铀弱信息伽玛全谱分解分形方法

来源 :中国地球物理学会第二十八届年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shoretxm
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  本文项目从数据处理角度考虑,浅析铀矿产弱信息提取方法:噪声调整奇异值分解(NASVD)、自适应模糊神经网络分析(ANFIS)。如果在深部隐伏弱信息提取有所突破,对铀矿找矿工作意义是重大的。
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本文通过对不同地层模型和实际沉积旋回地层的时频特征分析,得出以下结论:(1)对所有沉积旋回地层,其时频特征值随地层厚度的增大而减小;(2)不论是正旋回沉积地层还是反旋回沉积地层,其频率重心和频率中心曲线走向基本一致,都是随着地层厚度的增大而减小,并且频率中心要比频率重心大;(3)对于正旋回沉积地层,振幅重心曲线有个峰值,在峰值左侧,振幅重心随着地层厚度的增大而增大,在峰值右侧,振幅重心随着地层厚度
本文主要采用统计性属性对波谱进行定量表征。首先分析了统计性属性的表征能力,并对Gauss频谱做了数值模拟,其次列举了统计性定量表征在地球物理中的应用实例,最后得出结论:波谱统计性定量表征法客观、稳定,不受采样率的影响,且抗噪性较好,能较好地描述谱特征及表征记录的分辨率,为实际生产和理论研究提供了一种较为简便的频域定量表征方式。
本文对自适应平滑滤波算法进行进一步改进,并将其应用于对沿层地震属性的滤波中,再采用小波变换进行多尺度边缘检测,获得了较好的检测结果,保留了更多的微弱边缘和细节信息。
本文为了分析溶洞类型、实际大小与地震剖面上“串珠”间的关系,依据哈拉哈塘地区的地质特征和地震剖面上所展示的不同形态的“串珠”特征来设计地震地质模型,通过物理正演模拟得到不同类型溶洞的“串珠”反射,进而归类分析“串珠”特征以及各“串珠”对应的不同溶洞体,从而为碳酸盐岩溶洞储层的勘探开发提供理论指导。
本文介绍在利用三维地震纹理属性进行河道识别和河道砂体的精细刻画过程中,灰度共生矩阵是用来分析纹理特征的重要方法之一,在利用灰度共生矩阵计算地震纹理属性时,地震数据与灰度值的转换等级、纹理分析的时间窗口和空间窗口的大小、纹理分析方向、当前像素与相邻像素的距离等参数影响纹理分析的效果,所以要通过试验来确定这些参数。
本文介绍了地震波形分类的基本原理,在此基础上详细阐述了波形分类技术实现的具体步骤:1.选择目标层段并建立层切片;2.神经网络训练;3.利用分类结果警醒平面成图;4.地震相处理解释。
深水区勘探程度低,常常面临少井甚至无井的局面,针对该情况文中探讨了波形分类技术和频谱成像技术的原理,介绍了一种在无井或少井情况下利用波形分类和频谱成像技术进行储层预测的方法。首先利用地震相波形分析技术,对研究区三维地震资料进行了波形分类,划分了该地的沉积相,预测了砂体的分布范围,随后使用频谱成像技术验证了分类的结果,并估算了砂体的厚度,为有利目标的钻探提供了地质依据。
为了获得华庆油田某区块的Φ与T、Rt的关系式,笔者共收集华庆油田该区块35口取心井2010块孔隙度岩样分析数据,归位到77个渗透层。对长庆油田该区块岩心分析孔隙度和测井声波时差、视电阻率值进行回归分析得到该区块油层、油干层的经验公式。模型适用性及试算结果:该公式与其它计算孔隙度公式的不同在于,此处给出的公式是非线性的。储层有效孔隙度不仅与声波时差有关,而且还与电阻率Rt有着紧密的联系。
本文研究了决策树算法的基本原理,阐述了岩性自动分类处理及评价流程,通过实际数据的应用对比正确率结果,发现:①测井曲线种类和数量的选择对分类结果有很大的影响。曲线数量越大,选择有利于解释岩性的曲线,则对分类效果越好。②两口井所测量的测井曲线深度的不同对分类结果影响很大。当深度范围一致时,分类结果最好。最后,对得到的自动分类结果仍然需要进行人为解释,让分类结果更接近实际地层。
本文针对琼东南盆地油气检测中常规属性无法识别目标储层流体特征的技术难点,从地震资料油气检测原理出发,利用频谱成像技术、瞬时子波吸收分析技术、AVO分析、流体替代等技术手段,通过找出储层流体敏感属性进行油气检测,通过不同方法的相互验证,大大减小了地球物理方法的多解性和不确定性,研究结果与已钻油气水分布吻合较好,通过对X区块目标区油气层的空间展布进行分析,预测了有利构造目的层含油气范围,预测结果得到了