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4 个结果
  • 简介:相干体是一种能够有效反映断层和裂缝等地质上非连续性的地震资料解释工具。然而由于受到附近地层,尤其是具有较强反射系数的地层的影响,微小断层和裂缝在相干体的时间切片和纵剖面上仍然难以辨别。本文提出了一种基于局部直方图规定化的相干体增强方法,实现相干体中的微小断层和裂缝的增强。与传统直方图规定化方法不同,本文方法处理三维相干体时不需要对数据进行离散化以统计其分布情况。在将相干体划分为若干子块后,以相干体整体的分布函数作为每个子块内的目标分布函数进行直方图规定化。另外,相邻子块的部分区域需要重叠,以克服分块产生的边界效应。对实际数据的处理结果表明,该方法可以提供更多的微小断层和裂缝的细节信息。

  • 标签: 相干体 直方图规定化 断层 地震解释
  • 简介:本文综述了图像增强技术在位场数据中的应用现状,并介绍了两种改进的图像增强技术,用于增强重磁图像特征.一种方法借鉴了直方图平滑化的思想,应用于位场彩色影像的色谱的自动确定.该方法的应用能够使色彩合理地配置,从而保证了图像的视觉效果和分辨率.另一种方法基于改进的Radon变化和梯度计算,用于重磁图像中线性特征的检测和增强.该方法能在变化域中突出显示线性特征,从而有利于线性特征的检测和增强.通过对简单图像和实际资料的应用,表明了两种方法在增强特征中的有效性.

  • 标签: 重磁图像 图像增强技术 色谱 线性特征
  • 简介:Theattenuationfactororqualityfactor(Q-factororQ)hasbeenusedtomeasuretheenergyattenuationofseismicwavespropagatinginundergroundmedia.ManymethodsareusedtoestimatetheQ-factor.WeproposeamethodtocalculatetheQ-factorbasedontheprestackQ-factorinversionandthegeneralizedS-transform.TheproposedmethodspecifiesastandardprimarywaveletandcalculatesthecumulativeQ-factors;then,itfindstheinterlaminarQ-factorsusingtherelationbetweenQandoffset(QVO)andtheDixformula.TheproposedmethodisalternativetomethodsthatcalculateinterlaminarQ-factorsafterhorizonpicking.Becausethefrequencyspectrumofeachhorizoncanbeextractedcontinuouslyona2Dtime–frequencyspectrum,themethodiscalledthecontinuousspectralratioslope(CSRS)method.ComparedwiththeotherQ-inversionmethods,themethodoffersnearlyeffortlesscomputationsandstability,andhasmathematicalandphysicalsignificance.WeusenumericalmodelingtoverifythefeasibilityofthemethodandapplyittorealdatafromanoilfieldinAhdeb,Iraq.TheresultssuggestthattheresolutionandspatialstabilityoftheQ-profileareoptimalandcontainabundantinterlaminarinformationthatisextremelyhelpfulinmakinglithologyandfluidpredictions.

  • 标签: Quality factor PRESTACK Q estimation generalized
  • 简介:特征值相干属性是一种高效、成熟的裂缝预测技术。但即使在连续、稳定的目的层段,部分裂缝隐没于相近高灰度值区域而难以识别;在破碎带发育区域,由于成像能量难以完美聚焦,中、小尺度的裂缝区域呈现相近低灰度值的云雾状模糊而无法区分。本文提出一种以直方图均衡化处理为核心技术的新型裂缝增强方法。该方法能够强化相干图像中不连续性信息与背景的差异性,突出裂缝的线性结构:采用相干图像阈值逐级调节的方式,实现对不同尺度裂缝的预测。该方法同时提升了显性、隐性裂缝识别能力和精度。更多还原

  • 标签: 裂缝 直方图均衡化 多尺度 增强