【摘 要】
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本文将经验模态分解方法引入到地震相分析中，来确定反映构造和油气特征的有利属性分量，以进行构造解释和油气预测。经验模态分解方法是最近发展起来的希尔伯特—黄变换的核心部分，可以将地震数据分解为多阶IMF 分量，不同IMF 分量具有不同的频率特性，反映不同的地质信息，通过与kohonen 自组织神经网路的地震相分析相结合，模型试算和实际资料应用结果表明分解后的各阶IMF 分量包含不同的地质信息，用感兴趣
【出 处】
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中国石油学会2010年物探技术研讨会
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本文将经验模态分解方法引入到地震相分析中，来确定反映构造和油气特征的有利属性分量，以进行构造解释和油气预测。经验模态分解方法是最近发展起来的希尔伯特—黄变换的核心部分，可以将地震数据分解为多阶IMF 分量，不同IMF 分量具有不同的频率特性，反映不同的地质信息，通过与kohonen 自组织神经网路的地震相分析相结合，模型试算和实际资料应用结果表明分解后的各阶IMF 分量包含不同的地质信息，用感兴趣的IMF 分量能够重构信号，重构后的地震信号能够更加清晰的显示断层展布特征，有利储层范围等，提高了地震资料的信噪比和分辨率，对构造解释和储层预测具有重要的指导意义。
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