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题名多尺度奇异性检测及其在地震相分析中的应用
被引量:2
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作者
刘兰锋
曹思远
熊伟
焦迎水
王鲁
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机构
中国石油大学(北京)资源与信息学院
中油集团东方地球物理公司物探技术研究中心
英得赛斯科技(北京)有限公司
中国石油集团测井有限公司测井仪器厂
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出处
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2009年第6期2220-2225,共6页
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文摘
本文从地震道的奇异属性出发,利用连续小波变换求取地震道的小波变换模极大值曲线,并沿此曲线提取地震道的小渡变换系数,称之为小波变换模极大值连线振幅。此属性不仅可以代表信号本身,而且可以最大程度的区别于相邻道,并且具有地震道多尺度的特征,即兼具时频域的特征,由此结合自组织神经网络,我们提出了一种新的地震相分析方法,通过模型合成地震记录实验分析,证明此方法是可行的,且对地质层位的解释误差具有一定的容许度,最后,将此方法应用于了实际资料,取得了良好的效果。
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关键词
小波变换
模极大值曲线
奇异属性
神经网络
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Keywords
wavelet transform, modulus maxima Lines, singularity, neural net
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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