基于时频谱熵的储层分布检测

地震波在不同介质中传播表现出不同的频谱特征。目前,时频分析技术作为地震波频谱特征分析的一种必要手段,在储层分布检测中起着重要的作用,但是地震数据体经谱分解后生成若干共频率谱数据体占用大量储存资源,而且使得解释成为一项繁重的工作。谱熵作为信息的期望值,从熵的角度看来,有序信号具有小的熵值,而无序信号具有大的熵值。因此为了克服时频分析带来的不便,提出利用S变换完成时频谱分解,然后在时频谱的基础上进行谱熵运算的时频谱熵方法。通过计算谱分解后频谱的谱熵,将若干共频率数据体合成一个时频谱熵数据体,减少了数据的存储量,提高了解释的效率。在实际资料处理中用于分析岩性、砂岩储层的空间展布和地质构造等,取得了良好的效果。在实际资料应用中发现,砂岩储层的时频谱熵值最高。     

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。     

基于广义S变换的低频瞬时能量谱油气检测技术

讨论了S变换的优良性质,并对S变换作了进一步推广。将从地震资料中提取的地震子波代替S变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义S变换。通过对原始地震数据做广义S变换,得到了S域中单频率段的复地震道;由单频率段的复地震道进一步求取瞬时属性,得到了广义“三瞬”,即广义瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位(也称单频段的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位)。当储层中含有流体或气体时,会引起地震波能量和频率的变化,表现为高频段能量的衰减和低频段能量的增强,故利用基于广义S变换的低频瞬时能量谱可进行油气检测。     

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。     

基于广义S变换的地震资料谱分解技术研究

谱分解技术一般采用短时Fourier变换和连续小波变换。短时Fourier变换的分析时窗是恒定的,不随频率的变化而自动调节,连续小波变换的尺度与频率的关系并不确定。广义S变换具有优良的时频聚集性和时频分辨率,它综合了短时Fourier变换和连续小波变换的一些优点,而克服了它们的不足,同时通过调节时窗宽度因子可以获得更好的时频分辨率。研究将其应用于地震资料的谱分解中,给出了基于广义S变换的谱分解业务流程,并对实际地震资料进行了分析。结果表明该方法是可行的。     

基于时频域谱模拟的时变子波估计方法

为解决地层衰减作用造成传统子波提取方法提取结果不准确的问题,提出了一种基于时频谱模拟的时变子波估计方法。首先对非平稳地震记录进行改进的广义S变换后再作时频滤波处理,然后采用谱模拟方法从处理后的地震记录时频谱中拟合出每一时刻的子波振幅谱,最后通过反傅里叶变换得到时域子波,从而实现时变子波的精确提取。与常规分段提取时变子波方法相比,该方法不需要子波分段平稳的假设,当相邻层段子波属性存在较大变化时也能准确估计出时变子波。理论分析和模型试算结果表明,该方法在提取时变子波并用于提高地震资料分辨率方面具有一定的可行性和有效性。     

应用高精度时频分析方法进行生物礁储层预测

时频分析技术在油气检测中占有及其重要的地位．它能够在时间域和频率域同时表示地震信息。使得在时间城内难以得到的地震信息在时频域内能十分清晰显示出来。传统的时频理论有着自身难以克服的缺陷,且难以同时提高时间分辨率和频率分辨率,研究选用高精度的时频分析方法—S变换。通过S变换时频分析．得到共单频属性剖面,结合全频段原始剖面。探讨了使用共单频属性剖面进行地震相分析,最后用该方法预测长兴组生物礁中储层分布．结果与实际钻进符合较好。     

地震资料时频域分析方法及高分辨率处理技术

本文首先对时频分析方法进行介绍,优选出最佳的时频分析方法,然后对高分辨率处理技术的原理进行深入分析。     

基于连续小波变换的时频域地震波能量衰减补偿

为提高地震资料的分辨率,对地层吸收衰减进行补偿是地震资料处理的一项重要内容。大地滤波算子是时间、频率和品质因子的函数,因此也可以在时频域内进行衰减补偿。相对于固定时窗的短时傅里叶变换(STFT)和Gabor变换,小波变换对于处理非平稳地震信号具有更好的局部时频分析能力。利用基于一维连续小波变换的时频分析方法(time-frequency continuous wavelet transform,TFCWT)和基于Kolsky衰减模型的大地滤波算子,在时频域内实现了地震波能量的衰减补偿。理论模型和实际资料试算结果表明,相较于小波域(时间-尺度域)内的衰减补偿方法,基于一维连续小波变换的时频域地震波能量补偿方法能够更好地补偿深层衰减地震信号,提高地震资料的分辨率。     

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...     

