地震分界面频率属性分析

分界面的频率属性分析是一项新的地震界面属性拾取和解释方法。与时间域反射波成像、地震振幅研究相比,地震信号频率域的研究较弱。本文系统分析了脉冲信号的各类频率意义,指出瞬时频率属性不能提供在到达时间位置上的准确的简谐成分频率信息;引用傅立叶积分的概念解释了时频分析方法原理,介绍了(俄罗斯)穆申教授的时频分析算法;给出了时频分析剖面、分频剖面、层位切片解释模型以及时频分析数据体的时间剖面显示方式(多频合成时间剖面、多频信息RGB三原色合成时间剖面);发展了三维地震数据体的层位地震数据时频分析技术。文后对三维数据体频率属性结果的应用给出了一些提示。     

广义S 变换在地震信号特征信息提取中的应用

基于S 变换具有良好的时频聚焦性,将可灵活选取窗函数的广义S 变换引入到地震信号特征信息提取中,系统研究广义S 变换在地震信号局部刻画和总体描述中的应用。通过理论模型和实际资料的试算表明,广义S 变换在特征信息提取方面是行之有效的,具有较强的抗干扰能力。同时可根据目标体的研究需要,合理选择瞬时频率振幅谱剖面、某频率段地震剖面和单频剖面来识别地震剖面中特征信息,为进一步地震资料处理和解释提供可靠依据。     

时频分析方法对比及S变换在地震数据处理中的应用

时频分析是完整刻画地震资料在时间和频率轴上能量强度分布的主要手段.该方法因能同时展示平稳信号和非平稳信号在时间域和频率域的演变过程,提供信号的局部特征,所以在地震资料处理中得到了广泛应用.针对目前地震常用的一些时频分析方法,分析对比了常用的短时傅里叶变换、小波变换和S变换的特点.通过对比分析和试验,明确了利用S变换相对于其他2种方法在时频分析领域的优点,论述了S变换时频谱在地震资料处理中的应用优势.实际应用效果表明,基于广义S变换的吸收衰减补偿技术可通过分析结果在地震资料处理中进行能量补偿,可以有效地补偿衰减的振幅和高频成分,为提高地震资料的分辨率奠定了基础.     

利用反褶积广义S变换提取流体流度属性

在流体流度属性计算过程中,不同时频分析方法获得的流体流度属性剖面的分辨率存在差异,进而影响储层预测精度,而在流体流度属性计算过程中岩石物理关键参数又难以求取（如岩石的基质体积模量）。为此,引入反褶积广义S变换及LRM线性拟合法提取流体流度属性。具体方法为：利用LRM线性拟合法计算基质体积模量,由Silin等的快纵波反射共振峰值频率公式计算峰值频率,再根据流体流度与振幅对频率的一阶导数的关系,获得储层流体流度属性;通过反褶积广义S变换,提高流体流度属性剖面的分辨率。仿真试验及实例分析结果表明：反褶积广义S变换的时频分布具有较高的时频分辨率和聚集性,对非平稳信号中不同信号分量有较强的区分能力,更适应非平稳地震信号流体流度属性的计算;LRM线性拟合法为确定岩石基质体积模量提供了一种方法。     

基于S变换的地震相分析技术

为全面准确地描述地震相特征，在地震相分析中引入了时频分析技术，如短时窗傅里叶变换、Cabor变换、小波变换等。之后发展起来的S变换时频分析方法综合了短时窗傅里叶变换和小波变换的优点，具有线性化、无损可逆性以及高时频分辨率等特性。阐述了S变换的基本理论，并利用S变换对理想的地震序列模型以及实际地震资料进行了地震相分析。通过对地震相特征的连续性以及振幅和频率变化特征的分析发现，对于规模较小的地震相体，在时间剖面上很难识别其层序内的地震相特征（特别是频率）随旅行时的变化情况，但在S变换的时频域内可以被清楚地体现出来。因此，在进行沉积环境识别时，可以利用S变换来提供有效地震信息。     

