發(fā)布時(shí)間：2020-12-16 03:23

　　地震勘探信號(hào)的處理與解釋是尋找地下油氣藏的主要手段。地下不同巖性參數(shù)（尤其是彈性參數(shù)）、不同儲(chǔ)集特征（是否含油氣）、不同結(jié)構(gòu)特征（如裂縫、溶洞）都會(huì)帶來地震反射信號(hào)的差異,人們觀察某種特定儲(chǔ)層地震反射信號(hào)、尋找它與非特定儲(chǔ)層反射信號(hào)的差異,將各種相似但又不完全相同的地震反射信號(hào)組成一類。為了強(qiáng)調(diào)相同類別地震反射信號(hào)的相似性和不同類別地震反射信號(hào)的差異,我們將一類地震反射信號(hào)所具有的不同于其它類別反射信號(hào)的特征或現(xiàn)象定義為該類地震反射信號(hào)的模式。地震信號(hào)反射模式分析挖掘相同種類地震反射信號(hào)具有的共同特征和不同種類地震信號(hào)的差異,從而預(yù)測(cè)地下不同的地質(zhì)特征。現(xiàn)有地震信號(hào)反射模式分析方法大都基于單道疊后地震信號(hào)特征開展一維地震信號(hào)反射模式分析,以致地震反射模式的分析不能充分利用地層反射信息,不利于精細(xì)化的解釋。因此,本文基于疊前反射特征和地層鄰域信息,從多維信號(hào)分析的角度開展地震反射模式的分析方法研究,并主要針對(duì)疊前反射特征提取,層位解釋誤差、地層厚度變化和數(shù)據(jù)噪聲問題進(jìn)行分析,旨在提高地震反射模式分析的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,降低地層特性分析的多解性,以獲得地下儲(chǔ)層深入的認(rèn)識(shí),為復(fù)雜油氣藏的勘探提... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
        1.2.1 地震信號(hào)特征
        1.2.2 地震信號(hào)反射模式分析方法
    1.3 主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 疊前地震反射模式分析
    2.1 引言
    2.2 疊前地震信號(hào)分析的優(yōu)勢(shì)
    2.3 基于二維Gabor特征的疊前反射模式分析
        2.3.1 Gabor特征提取
        2.3.2 無監(jiān)督分析
        2.3.3 有監(jiān)督分析
    2.4 實(shí)際地震資料應(yīng)用
        2.4.1 寬方位數(shù)據(jù)
        2.4.2 CRP道集
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于疊前紋理的反射模式分析方法
    3.1 引言
    3.2 疊前紋理提取方法
        3.2.1 疊前紋理元素
        3.2.2 構(gòu)建灰度共生矩陣
        3.2.3 紋理屬性
    3.3 基于疊前紋理的反射模式分析方法
    3.4 合成數(shù)據(jù)分析
    3.5 實(shí)際地震資料應(yīng)用
    3.6 本章小結(jié)
第四章 自適應(yīng)相位的波形分類算法
    4.1 引言
    4.2 自適應(yīng)相位的K-means算法
        4.2.1 K-means算法
        4.2.2 自適應(yīng)相位的距離
        4.2.3 自適應(yīng)相位的K-means算法
    4.3 疊前數(shù)據(jù)分析方法
    4.4 合成數(shù)據(jù)分析
    4.5 物理模型數(shù)據(jù)測(cè)試
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于動(dòng)態(tài)子窗口匹配的分類方法
    5.1 引言
    5.2 DSWM距離
        5.2.1 算法原理
        5.2.2 子窗口大小選擇
        5.2.3 優(yōu)化算法
    5.3 基于DSWM距離的波形分類算法
    5.4 合成數(shù)據(jù)分析
    5.5 實(shí)際地震資料應(yīng)用
    5.6 本章小結(jié)
第六章 基于地層鄰域信息的分類算法
    6.1 引言
    6.2 多波形分類
        6.2.1 多窗口提取多波形
        6.2.2 多線性學(xué)習(xí)算法降維
    6.3 空間約束的FCM算法
        6.3.1 FCM算法
        6.3.2 空間約束的FCM算法
    6.4 合成數(shù)據(jù)分析
        6.4.1 多波形分類方法
        6.4.2 正則化的FCM方法
    6.5 實(shí)際地震資料應(yīng)用
        6.5.1 疊后數(shù)據(jù)
        6.5.2 疊前數(shù)據(jù)
    6.6 兩種算法對(duì)比分析
    6.7 本章小結(jié)
第七章 全文總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)的地震相分析[J]. 解滔,鄭曉東,張?.  地球物理學(xué)報(bào). 2016(11)
[2]基于非線性變時(shí)窗相干算法的不連續(xù)性檢測(cè)方法[J]. 蔡涵鵬,胡光岷,賀振華,王夢(mèng),賀錫雷.  石油地球物理勘探. 2016(02)
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[4]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的地震相分類[J]. 顧元,朱培民,榮輝,曾凡平,海洋.  地球科學(xué)(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)). 2013(05)
[5]基于沉積參數(shù)的地震相分析新方法[J]. 顏世翠.  工程地球物理學(xué)報(bào). 2013(02)
[6]地震波形分類技術(shù)應(yīng)用條件及其在葡北地區(qū)沉積微相研究中的應(yīng)用[J]. 江青春,王海,李丹,曹鋒,李秋芬,孫作興,周慧.  石油與天然氣地質(zhì). 2012(01)
[7]一種變時(shí)窗地震波形分類技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 王明春,明君.  中國(guó)海上油氣. 2011(05)
[8]多信息約束下的二維地震相分析[J]. 段林娣,趙占良,惠毅.  石油天然氣學(xué)報(bào). 2011(04)
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[10]基于LLE方法的地震屬性特征提取技術(shù)及其應(yīng)用(英文)[J]. 劉杏芳,鄭曉東,徐光成,王玲,楊昊.  Applied Geophysics. 2010(04)

碩士論文
[1]DBSCAN算法在地震相劃分中的應(yīng)用[D]. 楊瑞超.西安科技大學(xué) 2011
[2]礁灘相儲(chǔ)層綜合預(yù)測(cè)研究[D]. 蔡涵鵬.成都理工大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2919437