基于匹配追踪的RGB融合技术及在河道刻画中的应用

准确、高效地获取地震资料的频率信息是时频技术的关键。目前最热门的匹配追踪算法相比常用的小波变换和广义S变换来说,具有更高的时频分辨率和局部自适应性,能同时在时间域和频率域获得较准确的定位,提取较准确的频率域信息,为地震属性研究、油气检测等研究工作服务。RGB色彩融合技术是一种显示技术,它可以将多个频率体分为低、中、高三个频带进行融合显示,全面地反映各频带信息,弥补单一属性包含信息较少的缺点。将采用匹配追踪的RGB色彩融合技术应用于实际地震资料,清楚地刻画了河道的边界,并对河道内部的非均质性有一定程度的反映,较常规属性具有更深刻的意义。

时频属性法薄互层预测

1/4波长以内的薄互层厚度预测一直是勘探难题,本文主要探讨利用时频属性预测薄互层累计厚度的方法。通过薄互层楔状模型和两个叠置薄层模型,厘清薄互层累计厚度与时频属性的关系及其主要影响因素。模型研究结果表明:净毛比、层数和互层模式都对峰值振幅—毛厚度关系有影响,其中净毛比影响最大,其次是互层数,影响最小的是互层模式;净毛比控制峰值振幅、峰值频率与毛厚度关系,也控制调谐厚度范围;在调谐厚度内,峰值振幅(积分能谱)与毛厚度呈单调递增线性关系,峰值频率与毛厚度呈单调递减线性关系;积分能谱与净厚度呈线性关系,积分能谱有扩大调谐厚度范围功能,有利于计算薄互层净厚度。根据模型试算结果,在实际资料中运用人工智能方法,利用峰值振幅和峰值频率等联合计算薄互层净厚度。预测结果表明本文方法准确、可靠,实用性强。