几种时频分析方法及其在油气地震勘探中的应用研究

发布时间：2021-03-26 04:59

　　地震信号的各种频率成分及其统计特性会随着时间发生不稳定的变化，这些变化和异常记载了反映地下反射介质特性的丰富地信息。地震资料通过谱分解后，可用来分析储层的厚度以及储层识别等。本文从线性时频分析的理论出发，介绍了非平稳信号与时频分析的基本概念和主要数学工具，介绍了各种线性时频分析方法之间的关系和各自的优缺点。重点阐述了S变换以及广义S变换，及其实现算法。通过对比总结出广义S变换具有较高的时频分辨率，且具有灵活可变的时窗以适用于各种复杂信号。介绍了基于希尔伯特变换求取的瞬时属性及其在地震解释中的应用，分析了基于希尔伯特变换的瞬时频率的不足，说明其不适合频率变化比较复杂的地震信号。根据概率论的瞬时属性的概念引入基于时频分析的瞬时属性，使提取的瞬时参数更能说明地下构造和岩性信息，并建立模型分析了瞬时属性与薄层厚度的关系，为实际资料解释中分析储层厚度提供了依据。本论文选用小波变换时频分析方法对地震信号进行拓频处理，从而达到提高地震资料分辨率的目的。该方法结合了小波变换与谱均衡的优点，把小波变换与谱均衡相结合，对小波变换后不同尺度的信号进行谱均衡处理，使最终得到的地震信号达到提高分辨率的目的。并用... 

【文章来源】：成都理工大学四川省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

三个不同频率信号及其短时傅里叶变换结果

我们希望能够在信号的低频端获得较高的频率分辨率，而在信号的高频端获得较高的时间分辨率，要满足这样的要求我们必须使用能够随信号频率变化而自适应改变时间窗宽度的窗函数，从而自适应的调节时宽和带宽。从图 2-1 和图 2-2 中可以看出，短时傅里叶变换不具备这一能力。

对信号进行分析时，相当于用低频小波对信号的概貌进行观察，基于此，小波变换又被称作“数学显微镜”。图2-3展示的是对实际地震道数据采用Morlet小波作为基本小波做的连续小波的结果。 图 2-3 实际地震道数据及其小波变换结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]不同时频分析方法的精度比较及应用[J]. 王涛,孟凡顺,李洋森,蓝星.  海洋地质前沿. 2013(03)
[2]改进的离散S变换快速算法与连续小波变换算法性能分析[J]. 吴彦华.  信号处理. 2012(07)
[3]两种时频分析算法的分析比较[J]. 张威斌,曹继华,石和平,史晨星.  科技创新导报. 2011(35)
[4]时频分析技术在储层分析中的应用[J]. 刘苗.  海洋石油. 2011(02)
[5]广义S变换在地震勘探中的研究进展[J]. 马见青,李庆春,王美丁.  物探与化探. 2011(02)
[6]基于小波变换的跳频信号参数盲估计[J]. 张曦,王星,杜兴民.  电路与系统学报. 2009(04)
[7]广义S变换在地震信号特征信息提取中的应用[J]. 周怀来,李录明.  新疆石油地质. 2008(06)
[8]基于广义S变换的图像局部时频分析[J]. 甄莉,彭真明.  航空学报. 2008(04)
[9]时频分析技术及其在储层预测中的应用[J]. 刘百红,郑四连,任鹏.  勘探地球物理进展. 2008(03)
[10]地震勘探信号时频分析方法对比与应用分析[J]. 刘喜武,张宁,勾永峰,李华.  地球物理学进展. 2008(03)

硕士论文
[1]时频分析及其在地震资料处理分析中的应用[D]. 焦叙明.中国海洋大学 2007



本文编号：3100995