基于Wigner-Ville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。本次研究的是Wigner-Ville分布（WVD）算法,它不含任何窗函数,避免了时间分辨率和频率分辨率的互相牵制、难以兼顾的问题,获取了高精度的时频分辨率。首先介绍了WVD算法的基本原理和实现方法。把地震数据体从时间域转到频率域,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。理论分析和实际地震资料计算结果表明,WVD谱分解算法应用于地震资料解释中具有一定的可行性。     

基于Wigner—Ville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。本次研究的是Wigner-Ville分布（WVD）算法,它不含任何窗函数,避免了时间分辨率和频率分辨率的互相牵制、难以兼顾的问题,获取了高精度的时频分辨率。首先介绍了WVD算法的基本原理和实现方法。把地震数据体从时间域转到频率域,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。理论分析和实际地震资料计算结果表明,WVD谱分解算法应用于地震资料解释中具有一定的可行性。     

线性时频分析方法综述

较详细地综述了目前已有的短时傅里叶变换、小波变换、S变换和广义S变换等几种线性时频分析方法,概括了线性时频分析方法的特点和优缺点,阐述了各种方法的发展历程。窗函数对分辨率影响巨大,是线性时频分析方法的关键,通过对窗函数的调节和改进,可以得到不同的线性时频分析方法和相对应的时频分辨率。理论分析和试验表明,广义S变换的时频窗口能够随着频率尺度自适应地调整,具有较高的时频分辨率,在应用中具有更高的实用性和灵活性。利用广义S变换对地震数据体进行谱分解,可以得到更丰富的地震属性信息,对储层预测和油气识别有重要作用。     

基于广义S变换的独立频谱分量盲提取

广义S变换具有良好的时频聚集性,可以得到用来研究地层信息特征的单频数据体.但单频体分解过多会对地震数据分析带来不便,此外,如果信号在时频域上相距太近,甚至混叠,对地震信号的研究会带来很大困难.基于盲信号处理算法在广义S域中从众多的单频数据体中提取出一些有效的独立频谱分量,来识别地震剖面中的有用特征信息.在仿真试验的基础...     

基于广义S变换的地震资料频率补偿技术

加窗函数的广义S变换不仅吸收了短时傅里叶变换和小波变换的优点,而且可以灵活选择尺度因子对地震资料进行时-频分析。本文以此为基础,提出了新的地震资料频率补偿方法。该方法对地震剖面作时-频分析并提取单频剖面,结合地质约束条件,分时间选择合适的频率范围进行频率补偿。模型和实际处理结果表明了该频率补偿方法的有效性,并且在提高地震资料频率的同时避免了虚假同相轴的产生。     

基于Wigner-Ville分布与Chrip-Z变换的高分辨时频分析方法

时频分析方法一直广泛地应用于地震数据的处理与资料解释中。针对油气勘探面临的圈闭规模小、储层薄且埋深大、烃源丰富却分布零散等复杂情形时,如果地震资料有效信号频带较窄、分辨率较低,则需高分辨时频分析方法,以提高对微型油气目标的识别精度。平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）双线性时频分析方法具有良好的时频聚焦性,线性调频Chrip-Z变换（CZT）的螺旋采样插值特性可突出三维空间局部细节。结合此二者优势,形成一种可提高地震信号时频分辨率的新方法（SPWVD-CZT）。该方法通过采样的方式实现数值的插值计算,以增加有效频段的划分点数,完善时频分布的局部细节,在时频域实现频谱信息的细化处理。模拟信号试算和实际地震资料河道微相识别的应用结果表明,该方法能显著提升地震数据时频分析的频率采样率,可为微型地质体的发现及油气开发提供技术支撑。     

利用时频域极化滤波压制地震面波

把时频分析方法和自适应协方差矩阵方法结合起来,提出了一种压制地震面波的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构建时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震面波压制。其优势在于可以根据信号的瞬时频率将协方差矩阵的分析时窗长度自适应地选择为每个时频点处的波的优势周期,在每个时频点估计特征参数,无须进行插值。模型数据及实际三分量地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在压制地震面波方面具有较高的分辨率。     

