时频域变分模态分解地震资料去噪方法

强噪声干扰、信噪比过低是造成深层地震资料成像不佳的主要因素。为此,提出在时频域内将变分模态分解算法应用于分频地震资料的噪声压制处理的新思路。首先,通过希尔伯特-黄变换（HHT）构建地震数据的解析信号,将地震数据转换到时频域,在时频域进行分频变分模态分解;随后,分析有效信号与噪声在时频切片上的能量分布,在此基础上优选出有效信号模态分量重构时频切片;最后反变换回时空域,达到噪声压制的目的。应用模型数据分析了关键参数对去噪效果的影响;实际资料的应用结果表明该算法可有效压制较强的随机背景噪声,同时对陡倾角的线性干扰也有明显的压制作用。     

地震时频属性及其在油气地震地质技术中应用的综述

基于非平稳信号时频分析方法研究的认识和实践,综述了地震时频分析属性在地层层序分析和地震储层研究中的应用。在对地震属性的一般性和方法阐述的基础上,讨论了利用地震方法研究沉积问题的基本观点和技术,指出频谱分解和分频解释是地震层序分析和储层研究的核心和关键技术。给出了地震层序分析和地震旋回分析的时频分析方法和实例,以及地震储层研究中的频谱分解和分频属性提取的方法和应用效果示例。研究和分析表明：分频解释可以在不同的频带上显示不同级别的地质现象,是地震资料研究沉积环境和储层的有效手段;时频分析是实现地震分频解释的重要手段。提高时频分析方法的精度和分辨率以及在各种实际地质情况下进行实践,将会不断促进方法研究和实际应用效果改善。     

时频分析技术在地震勘探中的应用综述

谱分解技术可将地震数据从时间域转换到频率域,从而获得在时间域无法得到的一些信息,提高地震资料预测薄储层及岩性圈闭的能力。先进的谱分解技术是时频分析技术。首先阐述了时频分析技术的基本原理、方法及其对地震资料处理与解释的重要意义,继而论述了近年来时频分析技术在地震勘探中的具体应用领域,包括谱分解、谱反演、波形分类和分频处理等,并对其应用进行了展望。     

频率域储层预测技术研究

地震信号在频率域和时间域表现出不同的特征，利用频率域的地震信号，可以更好地进行储层预测。利用傅立叶变换和小波变换等数学工具，研究了地震数据在频率域的特征，开发出了小波域时频分析技术、分频地震相技术、频谱相关技术、频谱分解储层成像技术等多种频率域储层预测技术，将这些技术在实际地震资料中进行了应用，取得了较好的效果。     

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。     

时频分析技术在储层分析中的应用

时频分析是对地震信号进行分解,可以在不同频带上显示不同级别的地质现象.采用连续小波变换方法,对地震资料进行储层时频分析和分频属性提取,时频主极值频率曲线与伽马曲线有较好对应关系,尤其是其低频趋势线.对A区块周边的两口井井旁道进行了时频分析,揭示出该区15 Hz低频数据体与储层及含油气相关性较好.针对这一特征,对该区三维...     

稀疏广义S变换及其在储层地震低频异常检测中的应用

时频分析(TF)是地震资料处理与解释中非常重要的方法之一，时频分辨率是高精度储层预测的关键参数。常规S变换及广义S变换的时频分辨率已难以满足高精度储层预测的需求。为此，将稀疏约束的思想引入TF中，在利用广义S变换参数可灵活调节的基础上，通过优化窗矩阵构建一种稀疏广义S变换方法。合成信号的对比分析结果表明，稀疏广义S变换方法能够获得时频分辨率更高、能量聚集性更好的时频分布，在高频和低频部分均能保持较高的时间分辨率。在实际地震数据的低频阴影检测中，该方法能更清楚地刻画油气储层的空间展布，有利于减小油气储层检测的多解性。     

Morlet小波分频处理在提高地震资料分辨率中的应用

利用常规方法对地震资料进行处理，其频带受原始地震资料频带的制约，通常不能满足精细储层预测和描述的需要，为此，提出了一种Morlet小波变换分析方法来提高地震资料的分辨率。该方法具有良好的时频局部化性质而优于传统的傅里叶分析方法。Morlet小波变换分析作为叠后地震资料分频方法更适应于地震频谱分析。首先利用Morlet小波变换建立恰当的小波滤波器组，然后对地震信号做相应频谱分析，分别对单道数据及实际资料进行处理，得到了不同尺度的地震资料，最后对处理结果进行了分频反演。最终结果表明，用Morlet小波变换分析处理后的地震资料，其品质得到了明显的改善，处理后的剖面同相轴变细，频带变宽，分辨率得到了提高。     

分频技术在储层预测中的应用

牛9井区在地质上是一个长期困扰研究人员的地方,虽经过了多次常规地震资料处理,其储层分布问题一直未能得到很好地解决。我们运用分频反演、小波分频成像、时频三原色地震综合处理解释新技术,得到了比较清晰、合理的储层解释结果。     

基于广义S变换的地震资料高效时频谱分解

 常用的谱分解方法因时窗固定，使时频分辨率不能变化；谱分解生成的若干共频率谱数据体不仅占用大量存储资源，而且使解释工作量繁重。为克服这两个问题，构造了一种小波函数可调整的广义S变换，它可根据地震信号的频率自适应地调整分析时宽，获得较理想的时频分辨率。通过研究储层的几种顶底反射系数组合在广义S变换域中的时频响应，发现其振幅极值出现的频率位置与储层厚度及反射系数的符号直接相关，利用这一规律提出了基于广义S变换的地震资料高效时频谱分解方法，从谱分解后的若干共频率数据体中抽取振幅极大值的频率数据合成一个谱极大值数据体，减少了数据的存储量，提高了信噪比。在实际资料处理中用于分析岩性、地质构造和砂岩储层的空间展布，取得了良好效果。     

