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时间:2020-06-03
《谱分解技术在煤层厚度预测及沉积环境方面的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷2期中国煤炭地质Vol-26No.022014年2月COALGEOLOGYOFCHINAFeb.2014doi:10.3969~.issn.1674—1803.2014.02.12文章编号:1674—1803(2014)02—0055—05谱分解技术在煤层厚度预测及沉积环境方面的应用郝治国,常锁亮,张新民,施绍武,桂文华,许玉莹,成跃(山西山地物探技术有限公司,山西晋中030600)摘要:谱分解技术是通过短时窗离散傅里叶变换(DFT)将地震资料从时间域转换到频率域,得到振幅谱及相位谱调谐体的一项
2、处理技术。通过谱分解顺层相位与频率切片可以较清晰地了解区内煤层的岩性特征及沉积环境,从而预测煤厚。基于该项技术,以山西省沁水盆地某研究区山西组3煤层为例,研究了3号煤层厚度与下伏砂岩厚度的对应关系,发现3煤层厚度与基底分流河道砂岩厚度呈负相关关系,即煤层厚度随基底砂岩厚度增大而减小。由此认为在三角洲平原沉积环境下,在钻孔较少且分布不均匀时,可通过谱分解属性切片对煤层基底砂岩厚度的预测来推断煤厚。该区利用谱分解技术预测的煤厚趋势与振幅法获得的煤厚趋势相比,其精度较高,因此,谱分解技术不失为一种较好的煤层预
3、测方法。关键词:地震分辨率;谱分解法;振幅法;沉积环境;煤厚预测中图分类号:P631.4文献标识码:AApplicationofSpectralDecompositionTechnologyinCoalThicknessPredictionandSedimentaryEnvironmentAspectsHaoZhiguo,ChangSuoliang,ZhangXinmin,ShiShaowu,GuiWenhua,XuYuyingandChengYue(ShanxiMountainLandGeophysi
4、calProspectingTechnologyCo.Ltd.,Jinzhong,Shanxi030600)Abstract:ThespectraldecompositiontechnologyisakindofprocessingtechnologythroughshorttimewindowdiscreteFouriertrans—form(OVT),transformingseismicdatafromtimedomaintofrequencydomain,inordertogetamplitud
5、espectrumandphasespectrumtuningbody.Throughspectraldecompositionbeddingphaseandfrequencyslicescanclearlyfindoutcoalseamlithologicalfeaturesanddepositionalenvironment,accordinglytopredictcoalthickness.Basedonthetechnology,takingShanxiFormationcoalNo.3inaQ
6、inshuiBasinstudyarea,ShanxiProvinceasanexample,studiedcorrespondencebetweenthicknessesofcoalNo.3andunderlyingsandstone,havefoundanegativecorrelationbetweenthicknessesofcoalNo.3andbasaldistributarychannelsandstone,i.e.coalthick—nessdecreasingalongwithbasa
7、lsandstonethicknessincreasing.Fromthisconsideredthatunderthedeltaplaindepositionalenviron—ment,incaseofseldomandunevenlydistributedboreholes,throughspectraldecompositionattributeslicescanpredictbasalsandstonethickness,andthencoalthickness.Theaccuracyofpr
8、edictedcoalthicknesstrendthroughspectraldecompositiontechnologyisbetterthanthosefromamplitudemethod,thusthespectraldecompositiontechnologycanyetberegardedasapreferablecoalseampredictingmethod.Keywords:seismicdataresolution
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