改进的完备经验模态分解和广义S变换相结合的地震信号衰减分析

发布时间：2023-04-07 04:21

　　改进的完备经验模态分解(ICEEMD)是完备经验模态分解(CEEMD)算法的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解中产生的残留噪声和模态混叠等问题.除此以外,ICEEMD还能更好地检测出含气层的弱信号.而广义S变换在地震信号中具有较高的时频聚焦性,可以清楚地提取地震信号的特征信息.综合以上优点,本文提出了一种ICEEMD与广义S变换相结合的方法,在南海某工区进行地震属性分析,从而检测该地区的含油气情况.具体步骤为:(1)采用ICEEMD方法对地震数据进行分解,选取相关系数最大的特征子信号IMF进行重构,合成一个能体现地震数据细节信息的特征剖面;(2)对该特征剖面进行广义S变换,进而计算其衰减属性;(3)分析衰减梯度属性,结合测井资料进行含油气检测.对南海某工区的结果表明,本文提出的方法可以清楚地刻画储层的强振幅异常特征,给出的含油气解释结果与已知的含气测试结果相吻合.

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引 言
1 方法原理
    1.1 改进的完备经验模态分解(ICEEMD)
    1.2 广义S变换原理
2 模型验证
    2.1 ICEEMD和CEEMD对比
    2.2 不同时频分析方法对比
3 基于ICEEMD和广义S变换的衰减分析技术
4 应用分析
5 结论及建议



本文编号：3785081