本文關(guān)鍵詞：地震譜分解技術(shù)及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北石油大學(xué)》 2015年

基于MP的譜分解技術(shù)及其在地震信號(hào)處理中的應(yīng)用

郭睿  

【摘要】：譜分解技術(shù)是當(dāng)前處理和解釋地震資料的有效方法,選用不同的譜分解方法其效果是不同的。本文首先研究了幾種傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法的基本原理和效果比較,如短時(shí)傅立葉變換、Gabor變換、小波變換及Wigner-Ville分布等,而采取正確的時(shí)頻分析方法對(duì)保證地震資料譜分解質(zhì)量十分關(guān)鍵。針對(duì)地震信號(hào)的時(shí)域和頻域局部化的特征,本文采用了MP(Matching Pursuit)算法對(duì)其進(jìn)行處理,其中詳細(xì)論述了基于MP的譜分解技術(shù)的基本思想、運(yùn)算原理和實(shí)現(xiàn)方法。由于MP算法具有良好的時(shí)頻聚集性和靈活的自適應(yīng)性,將MP算法應(yīng)用于地震譜分解技術(shù)中,在刻畫地層響應(yīng)和儲(chǔ)層油氣解釋中展示了其優(yōu)勢(shì),成為油氣藏識(shí)別的有效手段。針對(duì)MP算法在信號(hào)稀疏分解過程中存在的計(jì)算量大,效率低等問題,本文對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。運(yùn)用人工蜂群算法優(yōu)化MP算法中每次尋找最佳原子的過程,以減少運(yùn)算量,提高運(yùn)算速率。同時(shí),為改善人工蜂群算法較差的局域搜索能力,提出了改進(jìn)后的人工蜂群算法,進(jìn)一步提高了譜分解的速度。最后采用基于改進(jìn)MP譜分解技術(shù)獲取地下儲(chǔ)層在不同頻率下的頻譜剖面和單頻道集,并根據(jù)地震波衰減理論和低頻陰影現(xiàn)象進(jìn)行油氣藏的識(shí)別。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P631.4
【目錄】：

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