应用分形和模式识别技术进行油气预测──以金湖凹陷西1断块为例

简要介绍了应用分形技术和地震模式识别技术进行油气预测的方法原理。以江苏金湖凹陷西１断块为例，计算了地震道的分维（关联维和振幅谱维），发现油层与非油层的分维是不相同的，分维可以作为油气预测的一个重要参数。为了克服地震资料信噪比和分辨率的限制，还利用地震模式识别技术进行了油气预测．     

小波包变换压缩与地震数据处理

探讨了地震数据经小波包变换压缩后对后续处理过程的影响,以及经过某些处理后的数据会对小波包变换压缩产生什么影响等问题。将小波包变换压缩地震数据的结果与快速傅里叶变换压缩地震数据的结果进行了对比,其结果表明:应用小波包变换压缩地震数据,有效信号的损失非常小,压缩比大于快速傅里叶变换的压缩比。在大批量地震数据处理中可以使用小波包变换压缩地震数据。     

基于压缩感知的小波域地震数据实时压缩与高精度重构

地震数据压缩是解决地震仪无线数据传输的一项关键技术。现有技术方案是对现场数据变换编码，消除其冗余达到压缩效果，再解码反变换恢复原始数据。这类方案需要对完整采集的地震数据进行操作，不仅时效性差，造成了硬件资源浪费，而且数据解码难以高精度恢复。针对以上问题，本文基于压缩感知理论（CS）提出一种新的地震数据压缩重构方案，通过构造混沌伯努利测量矩阵（CBMM）对地震数据小波变换后的稀疏系数进行压缩，在下位机端实时编码；为了提高重构精度，采用贝叶斯小波树结构CS重构算法（BTSWCS），根据小波树结构统计特性，构建一个分层贝叶斯CS先验模型，利用马尔科夫链蒙特卡洛推理对模型参数后验估计，在上位机端恢复原始数据。实际地震数据处理表明，使用本方法对总采样点为2⁸的数据压缩，压缩时间可缩短至1.0×10^-5s。低信噪比情况下，本文重构算法使峰值信噪比（PSNR）值至少提升5dB。     

数据压缩技术在地理信息系统可视化研究中的应用

随着计算机技术的飞速发展，数据压缩技术作为解决海量信息存储和传输的支撑技术受到了人们的极大重视，并在语音处理、数字图像处理、数据存储以及数字通讯等方面都起着举足轻重的作用。数据压缩技术的各种压缩方法，都是为了提高压缩比，设法去掉部分或全部冗余，从而减少数据所占的存储空间并保证在数据还原时恢复原状。文章较详细地论述了如何将地震勘探所采集到的浩瀚数据资源(即地理信息系统)转换成直观图像(即可视化)后再进行压缩的基本方法，并且对压缩图像的基本数学模型和算法进行了探讨。数据压缩技术在地理信息系统的可视化研究中的应用显得尤为重要。     

地震资料油气检测中的关联维和熵

从分形理论和统计物理学的角度介绍了地震道分维和熵的计算方法，并利用实际地震资料进行了计算．结果表明：地震道含油气和不含油气时的关联维与熵有明显的差异；地震道的关联维和熵有很好的相关性；熵的计算比较简单。在根据地震资料作油气检测时用熵作为含油气指标之一比用关联维更合适．     

地震平衡技术及其在地震反演中的应用

地震平衡技术是一种在地震反演中改善井震关系的新技术。它通过单井对比、空间分形建模以及平衡处理的手段 ,克服地震反演中子波空变的影响 ,使得经过地震平衡技术处理的地震剖面井震关系得到较好改善 ,从而可以用统一的子波对研究区的地震资料进行反演     

地震勘探压缩数据的还原方法

地震勘探数据通过压缩存储后，在需要使用原始采集数据时，必须将压缩了的数据释放出来恢复原状。文章论述了数据的无损还原的基本方法。数据还原模块可以在现有的设备上通过软件方式来实现，也可以使用一种或多种压缩技术的专用硬件设备来实现，实际情况表明，地震采集数据的还原与地震数据的压缩具有同等的价值。     

分形理论在油气检测中的尝试

由于碳酸盐岩具有非均质、裂缝性的特点,使得碳酸盐岩的油气检测更加困难。采用分形理论有可能为解决这类复杂问题带来曙光。描述分形的定量参数叫做分维(或分数维)。本文介绍了两种计算分维的方法:时间序列的分维计算和根据振幅谱计算分维。我们用这两种方法对四川丹凤场气田的一条联井剖面进行了计算,得到了满意的结果,它解答了原来多参数预测的遗留问题。我们认为分形理论在油气检测中的应用具有较大的潜力。     

基于EZW算法的地震数据压缩

地震数据压缩是解决海量地震数据传输及存储的一项关键技术.针对地震数据的特点,选用基于小波变换的适用的地震信号压缩方法,实现了对地震信号的有效压缩.该方法主要包括:对地震信号进行二维小波变换;利用系数之间的相关性对变换后的系数采用嵌入式小波零树编码(EZW)方法重新组织;采用自适应算术编码对量化后的系数进行无损熵编码.试验结果表明,对叠前地震数据压缩4倍时,信噪比可达50dB以上,而选用适用小波基对叠后地震数据压缩16倍时,信噪比仍可达30dB以上.