高分辨率的地震信号全谱分解方法研究

Random noise suppressing and seismic attributes analysis are crucial aspects affecting the liquid identification, both these technologies can be solved by time-frequency analysis methods. Traditional time-frequency analysis methods have many deficiencies in resolving your problems. In order to improve the effect of fluid identification and noise suppression, this research will combine factional sparse theory and traditional technologies of seismic signal processing, propose fractional sparse time-frequency analysis method. The main research contents of this project are: 1) Combining the sparse fractional Fourier transform with the traditional time frequency analysis method and sparse time frequency analysis method, the new method of fractional sparse time-frequency analysis methods are obtained with high resolutions and more suitable for seismic data processing. 2)Using the rotation and sparsity characteristics of fractional domain sparse time frequency analysis method, the accurate time-frequency structures are obtained, a variety of effective attributes will be extracted in fractional time-frequency domain for fluid identification. 3)Sparse time-frequency analysis methods and fractional time-frequency analysis methods will be combined to use in random noise suppression technique, and the new random noise suppressing methods will be propose such as fractional time-frequency domain filtering, fractional time-frequency peak filtering, fractional matching tracking filtering. This project not only has important theoretical value by focusing on the innovative theory and methods of modern signal processing, but also has a good prospect with solving the important problems for complex reservoir exploration.

随机噪声压制和地震属性分析都是影响流体识别至关重要的环节，这两种技术均可以用时频分析方法予以解决。传统时频分析方法解决这些问题时，存在诸多不足之处。为了提高流体识别和噪声抑制的效果，本项目结合最新的分数阶傅里叶变换和稀疏理论以及地震信号处理技术，提出高分辨率的时频分析方法。本项目的主要研究内容有：1)将分数阶傅里叶变换与传统时频分析方法以及稀疏时频分析方法相结合，得到时频分辨率更高、更适合地震信号的分数域稀疏时频分析方法。2)利用分数域稀疏时频分析方法的旋转性和稀疏性，获得精确的时频结构，提取各种有效的分数时频域属性，用于流体识别；3)将稀疏时频方法和分数域时频分析方法结合应用于地震资料随机噪声压制中，提出分数时频域滤波、分数时频域峰值滤波、分数域匹配追踪滤波方法等随机噪声压制方法。本研究着眼于现代信号处理的创新理论与方法研究，具有重要的理论意义；同时，紧密结合复杂油气藏勘探中的热点问题，

本项目结合复杂油气藏勘探亟待解决的难点问题，提出和研究了一种新的将常规频谱成像理论延伸到基于压缩感知的理论与方法，充分挖掘复杂地震信号的时频域异常，更精确的刻画表征流体异常信号的时频分布规律，以期提高地震资料储层预测和流体识别的精度。研究内容包括：1)针对复杂地震信号，提出了基于线性调频信号的分数域时频分析新方法。建立了分数域和整数域多种时频分布的表示形式，探索和研究分数域与整数域、不同分布变换核之间的内在关系；2)高分辨率分数域频谱成像的关键技术研究，包括分数域最优阶，时频能量分配等理论和方法等；3）复杂地震信号基于稀疏理论的频谱分解、以及噪声压制等。.经过4年多的研究，取得了一系列研究成果。1）提出了基于模糊域的分数域最优价求取理论；2）首次提出分数域最优短时谱图变换，并运用该算法进行了理论模型和实际资料的仿真，取得了较好的仿真结果；3）将快速投影迭代软阈值投影算法引入稀疏短时傅里叶变换，提出了稀疏短时傅里叶变换新方法，该方法和传统稀疏短时傅里叶变换比较，算法的运算速度得到大大提升，并获得高时频聚集性的谱分解结果，提高了储层预测的精度；进行了理论模型和实际资料的仿真，取得了较好的仿真结果。在此基础上，将该方法用于地滚噪声压制，和传统时频分析方法比较，去除噪声后信号的同相轴更清晰。.本项目研究成果已得到川东北地区渡口河、新疆等地区实际资料的验证，取得了较好的应用效果。研究成果具有重要的理论意义和良好的应用前景。