【摘 要】
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裂缝作为重要的储集空间和渗流通道对致密储层的勘探开发具有重要意义,在储层裂缝预测方面,地震属性是非常常见且有效的方法。本文根据金字塔算法在对数据多尺度分析方面的优势,在储层高精度多尺度裂缝预测和多属性融合方面开展研究。首先,将边缘保护滤波与高斯金字塔（GP）相结合,提出结构导向自适应高斯金字塔（SOA-GP）算法。通过计算梯度结构张量（GST）提供的地质构造局部走向信息,构建结构自适应各向异性高斯
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裂缝作为重要的储集空间和渗流通道对致密储层的勘探开发具有重要意义,在储层裂缝预测方面,地震属性是非常常见且有效的方法。本文根据金字塔算法在对数据多尺度分析方面的优势,在储层高精度多尺度裂缝预测和多属性融合方面开展研究。首先,将边缘保护滤波与高斯金字塔（GP）相结合,提出结构导向自适应高斯金字塔（SOA-GP）算法。通过计算梯度结构张量（GST）提供的地质构造局部走向信息,构建结构自适应各向异性高斯核,改进GP算法。压制随机噪声,保护构造边缘细节,同时将地震数据分解为不同尺度空间频带,然后提取地震属性预测多尺度裂缝。另外,针对单属性结果存在不稳定、多解性问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔算法（LP）和脉冲耦合神经网络（PCNN）的高精度属性融合方法。利用PCNN模型强大的非线性处理功能对分解数据进行聚类分析,引入局部熵对LP的各个分解尺度进行融合。实际数据应用表明,金字塔算法在利用地震属性综合表征储层裂缝上的有效性和可行性。
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