【摘 要】
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在地震纹理解释中,传统的基于三维灰度共生矩阵的纹理提取方法能有效的识别出纹理属性特征并进行储层描述和预测,考虑到实际地震资料受到地震信号分辨率的限制,河道砂体等地
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在地震纹理解释中,传统的基于三维灰度共生矩阵的纹理提取方法能有效的识别出纹理属性特征并进行储层描述和预测,考虑到实际地震资料受到地震信号分辨率的限制,河道砂体等地层横向非均质体波形信号受到上覆地层或者下伏地层强反射严重影响即原始信号受到强背景噪声的干扰,进而影响储层纹理属性特征的估计。本文采用基于形态分量分析(MCA)的地震突变特征分离方法来分离强背景噪声,并将基于三维灰度共生矩阵(VCM)的纹理属性提取算法应用于强背景噪声干扰分离后的地震信号。结果表明,分离强背景噪声干扰后的地震信号的纹理属性有效降低了由原始信号直接提取的纹理属性解释的不确定性,明显增强了纹理属性用于储层解释的合理性,对储层描述和预测具有重要意义。
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