简介:从大量的地震属性中提取最能反映地质特征的综合属性是储层预测技术的关键,通常选用降维方法来优选属性。目前应用最为广泛的线性降维方法。但是,由于地震属性与地质特征的关系通常是非线性的,基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分地反映这种非线性关系,降低了储层预测的精度。流形学习是一种新的非线性学习方法,它是通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间,挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性,开拓了地震属性降维优化研究的新领域。本文首次实现了3D地震数据的层问属性特征提取,讨论了LLE方法及其关键技术,并以奥陶系礁滩相储层实例说明LLE和PCA两种方法降维及聚类的不同效果。理论模型分析和实例应用表明:LLE较好地保持了数据本身的原始结构;提取的综合属性和聚类相图较好地刻画了沉积相带、储层和流体的特征。这说明流形学习具有更好的特征提取性能。
简介:51980-1990年5.1属性的进一步改善20世纪80年代,随着余弦瞬时相位、主频、振幅、频率和其他属性的发展,地震属性技术迅速普及开来。余弦瞬时相位得到发展是因为它是一个连续参数,不像相位本身在±180°有一个间断。这样一个连续属性可以被内插、平滑、处理甚至偏移。80年代还出现了一些对层段和地层属性的相关介绍,这些属性可以测量以拾取层为中心或两拾取层之间由用户限定的时窗内的平均特性。当地震反射波来自非均质油藏并影响到追踪所有地震道上某一波峰或波谷时,常用这种开时窗的属性。这些时窗化属性在统计上比瞬时属性合理,正如测井对比那样,把若干薄层和不连续砂层单元综合起来得到的是一个有效厚度与总厚度的比值图,而非识别单个砂体的厚度图。
简介: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。
简介:在本文,我们精心挑选了M1为4.0~5.0发生在台湾地区的壳内地震215个,使用福建台网记录到的这些地震的最大地动位移资料,利用多元回归分析,拟合出最大地动位移的衰减特征为logA=2.07+231.11/Δ与之相应的量规函数的表达式为R(Δ)=3.45-231.1(1/Δ-1/100)利用上式,对上述的215个地震,分别求出福建台网的平均震级及均方差。平均的均方差为0.19,如果在测定震级时,考虑到台基修正值,则平均的均方差为0.13;把测定的结果与台湾相关部门的测定结果进行比较,高了0.12±0.22。又对138个M1大于5.0级的台湾壳内地震进行了相应的计算,我们测定的震级比台湾的结果平均高了0.20±0.22,其他结果与前者没大的差别。