地震数据处理与相干体断层识别研究

发布时间：2017-05-10 00:00

  本文关键词：地震数据处理与相干体断层识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济社会的不断发展和进步,人们对自然能源的需求量不断扩大,特别是对煤炭、石油、天然气等地下能源的重视度越来越高,这些自然资源满足了我们各种各样的多元化需求。其中石油作为一种战略物质,是极为重要的一种动力资源及化工原料,它广泛的应用于社会生活的各个领域中,包括工业、农业、军事等领域,合理、高效、快速准确的寻找和开发新的油气储藏区域成为当今世界的一个重要战略任务。地震勘探技术是作为目前勘探石油和天然气的一种非常重要的手段,而地震勘探过程中所生产出来的地震数据是研究其对应地质构造的十分重要的依据,实际地学应用中地震数据往往达到几十GB甚至是TB的级别,所以合理的对地震数据进行压缩处理有利于节约数据的存储及传输成本。地质构造中的断层作为油气封储和运移的通道被专业学者广泛关注,因此断层解释成为了地震解释中的重要问题之一,更准确的对断层的识别可以更好的帮助地质研究人员对地下构造、油气储藏分析和判断工作。因此对地震数据的合理处理以及对断层识别精度的提高具有重要的现实意义。本文主要研究了SEG-Y格式的地震数据的存储格式以及小波分析的基本原理,研究了作为断层增强体的地震数据相干体属性的三种计算方法,包括第一代、第二代、第三代相干体算法,对比了几种算法的优缺点。研究了小波图像压缩中SPIHT算法,并将其应用到地震数据的压缩处理,通过地震数据实验具体分析了小波变换次数以及SPIHT扫描次数与压缩率、峰值信噪比以及压缩数据视觉效果的关系。研究了蚁群算法的基本原理及其在图像边缘检测中的应用,将相干切片中的断层线看成是图像的边缘部分,据此提出了一种改进的蚁群算法实现了其在相干切片上的断层线的追踪显示,以利于后续专业人员对断层的解释工作更好的进行。本文的具体工作内容如下:首先,研究了地质勘探领域相关知识,包括地震数据采集、SEG-Y格式的地震数据存储格式,并研究了信号和图像处理领域中的小波变换的主要理论知识。其次,研究了作为断层增强体的相干体属性,包括第一代、第二代、第三代相干体的基本原理及计算方法,实现了三种相干体算法的在地震数据上的实验,并对几种算法的优缺点进行分析。再次,对小波图像压缩领域的基于小波变换的SPIHT算法进行了详细学习和研究,并将其应用于对地震数据的压缩编码,并通过地震数据压缩实验详细的分析了小波变换次数以及SPIHT扫描次数与压缩率、峰值信噪比以及压缩数据视觉效果的关系。最后,研究了蚁群算法的基本原理并分析了其在图像处理边缘检测上应用,提出了一种改进蚁群算法在相干体切片上的断层线追踪的应用,提高了断层追踪的精确度。
【关键词】：小波变换 地震数据压缩 SPIHT算法 断层识别 蚁群算法
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.4;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 地震数据压缩研究现状12-13
• 1.2.2 相干体理论与断层识别研究现状13-14
• 1.3 本文组织结构14-16
• 第2章 地震数据SEG-Y格式及小波分析理论16-29
• 2.1 地震数据SEG-Y格式16-18
• 2.1.1 地震数据概述16
• 2.1.2 SEG-Y数据格式16-17
• 2.1.3 SEG-Y数据三维坐标17-18
• 2.2 小波分析理论18-28
• 2.2.1 小波简介及性质18-20
• 2.2.2 小波变换20-21
• 2.2.3 多分辨率分析与Mallat算法21-27
• 2.2.4 几种常见基小波27-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第3章 相干体技术29-36
• 3.0 断层解释29
• 3.1 相干体技术29-30
• 3.2 第一代相干体技术30-32
• 3.3 第二代相干体技术32-33
• 3.4 第三代相干体技术33-34
• 3.5 实验分析34
• 3.6 本章小结34-36
• 第4章 基于小波变换的地震数据压缩36-52
• 4.1 引言36
• 4.2 SPIHT算法36-42
• 4.2.1 树结构37-38
• 4.2.2 小波系数扫描顺序38-39
• 4.2.3 重要性测试39-40
• 4.2.4 分集规则40
• 4.2.5 有序表40-41
• 4.2.6 算法描述41-42
• 4.3 实验分析42-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 蚁群算法在相干切片断层线识别的应用52-67
• 5.1 蚁群算法的原理52-57
• 5.1.1 引言52
• 5.1.2 蚁群算法的生物模型及原理分析52-54
• 5.1.3 蚁群算法的抽象模型54-55
• 5.1.4 蚁群算法的数学模型55-57
• 5.1.5 蚁群算法的基本实现57
• 5.2 蚁群算法的图像边缘检测基本原理57-61
• 5.3 改进蚁群算法在断层追踪中的应用61-66
• 5.3.1 算法的初始化61-62
• 5.3.2 追踪控制参数62
• 5.3.3 转移概率计算及信息素更新62-63
• 5.3.4 算法流程63-64
• 5.3.5 实验分析64-66
• 5.4 本章小结66-67
• 第6章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-72
• 作者简介72-73
• 致谢73

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