本文關鍵詞：聚合經驗模態(tài)分解和小波變換相結合的地震信號衰減分析　出處：《石油地球物理勘探》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： EEMD 小波變換 衰減梯度 最小二乘法 海相碳酸鹽巖儲層

【摘要】：常規(guī)經驗模態(tài)分解(EMD)方法存在模態(tài)混疊等問題會造成多解性,從而影響含氣層弱信號的識別。為此,引入可改進模態(tài)混疊的聚合EMD(EEMD)方法,結合小波變換從地震數據中可提取具有明確物理和地質意義的新地震屬性進行含氣性檢測。具體步驟為:1對地震道進行EEMD。選取具有強相關性的IMF進行重構生成地震道的特征高頻子信號;2衰減梯度計算。針對EEMD處理后的IMF高頻信號特征,采用改進的動態(tài)頻率域窗函數,逐點計算地震道特征子信號小波時頻圖中各點處的對數能量,并逐道、逐點計算地震數據體的衰減梯度;3利用最小二乘法和選擇頻率域動態(tài)窗函數提高衰減梯度的預測精度。對川西海相碳酸鹽巖的儲層預測結果表明,利用文中方法可以刻畫各相帶儲層的不同強振幅異常特征,尤其對臺內灘相儲層的強振幅異常更靈敏,可以有效地識別寬帶地震響應中特定頻率的強振幅異常,同時能較好地抑制地層等影響因素,給出的含烴類統(tǒng)計性解釋結果與已知井的含氣測試結果相吻合。
[Abstract]:In this paper , an improved modal aliasing - based aggregate EMD ( EEMD ) method is introduced . In this paper , an improved modal aliasing - based aggregate EMD ( EEMD ) method is introduced , and a new seismic attribute with definite physical and geological significance can be extracted from the seismic data by using the method of least square method and frequency domain dynamic window function .

【作者單位】： 成都理工大學油氣藏地質及開發(fā)工程國家重點實驗室;成都信息工程大學通信工程學院;成都理工大學地球物理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41430323,41404102,41274128) 四川省杰出青年學術和技術帶頭人計劃項目(2016JQ0012) 四川省教育廳重點基金項目(16ZA0218) 成都信息工程大學中青年學術帶頭人科研基金項目(J201507) 引進人才科研基金項目(KYTZ201503)聯合資助
【分類號】：P631.4;P618.13
【正文快照】： 1　引言中國川西龍門山前陸盆地深層震旦系至中三疊統(tǒng)海相沉積以碳酸鹽巖為主,厚達4000~7000m,天然氣資源蘊藏量巨大而探明率很低。川西海相碳酸鹽巖儲層埋深較大,其形成、演化和油氣成藏規(guī)律較復雜,鉆井資料少,勘探雖有突破,但由于深層儲層地震響應微弱,儲層和非儲層的地震響

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本文編號：1414078