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基于同步挤压小波变换的烃类识别技术

发布时间:2024-04-27 23:44
  利用频谱分解得到的频率能量数据体进行属性提取,是烃类检测的常用手段之一.同步挤压小波变换能够提供高分辨率的时频谱,具有较好的应用潜力.本文以同步挤压小波变换为基础,提出了一套烃类检测方法,包括低频阴影检测、流体流动性估计以及高频能量衰减等,通过自适应选取优势频段,实现了多属性联合高精度刻画烃类的分布范围.实际资料处理结果与现有钻井情况吻合,具有较好的实用性,实现了对储层位置的高精度描述,对指导油气田开发具有重要的理论意义和实用价值.

【文章页数】:12 页

【部分图文】:

图1合成信号

图1合成信号

Goloshubin等(2006)提出将流体活动性属性表示为地层含流体时地震振幅与频率的比值.当储层中含气时,振幅与频率的比值较不含气时在低频端表现为正异常,而在高频端表现为负异常.基于此,Silin等(2004)将Biot理论与波动方程结合,推导出既可描述地震波的动力学特征,又....


图2连续小波变换得到的时频谱(a)和同步挤压小波变换得到的时频谱(b)

图2连续小波变换得到的时频谱(a)和同步挤压小波变换得到的时频谱(b)

采用SWT计算地震记录的时频谱,则在每个时间点上,均可得到一个瞬时振幅谱A(t,ω),则?A?ω为?A?ω=limΔω→0A(t,ω+Δω)-A(t,ω-Δω)2Δω,?????????(12)


图3信号的多级重心示意图

图3信号的多级重心示意图

式中y85%和f85%及y65%和f65%分别代表占总能量85%和65%时所对应的能量和频率.在实际数据计算时,每个时间点的瞬时频谱的高频部分能量衰减形态并不是线性的,而呈现指数型的衰减趋势,因此,本文采用非线性拟合来对高频部分能量趋势进行拟合,则有:


图5MarmousiII模型部分数据

图5MarmousiII模型部分数据

单道计算示意图如图6所示,(a)为地震道,在1.3~1.4s范围内含有油气,(b)为相应的时频谱,(c)为某一时间样点的瞬时谱,通过计算,重心频率为40Hz,计算其积分能量,确定计算频段为19~38Hz,(d)为该地震道所对应的流体流动性曲线,(e)为采用小波变换得到的流体....



本文编号:3965876

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