自适应最优核时频分布在地震储层预测中的应用.pdf

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1、第43卷第8期中南大学学报(自然科学版)、，01．43NO82012年8月JournalofCentralSouthUniversity(ScienceandTechnology)Aug．2012自适应最优核时频分布在地震储层预测中的应用刘小龙，-，王华，赵淑娥，陈建军。，魏军，刘强(1．中国地质大学(武汉)资源学院构造与油气资源教育部重点实验室，湖北武汉，430074；2．中海油研究总院，北京，100027；3．中国石油玉门油田分公司勘探开发研究院，甘肃酒泉，7350101摘要：提高时频分辨率是频

2、谱成像技术研究的重点。自适应最优核时频分布采用随信号特征自适应变化的核函数，在模糊域对远离原点的互分量进行抑制，并尽可能的保留集中在原点附近的自分量。通过理论模型验证，该方法较好地抑制了交叉项干扰，同时较连续小波变换和平滑伪Wigner-Ville分布等方法具有更高时频分辨率。最后在营尔凹陷长沙岭地区的实例应用中，利用自适应最优核时频分布对该区目标储层进行了频谱成像处理，并结合沉积相特征对长沙岭地区进行有利区带预测。结果表明：该方法适用于实际地震信号的时频分析，对储层刻画优于传统方法，且对研究区储层

3、预测具有有效性。关键词：自适应最优核时频分布；高分辨率；频谱成像；储层预测中图分类号：P631．4；TEl9文献标志码：A文章编号：1672—7207(2012108—3114一O7Applicationofadaptiveoptimalkerneltime—frequencyrepresentati0ninreservoirpredictionLIUXiao．1ong，一，WANGHua，ZHAOShu～e，CHENJian-jun，WEIJun，LIUQiang(1．KeyLaboratoryo

4、fTectonicsandPetroleumResourcesofMinistryofEducation，FacultyofEarthResources，ChinaUniversityofGeosciences，Wuhan430074，China；2．CNOOCResearchInstitute，Beijing100027，China；3．YumenPetroleumExplorationandDevelopmentInstitute，ChinaNationalPetroleumCorporatio

5、n，Jiuquan735010，China)Abstract：Toimprovere~utionisthekeypointofspectralimaging．Adaptiveoptimalkerneltime·frequencyrepresentationusedakernelfunctionwhichcanchangeadaptivelywithsignalcharacteristicstoweighttheambiguityfunction．Thecross—componentslocateda

6、wayfromtheoriginoftheambiguityplanearesuppressed，andtheauto—componentscenteredattheoriginarepassed．Adaptiveoptimalkerneltime—frequencyrepresentationdecreasestheimpactofcrosstermsobviouslyandobtainsabeRertime-frequencyresolutionthanthemethodsasCWTandSPW

7、VD，whichisprovedbythemodeldata．Basedonadaptiveoptimalkerneltime—frequencyrepresentation，theseismicdataofthetargetlayerinChangshalingareaofYing’erSagareprocessedbyspectralimaging．Onthebasisofspectralimagingresultsandsedimentaryenvironment，apredictionoff

8、avorablezonesinChangshalingareawasmade．Theresultshowsthatthismethodisnotonlysuitableforthetime—frequencyanalysisofseismicsignalandexcelsthetraditionalmethodsinreservoirdescription，butalsotakesaneffectivenessinreservoirprediction．Keyword