简介：地震纹理属性与地震相和储层特征密切相关,广泛地应用在地震资料的解释中。传统的地震纹理属性基于叠后数据提取,受叠加作用的影响,易造成地层特征信息的损失,不利于复杂储层的描述。本文提出叠前纹理属性,其不仅可以精细地刻画不同反射点波形的横向连续性,也能体现AVO、各向异性和介质的均质性。基于叠前纹理属性丰富的地层特征表达能力,结合SOM聚类算法,形成了利用叠前数据进行地震相分析的方法。该方法应用于中国某工区宽方位地震资料,通过对比证实了叠前纹理属性描述地层横向变化的优越性,并能揭示各向异性特征及非均质性特征,基于叠前纹理的分类结果能有效区分不同的地震反射模式,为地震相分析提供了可靠的依据。
简介：传统的f-x域经验模态分解法（Empiricalmodedecomposition,EMD）能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。
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