基于S-变换的水中目标特征提取

介绍了一种相对较新的联合时频分析方法——S-变换法,并利用S-变换对水中目标信号的相位特征和局部谱进行提取。列举了一些联合时频分析的应用例子,证明了此法对水中目标特征提取的有效性。

频谱分解技术在古河道识别中的应用

河流相储集层一般具有单层厚度薄、横向变化快、储层预测难的特点。传统地震预测方法是根据全频段信息进行研究,模糊了不同频率信号所携带的不同地质信息,降低了其预测精度。基于短时窗傅里叶变换的频谱分解技术,可将地震数据由时间域变换到频率域,生成的振幅频率体和相位体可用来检测薄层及地质异常体横向不连续性,提高了储层预测的精度。基于此,首先根据已钻井的测井、录井等资料,建立了河道砂体正演模型,得到正演记录,并对正演记录进行时频分解,分析河道处响应特征,用于河道砂体的追踪识别。然后,对目的层段进行时频转换,提取振幅体频率切片,刻画出古河道的形态特征,并提取相位体切片,识别出断裂分布特征,指导了有利储层的预测。该技术在古河道砂体预测中的成功运用,值得进一步推广。

基于时频分析的成像小弱运动目标检测方法

针对传统空时域滤波器难以剔除杂波(尤其是杂波边缘)的缺点,提出了一种基于时频分析的弱小运动目标检测方法。理论分析表明,目标经过处的时频是一个小波包,波包的幅度与目标的幅度一致,而宽度则与目标速度成反比关系;杂波边缘经过处的时频则是一个上坡或者下坡。采用两级滤波方法检测运动目标,即首先采用恒虚警率准则过滤噪声,然后再利用目标出现处存在的波包,分别统计主瓣与旁瓣能量及其能量比,去除杂波,检测出运动目标。云背景下弱小目标检测试验结果证明了该方法的有效性。

谱分解技术在A气田的应用

频谱分解技术是源于BP石油公司的一种基于频率域的储集层解释新技术,它利用短时窗傅里叶变化技术把目标地质体从时间域转换到频率域进行识别,从而更好地确定储集层几何形态,改善地震分辨率。该技术被广泛用于刻画横向上不连续的地质异常体、预测薄储集层结构以及判断沉积环境等方面,在A气田的储层预测工作中取得了良好的应用效果。