导读:本文包含了地震属性优化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:属性,算法,厚度,子波,成分,阈值,分频。
地震属性优化论文文献综述
李海霞,吴苏怡[1]（2019）在《基于主成分分析方法的海量地震数据属性降维优化》一文中研究指出针对传统的地震数据属性降维优化方法所选取的地震数据属性特征贡献率低导致降维过程计算量大、CPU占用率高等问题,提出一种基于主成分分析的海量地震数据属性降维优化方法。首先根据地震样本特征建立地震数据特征矩阵,把矩阵中的特征进行聚类,运用降序法排列聚类结果,选取前几项数据作为地震数据属性特征选取结果,对其结果评估分类信息量;通过特征积分准则(FSC)修正分类信息量,获取海量地震数据属性特征节点;运用主成分分析方法对地震数据属性特征节点主成分添加标签,确定Fisher判别分析与PCA可变动选择不确定关系,建立半监督降维的全局最优化形式,运用特征值分解计算降维结果,克服海量地震数据属性降维过程中的过拟合问题,融合主成分分析算法与Fisher判别分析算法实现海量地震数据属性降维优化。实验结果证明,所提方法选取的属性特征精度及贡献率较高,降维过程中CPU占用率较低。(本文来源于《地震工程学报》期刊2019年03期）
邱玥,孙成禹,唐杰[2]（2018）在《基于优化fastICA盲源分离算法的地震属性融合方法研究》一文中研究指出地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。(本文来源于《石油物探》期刊2018年05期）
丰超,潘建国,滕团余,姚清洲,马德龙[3]（2018）在《基于相干属性增强的地震数据优化方法》一文中研究指出断裂是控制成藏的重要因素,对于寻找有效油气藏意义重大。断裂识别是研究断裂的基础,地震数据相干体属性则是应用最广泛的断裂识别方法之一。然而,相干方法面对复杂且信噪比低的地震资料,识别精度低,效果不佳,成为实际生产中常见的难题。对此,本文利用相干算法特性,针对低品质地震资料,采用高斯函数包络面代替原有子波,降低噪音干扰,将原始数据转变为适合目标断裂研究的优化数据。在对地震数据优化处理后,再相干,突出断裂特征,并通过处理前后相干效果对比,展示了方法优点。(本文来源于《CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集》期刊2018-04-24）
贾万丽,刘洋,于敏捷,王勇[4]（2018）在《分频地震属性优化与预测》一文中研究指出常规地震属性是针对全频带迭后地震数据而言。相比之下,分频地震属性采用时频分析方法得到一系列分频数据体,包含了低频信息、中频信息和高频信息。本文首先介绍了分频地震属性提取方法,通过连续小波变换(CWT)对原始地震数据进行谱分解得到分频数据体,然后在分频数据体上提取地震属性体,再结合已知层位提取分频层属性。其次,介绍了两种地震属性优化方法:主成分分析法(PCA)和局部线性嵌入法(LLE),通过对比二者对地震属性的优化效果说明了局部线性嵌入法的优越性。最后,利用分频地震属性和局部线性嵌入法对研究工区目的层的断层及裂缝发育情况进行了准确有效的预测。(本文来源于《CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集》期刊2018-04-24）
李俊霖,谭明友,罗霞,石晓光,张军华[5]（2017）在《地震属性优化方法在埕岛地区的应用》一文中研究指出1、前言埕岛地区位于济阳凹陷和渤中凹陷的交汇处,已发现构造、岩性、地层等多种油藏类型,累计上报探明储量达4.4亿吨,具备良好的勘探开发潜力。但是,埕岛储层存在埋藏浅,厚度薄,横向和纵向上变化大,连续性差等问题,河道砂体的刻画与预测遇到了一些问题。本文对地震资料进行相应预处理,并对后续提取的属性进行敏感性分析和优化处理,可为后面的储层预测提供指导。(本文来源于《2017中国地球科学联合学术年会论文集（叁十）——专题58：油气田与煤田地球物理勘探》期刊2017-10-15）
李全,童利清[6]（2017）在《基于地震属性优化组合微断裂识别技术及应用》一文中研究指出本文以断裂精细解释技术和地震属性分析技术为基础,通过对断裂具有响应特征的地震属性进行优化组合,有效刻画了研究区大级别断裂和微断裂的平面组合以及交切关系。工作流程首先以基于导向的相干体属性控制断裂展布趋势,然后优选融合凸显局部细节的倾角体、方位角体和曲率体等地震属性体精细刻画叁、四级断裂和微断裂的空间展布特征,通过该方法有效识别出研究区断裂的5种平面组合样式(梳状、反梳状、岔Ⅰ型、岔Ⅱ型、帚状),7种剖面组合关系(反Y字、Y字、复Y字、X型、帚状、阶梯状和叉状)。该技术方法对复杂断裂的识别具有一定的借鉴意义。(本文来源于《CT理论与应用研究》期刊2017年05期）
郑和忠,魏长江,王树华[7]（2017）在《基于主成分分析和核主成分分析的地震属性优化的研究》一文中研究指出在地震属性分析技术中地震属性优化是重要的一步,主成分分析法是一种常用基于有效的线性变换的地震属性优化的方法,但对具有非线性关系地震属性数据降维效果不佳,为此提出了一种基于非线性变换的核主成分分析法。该方法通过核函数将低维输入空间映射到高维特征空间,实现了对地震属性数据的非线性到线性关系的转换,并通过主成分分析对属性优化。实验结果表明,同主成分分析法相比该方法对非线性关系的地震属性优化具有更好的效果。(本文来源于《青岛大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
