盛秋红;刘天佑;刘大为;

• 1:中国地质大学研究生院
• 2:中国地质大学地球物理与空间信息学院
• 3:中国地质大学研究生院 武汉430074中国地质大学地球物理与空间信息学院
• 4:武汉430074

摘要(Abstract)：

针对短时窗傅立叶变换频谱分析方法存在窗函数选取不确定、分辨率固定、频谱分析精度较低等问题,采用了复小波分析方法对地震信号进行时频分析,选择复Morlet小波作为分析小波,对地震信号进行复小波变换,并将尺度域转换到频率域,获得了不同频率的时频特征水平切片;用理论模型说明了复小波频谱分析精度明显高于傅立叶变换的频谱分析。对新疆某油田实际资料的处理结果表明,复小波频谱分析能细致地反映储层的分布、位置及形态,其效果优于短时窗傅立叶变换方法。

关键词(KeyWords)： 复小波;频谱分析;短时窗傅立叶变换;储层预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国石油化工股份有限公司油田部勘探先导项目“江汉盆地西南缘三维地震老资料联片信息处理”(ZNKT2006-1)

作者(Author): 盛秋红;刘天佑;刘大为;

Email:

DOI:

参考文献(References)：

• [1]黄平,路中侃.川东石炭系气水分布及预测[J].石油地球物理勘探,1996,31(增刊):95-100.
• [2]崔凤林,管叶君.时频分析———薄互层结构研究的新途径[J].石油物探,1992,31(2):1-15.
• [3]Partyka G,Gridley J,Lopz J.Interpretational application ofspectral decomposition in reservoir characterization[J].TheLeading Edge,1999,18(3):353-360.
• [4]Taner M,Koehler F,Sheriff R E.Complex seismic trace analy-sis[J].Geophysics,1979,44(6):1 041-1 063.
• [5]王西文,刘全新,李幼铭.地震信号瞬时特征在小波域分频提取的方法和应用[J].石油地球物理勘探,2000,35(4):452-478.
• [6]Satish S,Parthas R,Phil D,et al.Spectral decomposition ofseismic data with continuous-wavelet transform[J].Geophys-ics,2005,70(6):19-25.
• [7]卢新城,龚沈光,周骏.基于Morlet小波的高分辨率信号频谱估计[J].武汉理工大学学报,2002,26(5):622-635.