本文關鍵詞：地震信號分數(shù)域頻譜成像基礎理論及若干問題研究

  更多相關文章： 分數(shù)階傅里葉變換 時頻分析 頻譜成像 地震屬性分析 油氣儲層預測

【摘要】：頻譜成像技術是地震勘探和油氣儲層預測常用方法之一,頻譜成像技術的核心是信號的時頻分析,常規(guī)時頻分析方法存在分辨率較低、存在交叉項等不足。近年來,在地震信號處理領域出現(xiàn)了許多新型的信號處理技術以提高譜分解和成像的效果,極大地豐富了傳統(tǒng)譜分解技術的內涵和外延。把分數(shù)階傅里葉變換引入傳統(tǒng)時頻分析方法是提高時頻分析技術的方向之一,這類方法突破了傳統(tǒng)時頻分析方法只能在時域、頻域以及時頻域分析處理信號的局限,能夠在時域、頻域、時頻域以及分數(shù)時域-頻域分析處理信號。與傳統(tǒng)的時頻分析方法相比,分數(shù)域時頻分析方法多了一個自由度,即在時頻平面上的旋轉角度參數(shù),隨著角度從0連續(xù)增長到(17)?,分數(shù)域時頻分析方法能夠展示出信號在分數(shù)時域-頻域之間的所有特征。本文主要解決兩個方面的問題:第一,豐富和發(fā)展分數(shù)域時頻分析理論;第二,將分數(shù)域時頻分析方法用于地震信號分析和儲層預測,利用本文提出的分數(shù)域時頻分析方法,探索并提出了分數(shù)時頻域瞬時譜屬性。本文的主要研究內容有:(1)研究了常規(guī)時頻分析方法,如短時傅里葉變換及譜圖、Gabor變換、S變換、Wigner-Ville分布等。(2)研究了分數(shù)階傅里葉變換的基本理論,介紹了分數(shù)階傅里葉變換的原理以及離散計算方法,為分數(shù)階傅里葉變換和傳統(tǒng)時頻分析方法相結合形成分數(shù)域時頻分析方法奠定了基礎。(3)提出了最小廣義時頻帶寬積搜索最優(yōu)階的快速算法;提出了利用信號模糊域的主方向計算分數(shù)域時頻分析最優(yōu)階的方法;利用仿真信號測試了不同最優(yōu)階計算方法對分數(shù)域時頻分析方法的影響。(4)提出了一種基于峰度系數(shù)最大化方法確定最優(yōu)階的分數(shù)階Gabor變換。在系統(tǒng)闡述分數(shù)階Gabor變換發(fā)展的基礎上,給出了本文提出的算法,這種方法利用峰度系數(shù)最大化方法搜索分數(shù)階Gabor變換的最優(yōu)階,該算法是對現(xiàn)有分數(shù)階Gabor變換方法的繼承和發(fā)展。該方法在壓制高斯噪聲、多分量信號分析和提高時頻分辨率方面均有優(yōu)勢。(5)提出了一種高分辨率頻譜成像方法,即分數(shù)域反褶積Gabor變換譜圖方法。本文把自適應的分數(shù)域最優(yōu)窗函數(shù)引入Gabor變換譜圖,為了提高分數(shù)域Gabor變換譜圖的時頻分辨率,將自適應最優(yōu)窗函數(shù)的Wingner-Ville分布作為點擴散函數(shù)(PSF),利用分數(shù)域Gabor變換譜圖和PSF反褶積來提高分數(shù)域Gabor變換譜圖的分辨率,從而得到分數(shù)域反褶積Gabor變換譜圖。(6)研究了分數(shù)域時頻屬性在地震信號預測儲層中的應用,通過提取地震信號的四種時頻域屬性:均方根頻率屬性、中心頻率屬性、頻率衰減梯度屬性、瞬時T-K主能量屬性,通過對比常規(guī)時頻分析方法提取的上述時頻域屬性,結果表明本文提出的分數(shù)域時頻分析方法的頻域屬性儲層識別效果更好,能更有效的刻畫儲層的空間展布。均方根頻率、中心頻率、衰減梯度屬性和瞬時T-K主能量四種屬性中,分數(shù)域衰減梯度屬性和瞬時T-K主能量在儲層識別的效果更好。本研究在一定程度上提高了地震資料的解釋能力,為油氣勘探開發(fā)提供技術支持,從而降低油氣勘探和開發(fā)的風險。研究結果表明分數(shù)階傅里葉變換在提高信號時頻分辨率方面具有潛力,因此需要在此基礎上作進一步深入研究。
【關鍵詞】：分數(shù)階傅里葉變換 時頻分析 頻譜成像 地震屬性分析 油氣儲層預測
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P631.4
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-21
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)13-17