范飞[8]（2017）在《基于ICA和SDC技术的地震属性优化方法研究》一文中研究指出地震勘探技术是寻找油气的关键技术,近年来,由地震勘探发展起来的地震属性技术得到了非常广泛的运用。各类地震属性在不断被发掘与应用,地震精细解释及属性优化正不断进步,地震属性优化技术已经应用到叁维地震,时移地震勘探中,并在地震-地质综合解释、油藏描述与储层预测中得到广泛应用。虽然属性技术的发展给地震储层预测及含油气检测带来了许多有用的信息,但是属性的有效性和吻合性却难以得到很好的验证,在地质背景复杂、储层特征复杂、地层结构复杂等条件不同的时候,地震属性具有不同的敏感性,不同的地震属性代表着不同的储层与地层信息,属性的优化结果势必对储层预测的精度产生较大的影响,因此需要开展属性预测并进行属性优化的研究。目前在地震储层预测中常用的属性优化方法有很多,各种方法对应着不同的统计学理论,因而需要从中找出合适的属性优化方法或者组合方法来开展属性优选。本文论述了独立分量分析(ICA)的基本理论,阐述了ICA的定义、特点及数学表达方式、基本模型的估算方法,然后将ICA、FastICA、KICA分析方法运用到资料去噪处理及属性优化中。本文还介绍了叁参数属性敏感性分析方法,论述了SDC方法的基本原理及主要内容,运用该方法开展了二维模型资料及叁维实际地震资料的SDC地震属性优化及分析。在两种方法实现的基础上,充分将两种方法结合,首次实现了SDC-KICA属性组合优化,对比分析了将ICA、SDC、SDC-KICA属性优化结果运用于预测储层厚度、孔隙度及含油饱和度的精度及效果。本文研究结果表明:运用KICA方法可以实现地震属性优化,在优化分离精度和速度上,KICA方法要明显比ICA、FastICA分析更好。运用SDC-KICA组合属性优化结果预测储层厚度、孔隙度、含油饱和度相比单独的SDC和KICA方法优化结果均更优,单井的匹配程度更好,更符合地质变化规律。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2017-05-01）
马玉歌[9]（2017）在《地震属性优化技术在SH地区沙一段的应用》一文中研究指出地震属性与所预测对象之间的关系十分复杂。不同工区和不同储层有不同的敏感地震属性,同一工区、同一储层不同预测对象对应的敏感地震属性也有差异。应用单一地震属性预测储层精度不高,且地震属性种类繁多,不能同时参与预测。应用地震属性优化技术研究SH地区沙一段生物灰岩储层发育区,在不同岩性组合地震反射特征分析的基础上,运用聚类分析方法优选出对生物灰岩储层最敏感的地震属性组合进行储层预测,极大地提高了储层预测的可靠性。(本文来源于《内江科技》期刊2017年02期）
苏玉平,周晨光,王天奇,吴大成,马凤良[10]（2014）在《河道砂体迭前地震属性的优化与应用——以哈萨克斯坦南图尔盖盆地为例》一文中研究指出哈萨克斯坦南图尔盖盆地侏罗系岩性圈闭较为发育,河道多期次发育、砂体较为孤立且连续性差,勘探处于高成熟阶段,目前主要利用迭后地震资料进行河道识别但效果不佳。为此,对河道砂体迭前道集特征进行了分析,采用子波拉伸校正、品质因子Q补偿、特定角度迭加等措施,改善了河道的成像效果,优化出了能更清晰地反映河道特征的迭前地震属性。借助地层切片技术,结合盆地的基本地质情况,精细地刻画出了工区内河道的空间展布特征。结论认为:1研究区的物源是来自西北方向的;2J3ak组内3个四级层序中至少发育5期河道;其中SQ8-2层序内至少发育3期,代表着河道发育最广泛、发育最强烈的时期,沉积过程的继承性特征明显;3早期的SQ8-1层序充填以湖盆被河流填平补齐为特点,晚期的SQ8-3层序充填范围缩小,反映了水体范围缩小的过程。(本文来源于《天然气工业》期刊2014年11期）
地震属性优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地震属性优化论文参考文献
[1].李海霞,吴苏怡.基于主成分分析方法的海量地震数据属性降维优化[J].地震工程学报.2019
[2].邱玥,孙成禹,唐杰.基于优化fastICA盲源分离算法的地震属性融合方法研究[J].石油物探.2018
[3].丰超,潘建国,滕团余,姚清洲,马德龙.基于相干属性增强的地震数据优化方法[C].CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集.2018
[4].贾万丽,刘洋,于敏捷,王勇.分频地震属性优化与预测[C].CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集.2018
[5].李俊霖,谭明友,罗霞,石晓光,张军华.地震属性优化方法在埕岛地区的应用[C].2017中国地球科学联合学术年会论文集（叁十）——专题58：油气田与煤田地球物理勘探.2017
[6].李全,童利清.基于地震属性优化组合微断裂识别技术及应用[J].CT理论与应用研究.2017
[7].郑和忠,魏长江,王树华.基于主成分分析和核主成分分析的地震属性优化的研究[J].青岛大学学报(自然科学版).2017
[8].范飞.基于ICA和SDC技术的地震属性优化方法研究[D].中国石油大学(华东).2017
[9].马玉歌.地震属性优化技术在SH地区沙一段的应用[J].内江科技.2017
[10].苏玉平,周晨光,王天奇,吴大成,马凤良.河道砂体迭前地震属性的优化与应用——以哈萨克斯坦南图尔盖盆地为例[J].天然气工业.2014
论文知识图
