简介：在储层发育带，通常地震波波形会变复杂，所以关联维会变小。但由于地震波是有一定带宽的信号，波形受这个带宽内所有频率成分的影响，如果直接进行关联维的计算，其结果往往不能很好地反映储层。鉴于这种情况，提出了经验模态分解（EMD）与关联维相结合的方法，利用EMD对地震波进行分解，对分解后的每一个平稳的固有模函数（IntrinsicModeFunction，IMF）分量进行关联维计算，将计算结果与有效的IMF分量进行储层预测。利用该方法对xx区三叠系中油组进行了试算，取得了较好的效果。

简介：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，由于数据挖掘具有出色的非线性建模能力和自组织学习能力，因此可以在复杂储层的测井解释中发挥作用。本文用数据挖掘方法识别复杂储层的岩性。将岩性识别作为一种分类任务建立数据挖掘流程，包括特征提取、特征选择和建立模型等步骤。本文用独立成分分析法从测井曲线中提取信息；然后使用分支定界算法寻找最佳的特征子集，并消除冗佘信息；最后采用C5．0决策树算法建立分类模型的测井曲线。模型和实际测井数据吻合较好，表明在复杂油藏的研究中数据挖掘方法是有效的。

简介：中国西部复杂山地是地震勘探的难点区域,地表和地下都复杂,从而导致地表激发困难,地震资料干扰严重、信噪比低。地下构造形态复杂,导致反射点分散严重,前人尝试过弯线采集,但很少考虑地下实际构造特征。本文章提出基于CRP的不规则采集设计方法,使地表避开难以激发的区域,地下考虑构造特征及CRP点分布位置,优化地表接收线位置,通过地表有目的布置接收点位置,最大程度的保证地下CRP点不分散,从而提高地震数据的信噪比.并以四川盆地某工地的实际资料通过模型数据验证了方法的合理性与可行性。表明该方法能够解决复杂地区地震采集存在的部分难题,为复杂地区的地震勘探采集提供一个新的思路。

简介：地震数据规则化是地震信号处理中一个重要步骤,近年来受到广泛关注的压缩感知技术已经被应用到地震数据规则化中。压缩感知技术突破了传统的Shannon-Nyqiust采样定理的限制,可以用采集的少量地震数据重构完整数据。基于压缩感知技术的地震数据规则化质量主要受三个因素影响,除了受地震信号在不同变换域的稀疏表达和11范数重构算法的影响外,极大地取决于地震道随机稀疏采样方式。尽管已有学者开展了2D地震数据离散均匀分布随机采样方式研究,但设计新的稀疏采样方案仍然很有必要。在本文中,我们提出满足Bernoulli分布规律的Bernoulli随机稀疏采样方式和它的抖动形式。对2D数值模拟数据进行四种随机稀疏采样方案和两种变换（Fourier变换和Curvelet变换）实验,对获取的不完整数据应用11范数谱投影梯度算法（SPGL1）进行重构。考虑到不同随机种子点产生不同约束矩阵R会有不同的规则化质量,对每种方案和每个稀疏采样因子进行10次规则化实验,并计算出相应信噪比（SNR）的平均值和标准偏差。实验结果表明,我们提出的新方案好于或等于已有的离散均匀分布采样方案。

简介：中国西部复杂山地是地震勘探的难点区域,地表和地下都复杂,从而导致地表激发困难,地震资料干扰严重、信噪比低。地下构造形态复杂,导致反射点分散严重,前人尝试过弯线采集,但很少考虑地下实际构造特征。本文章提出基于CRP的不规则采集设计方法,使地表避开难以激发的区域,地下考虑构造特征及CRP点分布位置,优化地表接收线位置,通过地表有目的布置接收点位置,最大程度的保证地下CRP点不分散,从而提高地震数据的信噪比.并以四川盆地某工地的实际资料通过模型数据验证了方法的合理性与可行性。表明该方法能够解决复杂地区地震采集存在的部分难题,为复杂地区的地震勘探采集提供一个新的思路。