时频域谱模拟反褶积方法研究

由于地层的吸收衰减作用,地震波在传播过程中不断衰减,振幅谱有效频带变窄,降低了地震剖面的分辨率。 经窗函数能量归一化后的广义 S 变换能在保持时间分辨率不降低的前提下,提高频率域的分辨率。将改进广义 S 变换与谱模拟反褶积方法相结合,克服了傅里叶变换中复杂的时窗大小问题,能更好地适应地震信号是平稳信号的假设条件。 通过模型试算和实际地震资料处理,有效地提高了地震资料的分辨率,以及薄储层的识别和精细储层的描述能力,验证了该方法的可行性。     

利用双向匹配追踪提高地震分辨率

在常规时间域匹配追踪子波分解的基础上,提出了时频谱匹配追踪子波合成的思路,类似于数字信号处理的正、反过程,基于Gabor反褶积的理论框架,利用双向匹配追踪算法,在时频域实现了一种非平稳的提高地震分辨率方法,其流程为：1将地震道数据进行正向匹配追踪子波分解,将每个子波的时频谱进行叠加得到地震道的时频谱;2通过匹配追踪时频谱平滑和数学运算,得到近似反射系数时频谱;3对反射系数时频谱进行反向匹配追踪,得到一系列高分辨率的地震子波,进而合成高分辨率地震道。对实际地震资料的处理结果表明,该法有效拓宽了地震资料的相对频带,提高了地震数据的分辨率。     

基于广义S变换和JADE算法的储层识别

广义S变换具有良好的时频聚集性,能够获得反映储层性质的时频谱,但由此生成许多单频数据体,造成地震数据的分析和解释工作变得繁琐。为此,将广义S变换和特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法相结合,进行储层识别。在时间域内对地震信号做广义S变换,然后在时频域内提取一些相互独立的有效频率分量,最后根据已知井的储层发育情况,选取对储层识别有效的频段分量进行储层预测。仿真和实际地震数据应用结果表明了该方法的有效性。     

地震道时间域频率属性特征和地层层序划分

在高分辨率地震勘探中，地震频率属性除了能反映地下不同级次的层序界面外，还携带着层序内部结构信息。本文试图应用时频分析技术研究地震道频率属性特征与层序内部结构的关系，提高对低级次层序单元的识别精度。研究表明，时间域频率值、频团能量、频支时间厚度的变化及分叉结构、横向展布规律和组合样式、多期时频层序的形成，与地层属性、沉积旋回间存在着较明显的对应关系。直接利用频率属性的各种特征，能够从不同角度更合理地划分多期次旋回的各类时频层序，可以较准确地分辨出较低级次的层序细节，从而实现对薄储层的高精度预测。     

利用广义S变换提取地震旋回的方法

在地震地层学中，可以采用时频分析方法刻画地层厚度的变化和地质特征的不连续性，研究特定沉积环境和岩性组合的变化。目前，通常采用短时Fourier变换或连续小波变换求取地震道的主能量和主极值频率，进行地震旋回研究，但由于小波变换的尺度与频率的关系并不确定，因此主要用于求取能量谱。介于短时Fourier变换和小波变换之间的S变换是一种非平稳信号分析和处理的方法，具有良好的时频特性，因此将S变换引入到地震地层学的研究中，用广义S变换代替短时Fourier变换或连续小波变换提取地震道的主能量和主极值频率，进行地震旋回特征分析。对S变换、短时Fourier变换和连续小波变换的时频特性进行了分析对比，阐述了广义S变换的高分辨率性质。在广义S变换时频域，利用实际资料求取了地震道的主能量和主极值频率，分析了主能量和主极值频率的纵向变化规律。数值模拟和实际资料试算表明，广义S变换可以更好地反映地震旋回特征。