• 1.2.1 時頻域地震屬性分析13-15
• 1.2.2 分數(shù)域時頻分析15-17
• 1.3 本文主要研究內容及技術路線17-18
• 1.4 論文結構安排18-21
• 第二章 非平穩(wěn)信號時頻分析基礎21-39
• 2.1 傅里葉變換和Hilbert變換21-24
• 2.1.1 離散傅里葉變換21-22
• 2.1.2 Hilbert變換22-24
• 2.2 短時傅里葉變換24-28
• 2.2.1 時頻分析的必要性24-26
• 2.2.2 短時傅里葉變換26-27
• 2.2.3 短時傅里葉變換的局限性27-28
• 2.3 Gabor變換及相關理論28-32
• 2.3.1 Heisenberg測不準原理28-29
• 2.3.2 Gabor變換29-30
• 2.3.3 Gabor變換的時頻帶寬積30-32
• 2.4 S變換32-33
• 2.5 Wigner-Ville分布33-37
• 2.6 短時傅里葉變換譜圖37-38
• 2.7 本章小結38-39
• 第三章 分數(shù)域時頻分析及相關理論39-59
• 3.1 分數(shù)階傅里葉變換的原理39-44
• 3.1.1 分數(shù)階傅里葉變換40-44
• 3.1.2 分數(shù)階傅里葉變換的性質44
• 3.2 分數(shù)階傅里葉變換的離散數(shù)值計算44-47
• 3.2.1 特征分解型算法44-45
• 3.2.2 采樣分解型算法45-47
• 3.3 分數(shù)域最優(yōu)階搜索方法及快速算法47-56
• 3.3.1 基于廣義時頻帶寬積最優(yōu)階由粗到精的快速搜索方法48-51
• 3.3.2 模糊域最優(yōu)階計算方法51-56
• 3.4 不同最優(yōu)階計算方法對時頻分析結果影響的比較56-58
• 3.5 本章小結58-59
• 第四章 分數(shù)域Gabor變換地震頻譜成像方法59-76
• 4.1 分數(shù)階Gabor變換59-62
• 4.1.1 雙正交型的分數(shù)階Gabor變換59-61
• 4.1.2 內積型的分數(shù)階Gabor變換61-62
• 4.2 基于旋轉不變性的分數(shù)階Gabor變換62-64
• 4.3 基于峰度系數(shù)搜索最優(yōu)階的FrGT64-75
• 4.3.1 基于峰度系數(shù)最大化的FrGT64-67
• 4.3.2 理論信號測試67-72
• 4.3.3 實際資料處理72-75
• 4.4 本章小結75-76
• 第五章 分數(shù)域反褶積Gabor變換譜圖地震頻譜成像方法76-88
• 5.1 概述76
• 5.2 分數(shù)域反褶積Gabor變換譜圖基本原理76-78
• 5.3 算法實現(xiàn)步驟和流程圖78-79
• 5.4 理論模型仿真與測試79-83
• 5.5 應用實例分析83-87
• 5.6 本章小結87-88
• 第六章 分數(shù)域地震屬性分析及應用88-112
• 6.1 概述88
• 6.2 分數(shù)域均方根頻率屬性及應用88-95
• 6.2.1 分數(shù)域均方根頻率屬性88-90
• 6.2.2 實例分析90-95
• 6.3 分數(shù)域中心頻率屬性及應用95-99
• 6.3.1 分數(shù)域中心頻率頻屬性95
• 6.3.2 實例分析95-99
• 6.4 分數(shù)域頻率衰減梯度屬性及應用99-106
• 6.4.1 分數(shù)域頻率衰減梯度屬性99-102
• 6.4.2 實例分析102-106
• 6.5 分數(shù)域瞬時T-K主能量屬性及應用106-111
• 6.5.1 分數(shù)域瞬時T-K主能量106-107
• 6.5.2 實例分析107-111
• 6.6 本章小結111-112
• 第七章 總結與展望112-115
• 7.1 結論與認識112-113
• 7.2 研究工作展望113-115
• 致謝115-116
• 參考文獻116-126
• 攻讀博士學位期間取得的研究成果及科研工作126-128
• 一、已發(fā)表的學術論文126
• 二、申請專利126-127
• 三、參與科研項目127-128

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10 王寧;周U，

本文編號：948662