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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波变换系数,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. 相似文献
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近年来,地震勘探逐渐面向深层、复杂构造和岩性油气藏,与此同时,对地震资料处理也提出了更高的标准和要求.保幅降噪是地震资料处理中的重要环节.叠前地震资料的品质直接影响后续反演结果的精度,但道编辑后的实际数据除信噪比较低之外还存在缺道等现象,常规的保幅去噪方法无法同时进行道插值.本文基于贝叶斯反演框架提出了一种能够同时进行道插值的叠前地震资料保幅去噪方法.该方法充分考虑了现有方法的局限性,利用插值算子对缺失地震道进行插值处理,同时基于地震振幅随角度变化的连续性在差分域采用贝叶斯框架引入了先验约束,能够在保幅去噪的同时,进行道插值,极大改善了叠前地震资料的品质.合成和野外的例子均验证了该方法的有效性. 相似文献
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