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传统希尔伯特变换(Hilbert-Huang transform, HHT)是一种识别精度较差的时频分析方法，存在端点效应和模态混叠等问题。改进的完备经验模态分解(Improve Complete Ensemble Empirical Mode Docomposition, ICEEMD)可以将复杂的地震信号分解为一系列单分量信号，较好地解决模态混叠问题，但结合希尔伯特变换提取的瞬时振幅和瞬时频率，对处理实际地震数据仍然有严重的端点效应。FWEO(Frequency-weighted Energy Operator)是一种非负频率权重算子，其结合TK能量差分算法和Hirbert变换复分析思想，具有比Hilbert变换更高的时间分辨率。但由于算法本身的原因，FWEO能量只能应用于单分量信号，不能直接应用于复杂的地震数据。因此，这里结合改进的完备经验模态分解方法和FWEO能量分离算法的优点，提取南海某工区实际地震记录的瞬时振幅和频率信息，并将预测结果与测井数据对比，预测吻合程度好、识别精度高、证明该方法可以准确地反映储层特征。 相似文献
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