常規(guī)地震屬性通常是直接在全頻帶疊后地震數據上提取屬性,無法觀測到不同頻率成分的差異。相比于常規(guī)地震解釋方法,分頻解釋技術通過時頻分析方法將地震數據分解得到不同頻段數據,實現了從不同頻率、不同角度進行分析解釋,充分利用低頻、高頻信息,可以獲得更高分辨率、更高精度的解釋結果。本文在常規(guī)的地震屬性提取的基礎上,研究了基于小波變換的分頻地震屬性提取方法,首先采用連續(xù)小波變換方法對原始疊后地震數據進行譜分解得到一系列不同頻段數據體,然后在分頻地震數據上分別提取地震屬性體,再根據解釋層位提取相應目的層的分頻層屬性。在地震屬性優(yōu)化方法研究中,實現并對比了主成分分析和局部線性嵌入兩種優(yōu)化方法的應用效果。最后,本文將分頻地震屬性及局部線性嵌入優(yōu)化方法應用于裂縫儲層預測,并與常規(guī)地震屬性技術進行對比,結果表明分頻地震屬性可以有效地從不同頻段、不同尺度綜合預測裂縫的發(fā)育情況,預測結果更精細、準確。
【學位單位】：中國石油大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2016
【中圖分類】：P618.13;P631.4
【部分圖文】：

然后在屬性體上沿目的層位提取層屬性，圖 2.7 為得到的目的層位 15Hz、25hz、35Hz、45Hz 分頻相干屬性。與從全頻帶疊后地震數據中提取的常規(guī)相干屬性(圖2.8)相比，可以看出分頻相干屬性提取了更多的信息，從低頻到高頻，對裂縫的描述從大尺度到小尺度，更加細致全面地刻畫了工區(qū)裂縫的發(fā)育情況。(d)(a) (b)(c)圖 2.7 提取目的層分頻相干屬性: (a) 15Hz; (b) 25Hz; (c) 35Hz; (d) 45HzFig. 2.7 Separate frequency semblance attributes of horizon: (a) 15Hz; (b) 25Hz; (c) 35Hz;(d) 45Hz

圖 4.4 相干屬性Fig. 4.4 Semblance attribute技術性是利用地層的彎曲程度進行構造解釋和儲層分析的方法彎曲很敏感，對于各種復雜斷層、裂縫、河道等特殊地質來得到了廣泛的關注及應用。平面，曲率的數學定義為：曲率是單位弧段上切線轉過角)，可以用微分來表達，表示曲線偏離切線的程度：d1Kds R , 曲線，假設曲線的表達式為 y=f(x)，則有：322(1 )d yKdsy .

- 39 -圖 4.10 LLE 優(yōu)化結果Fig. 4.10 Optimization result by LLE4.3 分頻地震屬性裂縫預測4.3.1 分頻屬性裂縫預測流程當地震波在存在裂縫斷層這類特殊地質體中傳播時，通常會造成地震資料不連續(xù)，同時基于地震數據提取的屬性也會發(fā)生相應的變化。在地震資料有效頻帶內，隨著頻率的增高，裂縫變得更加清楚，采用時頻分析方法可以識別寬頻地震資料中隱藏的有效信息，通過分頻解釋獲得不同頻段地震數據。不同的地質體對
【參考文獻】

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本文編號：2893911