本文選題：頻譜分解 + 屬性融合��； 參考：《特種油氣藏》2017年06期

【摘要】：為解決KN區(qū)塊構造解釋的難題,采用地震分頻多屬性融合的方法提高斷層識別精度�；陔x散傅立葉變換數學理論,利用中值濾波對低頻噪音具有良好的濾除作用,將地震資料進行分頻,濾除地表巨厚黃土層造成的低頻噪音影響,提取出20~40 Hz有效頻帶內的振幅數據體;在優(yōu)質頻帶的地震數據體基礎上,利用相干強弱、傾角和方位角的變化來識別小斷層,將3類屬性通過RGB混色,對該區(qū)的斷層及裂縫發(fā)育帶作出了有效預測。該方法識別出了KN區(qū)塊發(fā)育的35條小斷層,小斷層在平面上以近南北向為主,局部發(fā)育北東、北西及近東西向小斷層,在剖面上表現為正花狀樣式、正反"Y"字型及直立平行式3種組合樣式。將頻譜分解與屬性融合兩者有機結合,突破了傳統意義上地震解釋中的斷層識別方法,有效指導了KN區(qū)塊斷距小于15 m的層間小斷層精細地震解釋工作,增強了地震解釋成果的可信度。
[Abstract]:In order to solve the problem of structural interpretation of KN block, the method of seismic frequency division and multiple attributes fusion is used to improve the accuracy of fault identification. Based on the mathematical theory of discrete Fourier transform (DFT), the median filter is used to filter the low frequency noise. The amplitude data volume in the effective frequency band of 20 ~ 40 Hz is extracted. Based on the seismic data volume of high quality frequency band, the small faults are identified by the change of coherence, inclination angle and azimuth angle, and the three kinds of attributes are mixed by RGB. Effective prediction of faults and fracture zones in this area is made. In this method, 35 small faults developed in KN block have been identified. The small faults are mainly in the direction of NNE, NW, NW and NW in the plane. Positive and negative "Y" font and vertical parallel three types of combination. The combination of spectrum decomposition and attribute fusion has broken through the traditional fault identification method in seismic interpretation and effectively guided the fine seismic interpretation of small interlayer faults with fault spacing of less than 15 m in KN block. The reliability of seismic interpretation is enhanced.
【作者單位】： 中海油研究總院;
【基金】：“十三五”國家科技重大專項“大型油氣田及煤層氣開發(fā)”(2016ZX05027-003-003) 中海石油(中國)有限公司綜合科研項目“臨興—神府區(qū)塊致密砂巖氣成藏機理研究”(YXKY-2016-ZY-04);中海石油(中國)有限公司勘探生產項目“鄂爾多斯盆地臨興—神府區(qū)塊致密氣研究”(2017FCG-03)
【分類號】：P631.4

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本文編號：1960834