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常规AVO分析是以单一界面为前提,用来分析薄层的AVO响应特征存在误差。Brekhovski给出的层状传播矩阵方程考虑了层内波的反射和透射以及层厚等影响因素,更适合用于讨论薄互层的地震响应特征。对薄层进行Brekhovski正演,发现不同入射角下振幅与厚度关系不同,与叠后全叠加振幅相比,截距P属性和薄层厚度之间的线性关系更强,说明P属性比全叠加振幅更有利于薄层厚度预测。不同薄互层模型的Brekhovski正演结果表明:净厚度和泊松比是影响AVO曲线特征的两个主要因素,净厚度越小,泊松比对截距P和梯度G属性的影响越小;当泊松比一定时,净厚度和P、G属性呈近似线性关系,P属性与净厚度关系更敏感,可用于薄互层净厚度预测。应用实例证明在薄互层区P属性用于砂地比预测效果比较好,叠后振幅和叠前反演的弹性阻抗预测的净砂岩厚度精度较差。 相似文献
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匹配追踪算法具有较高的时频分辨率和局部自适应性,能同时在时间域和频率域获得较准确的定位,但仍存在低频阴影和运算效率低等问题,影响了该技术在实际工作中的运用。为提高匹配追踪算法的计算精度和运算效率,在基于Ricker子波匹配追踪方法的基础上,通过优化迭代方案,改进原子主频计算方法和压缩原子旁瓣的方式,提高了频率定位的准确性和时频谱的时间分辨率;采用自适应获取原子参数的方法,大大提高了算法的运算效率。模型实验结果和实际地震资料证明了该算法的有效性,在某薄储层地区应用该改进算法提取时频属性,切片结果很好地表征了砂岩的展布特征,有助于沉积微相的刻画。 相似文献
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准确、高效地获取地震资料的频率信息是时频技术的关键。目前最热门的匹配追踪算法相比常用的小波变换和广义S变换来说,具有更高的时频分辨率和局部自适应性,能同时在时间域和频率域获得较准确的定位,提取较准确的频率域信息,为地震属性研究、油气检测等研究工作服务。RGB色彩融合技术是一种显示技术,它可以将多个频率体分为低、中、高三个频带进行融合显示,全面地反映各频带信息,弥补单一属性包含信息较少的缺点。将采用匹配追踪的RGB色彩融合技术应用于实际地震资料,清楚地刻画了河道的边界,并对河道内部的非均质性有一定程度的反映,较常规属性具有更深刻的意义。 相似文献
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