希尔伯特—黄变换时频分析在沉积旋回划分中的应用

希尔伯特—黄变换是基于地震数据对信号进行经验模态分解的新的时频分析方法,其克服了原有时频分析方法因受到分辨率和信号平稳性的限制导致沉积旋回划分精度降低的影响,通过对非平稳信号进行处理得到地震信号不同固有模态分量的瞬时时频特征,以此为基础,精细刻画地震资料中的时间、频率和能量之间的关系,进而依据不同模态分量的瞬时时频特征划分出不同级次的地层沉积旋回。模型数据与实际地震资料的处理结果表明,地震数据通过希尔伯特—黄变换时频分析能够准确地进行地层沉积旋回划分,实现的过程简单实用且精确度较高,从而为地层的沉积旋回划分和精细对比提供了有效方法和参考依据。     

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.     

广义S 变换窗函数的分析和改进

地震信号是一种非线性、非平稳的信号,用时频分析技术处理地震信号,可以最大化地保留原始信息,也可以较为精确地分析数据时间和频率特征。现阶段应用于地震数据处理方面的时频分析方法有很多种,该文在对S变换和广义S变换方法进行对比分析的基础上,对广义S变换的窗函数进行了详细分析研究,结果表明窗函数的控制参数可以简化。文中给出了实际资料的计算结果,简化后的变换方法其效果与广义S变换一致。 更多还原     

小波变换回波提取在可控震源地震信号处理中的应用

在传统的可控震源地震信号处理中,通常用相关算法和反褶积算法把各地震道采集的原始数据转换成地震剖面,然而它们的效果受环境噪声的干扰明显。本文采用一种基于小波变换的时频互相关(TFCC)算法,能从可控震源地震数据中检测回波并估计其时间延迟。在该算法中,首先对道数据和扫频源信号进行小波变换,得到其时频表示,然后对其时频表示进行互相关。在时频互相关的计算结果中,回波被转变成时频相关子波,同时原始道数据被转变成地层剖面。用TFCC算法和相关算法来处理相同的实际可控震源地震数据,显示前者能更好地压制噪声,并能清晰地检测到微弱回波信号。     

小波变换用于地震测井信号的多分辨率分析

本文讨论了短时窗傅里叶变换时频分辨率的缺点，介绍了小波变换的基本概念及多分辨率分析方法，然后和小波变换的多分辨率特性对地震和测井信号进行了时频分析和处理，实验结果表明，小波变换的多分率分析对于分析处理具有时变谱特性的非平稳信号是一种新的有效方法。     

广义S变换地震高分辨率处理方法研究

广义S变换能根据实际地震信号的频率分布特点和时频分析的侧重点灵活地调节窗函数随频率的变化趋势,加快或减慢窗时宽随频率的变化速度,使窗函数的振幅呈现多种非线性变化特征,更好地适应具体信号的分析和处理。在广义S变换实现时引入窗函数库、弦函数库、快速傅里叶反变换,使运算简洁、易行、高效,通过选取合适的参数组合,对得到的时频谱进行能量重新分配、重构,得到高分辨率地震信号。理论模型和实际资料处理结果表明,该方法能够有效增强地震信号时域和频域的分辨率,使地震剖面的构造特征和岩性特征更为清晰。     

联合时频分布及其属性的应用

针对地震信号是非平稳信号，本文讨论了非平稳信号理论中的联合时频分布方法及其时频属性。联合时频分布方法把整体频谱推广到局部频率，根据频率随着时间的变化情况，对信号进行有效的分析。由联合时频分布提取的地震属性(平均频率、瞬时带宽、扭度、峰态)可以突破传统的瞬时属性的局限，有效地指示地质层位的变化，可以作为较好的属性应用于地震资料解释中。     

Hilbert时频谱在大地电磁数据处理中的应用

文中研究了大地电磁信号的Hilbert时频谱特征,并将其用于大地电磁信号的噪声识别、数据筛选和分段平稳分析中。通过内蒙古毛登区实测大地电磁数据处理,验证了方法的有效性。结果表明Hilbert时频谱可准确地描述大地电磁数据的突变点、持续时段和频带能量分布,为大地电磁信号的噪声识别、数据筛选和分段平稳处理提供了条件;利用Hilbert时频谱可挑选出信噪比高、能量强且分布均匀的信号段,并可做进一步的参数估计,提高了资料处理质量。     

利用测井资料时频特征进行地层对比的方法及其应用

地层对比的精度和准确性关系到是否能发现以前漏掉的储集层.提出了小波时频分析地层对比方法,用一维连续小波变换埘测井资料进行处理,得出不同尺度的小波时频特征.即用频率的周期旋回变化来标定各级地层的级别并控制各级地层的对比,包括小层、砂层组及单砂层对比追踪.在长庆油区延长组的应用证明了该方法的有效性.     

时频分析方法在声波测井信息提取中的应用

在声波测井资料处理的过程中,傅里叶变换通常不能提供有关谱分量的时间局域化的信息。研究了基于短时傅里叶变换的时频分析方法理论,并通过编制软件利用时频分析方法确定各组分波的波至点。分析结果显示,时频分析方法应用于声波测井信息提取可以解决时间和频率相关的实际问题。