpha)颜色融合原理获得一张融合图;再结合实际地质资料,在融合图像上依据颜色的区域性和突变异常等视觉特征,进行地质目标解释。在渤海SZ油田,应用该方法对常规地震属性数据进行了处理,在辅助断层识别、油藏流体时移变化区域判定等方面获得了良好的效果。     

基于独立分量分析的地震属性优化

随着储层预测要求精度的提高，从众多地震属性集中挑选对所预测对象最敏感的地震属性，进行地震属性优化的工作相当重要。K-L变换通过一正交变换优选出一些不相关的地震属性，而不能优选出一些更高阶的相互独立的地震属性，即K-L变换仅利用了属性的二阶统计特性。独立分量分析（ICA）作为分解观测数据中独立信息的有力工具，不仅利用了信号的二阶统计特性，而且还利用了信号的高阶统计特性。将ICA引入到地震多属性优化中，利用它对地震属性进行高阶统计特征分析，从而能优选出最敏感的、相互独立的地震属性。另外，ICA属性优化方法不需要测井数据、井旁储层段的参数、钻井数据等，也不受勘探、开发阶段测井资料的数量限制。实际资料的应用分析表明，应用独立分量分析优化后的地震属性作储层预测具有较高的精度和可靠性，是一种新的属性优化方法。     

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最大能量法的剩余静校正由于采用互相关函数计算时间延迟，在处理复杂近地表条件下得到的低信噪比或含有相关高斯噪声以及大剩余静校正量的地震资料时，往往得不到很好的效果。文章提出了采用地震信号的高阶（四阶）累积量估计子函数代替互相关函数来进行时间延迟估计，针对高阶统计量对高斯噪声的盲目性特点，对常规的最大能量法剩余静校正进行了一定的改进，得到了一种新的基于四阶累积量时间延迟估计的剩余静校正处理方法。该计算法可以通过FFT变换实现其快速算法，与互相关函数时间延迟估计算法计算速度相当。试验结果表明，该方法不仅可以很好地抑制地震资料剩余静校正处理中的相关高斯噪声的影响，而且还可以处理复杂近地表资料中相对较大的剩余静校正量。     

但愿我使春风笑

吹面不寒杨柳风,说的是春风。春风一起,万物复苏,一个欣欣向荣、生机勃勃的世界也就光临了我们的生活。因此人们的心情都好,快乐在轻扬的春风里尽享春风化雨,行走在安恬的春光中品味大好时辰。尽管那层层叠叠、密密匝匝的居所显得那么地灰暗和局促,于城市间如一块块暗黑的疤,于生命如一处处危险的场,但那并不影响生活者们把危险置之度外的生活。     

民为天,公字当先——密山消防大队大队长如此执法

消防大队在边陲小城密山,可谓名声在外,支持者众,称慕者也众,用老垦区人民的话说:像个部队的样儿! 样儿,就是功夫。功夫是练出来的。练出来的功夫是靠“一切为人民的利益着想”的打法赢得的认可。 但对于有功夫又要“公字当先”的大队长鲍安业来说,“冰冻三尺,绝非一日之寒”。 众所周知,消防部门掌握着建审、消     

联防路漫漫

棚户区在黑龙江省所有大中城市都不是需要解决的小问题,而是需要下大力气解决的大隐患。鉴于黑龙江省各城市经济发展的极不均衡,城市开发建设也都相对缓慢,尤其是一些矿区城市和重工业基地城市,改善城市居民居住了几十年的棚户区远远不如要改善企     

宣传是消防社会化的急先锋

在消防工作中，人们对宣传的认识似乎还很“低调”，或许是觉着宣传大多是靠一支笔来写、一张嘴来说，没有像其他工作那样真刀真枪，即便是在某些工作中显出了威力，也常常被无意间相忘于主流之外，被视做锦上添花的讨巧。     

在艰难和坚持中前行——访黑龙江省桦南县委书记胡景双

桦南有黄金,黄金是养育桦南人民的资源;桦南有消防,消防是保护桦南人民的英雄; 我们必须发展,困难面前,要坚持不要维持; 不管什么时间、什么火灾,都必须通知我到现场; 发展消防是不能靠县委书记救火的。     

冰雪飞扬 我心飞扬——“十冬会”及冰雪节开幕式文艺演出消防保卫

年年岁岁“冰”相似,岁岁年年“景”不同,在瑞雪飘飞的季节,“十冬会”与冰雪节开幕式于1月5日在哈尔滨冰球馆拉开帷幕。热盼已久的中外宾客一睹了开幕式盛况和大型文艺演出《冰雪飞扬》的风采。     

储层预测的地震属性优选技术研究

地震属性分析的关键是地震属性的优选问题。目前主要用来优选属性的方法有4种，即①专家经验法；②数学理论法；③专家经验与数学理论结合法；④正演模拟确定法。其中，数学理论法具有灵活性强、工作量低、效率较高等优点，是目前进行属性优选的主流方法。在此基础上，提出了一种基于数学理论的地震属性优选方法。该属性优选方法的基本原理是：首先选择有效性大的属性；然后选择符合率大的属性，并对有效性大的属性和符合率大的属性进行交集运算，获得灵敏属性；最后对灵敏属性进行压缩处理，得到用来进行储层预测的属性。给出了各类属性的选择方法和原则，并用检验井对预测效果进行了误差分析。将该方法应用于绥中36—1油田某一储层的含油气性预测，并与单纯利用有效性或符合率的预测结果进行了对比。对比结果和检验井验证结果均表明，该方法的预测效果好，预测结果与实际情况吻合率高。