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  • 简介:地震数据的精确解释和分析非常依赖于所使用算法的稳定性。我们着重于盐地震勘探的稳定检测。我们讨论一个基于地震成像中最佳结构特征属性排序分类的盐探测新模型。该算法克服了现有的基于结构属性技术的局限性,因为该技术非常依赖于盐固有的地质属性与盐检测所用的属性数量。该算法综合了灰度共生矩阵(GLCM)属性,Gabor滤波器,以及含有使用属性特征排序信息协方差矩阵的本征结构等属性。将排序前列的属性组合起来形成一组最优的特征集,以保证算法即使在沿盐边界没有强反射层的情况下也能有效。与现有的盐检测技术相比,本文的算法稳定和计算高效,并能处理小尺度特征集。我用荷兰F3地块评价该算法的性能。实验结果表明,本文提出的基于信息理论的工作流程用于检测盐,其精度优于现有盐检测技术。

  • 标签: 地震解释 盐丘检测 结构特征 灰度共生矩阵
  • 简介:正则化因子的选择方法决定了正则化方法的稳定性和准确度。在分析改进的奇异值分解法与正则化方法的关系的基础上,给出一个正则因子计算公式。数值模拟试验表明改进的奇异值分解法和正则化方法适应信噪比。当信噪比低于30时正则化方法比奇异值分解法结果更好,当信噪比高于30时奇异值分解法更优。采用本文提出的正则因子的正则化方法可以适用于实际核磁测井的信噪比(5〈SNR)情况。数值模拟及实际资料的计算实验表明,改进的SVD反演算法与正则化方法都具有适应信噪比、求解速度快等优点,可以满足核磁共振测井工作的需求。

  • 标签: 核磁共振 T2谱 奇异值分解 正则化方法