基于时频谱模拟的时变混合相位子波提取

为解决地层衰减作用造成传统子波提取方法提取结果不准确的问题,提出一种基于时频谱模拟的时变混合相位子波提取方法.该方法在对非平稳地震记录进行改进的广义S变换的基础上,首次引入时频滤波处理,然后采用谱模拟方法估计每一时刻的子波振幅谱,在子波相位时不变假设下采用高阶累积量的双谱法重构子波的混合相位谱,最后将振幅谱和相位谱结合实现时变混合相位子波的提取.与常规分段提取方法相比,该方法不需要子波分段平稳的假设,当相邻层段子波属性存在较大变化时也能准确估计出时变子波.理论分析和仿真实验结果表明,该方法有效可行.     

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。     

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。     

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。     

基于时频分析的地层吸收系数计算方法

时频分析方法是傅立叶变换及分析的发展,是地震信号处理的重要分析工具,其方法很多、应用广泛。重点介绍基于多种小波基的时频分析方法及S变换与广义S变换方法的时频分析方法,并应用于计算地层吸收系数,其结果优于常规的FFT方法,具有较高的分辨率。     

广义 S 变换及其在储集层频谱成像中的应用

将从地震资料中提取的地震子波代替 S 变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义 S 变换。通过对理论薄层模型的试验得出,基于广义 S 变换的频谱可将大于 λ/8 的薄层检测出来,证明了广义 S 变换具有高定位的时频谱,而且广义 S 变换具有自适应时频窗,输入长度不受时窗的限制等优点,克服了离散傅立叶变换时窗的局限性,因此在傅氏变换频谱分解的基础上实现了基于广义 S 变换的储集层频谱成像技术,并与傅氏变换频谱分解结果作了对比,取得了良好的效果,成功地应用在了印尼、塔里木、准噶尔等多个地区。     

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。     

基于谱分解的气藏识别技术与应用

 地震波传播穿过含油气砂岩时,高频能量发生明显衰减,研究地震波的这种衰减特征可以为油气检测提供有效信息。本文利用三类含气砂岩模型,针对完全弹性介质和盖层为弹性介质、储层为衰减介质两种情形,利用基于波动理论的反射率法分别正演模拟其相应的叠前地震记录,并利用广义S变换对模拟记录进行分频处理,分析不同频率时AVO特征。研究表明,弹性介质条件下AVO响应曲线不受频率影响;盖层为弹性介质、储层为衰减介质时不同频率的AVO响应曲线不同,随频率增加地震波衰减增大。据此对S油田实际资料进行分析,结果表明含气层表现出异常高衰减特性,利用谱分解技术可以有效预测气层的分布。     

基于岩石物理模型和谱分解的储层描述技术

横波品质因子的倒数与剪切模量－频散有关，由此可以建立横波衰减的估算方法。非固结砂岩的地震响应研究表明泊松比参数与低有效应力的砂岩模型参数有关。不同压力下岩石的弹性参数变化研究证实随着有效压力的增加，孔隙之间的喉道缩小。这使得纵横比小的柔顺孔隙关闭，从而降低孔隙度。借助模型技术，可以利用孔隙介质中粘滞流体对地震波传播速度的影响预测地震波传播速度，降低反演结果的不确定性。利用岩石物性研究地震振幅响应，提供了一种更可靠的岩性、孔隙度、岩石纹理、孔隙流体和厚度地震预测，岩石物理模型驱动的地震反演技术可以实现直接反演孔隙度。地震波衰减机制和测量方法研究表明，在孔隙和渗透性碎屑岩中，流体运动是衰减的主要机制。深水环境下的流体模型可以通过地震和井资料的地质统计反演方法来建立。地震资料谱分解技术已在裂缝发育方向和裂缝间距的检测中得到了实际应用。