基于解析DCT变换的S变换算法设计与实现文献综述
2020-04-25 20:21:14
石油与天然气作为重要的战略资源对社会发展和能源安全有巨大的影响。实践表明,地震数据处理在石油气勘探开发中扮演着异常重要的角色。然而,随着勘探开发的逐步深入,其油气发现与开采的难度日渐增大,这就迫切需要提升地震数据的信噪比、分辨率和保真度,获得高品质的资料,以破解越来越复杂的勘探开发难题 [1]。
随着勘探程度的不断提高和勘探领域的不断延伸,近年来我国陆地上油气勘探对象已经发生了很大变化,前陆盆地冲断带构造油气藏勘探、岩性地层油气藏勘探以及老区滚动扩边已经成为油气勘探发现的主要领域。油气资源评价结果显示,我国陆上岩性地层油气藏剩余资源量占总剩余资源的42%,这充分揭示了岩性地层油气藏勘探的良好前景。
当前,一方面地震处理技术的应用有一种工匠化的倾向,部分技术人员过分依赖软件或过度使用软件,单纯追求剖面效果,忽略方法的适用性和参数的合理性,这种习惯和做法是危险的、不可取的。另一方面,地震处理方法与技术的阐述相对单一,缺乏研究历程、系统性和关联性,从而导致研究人员难以形成系统思维和创新思想,只沉淀于某个具体环节和算法的演算与推导,忽视掌握基础知识的深度和宽度,以及运用知识的能力。
S变换在分析非平稳信号时能有效地反映出频率随时间的变化,但由于其窗函数是固定不变的在实际中应用受到了限制。普通S变换中使用离散傅里叶变换基,频率分辨率低同时存在频率泄露等问题。
为克服离散傅里叶变换基的不足,本文采用基于解析DCT变换的S变换解决这个问题,采用离散余弦变换基(DCT)时可以获得更好的频率分辨率,同时也能避免频率泄露的等问题,采用解析方法先获得DCT变换数据,然后进行Hibert变换,再将两者相加可以得到DCT数据,从而可以获得更好的S变换性能。
作为小波变换和短时傅里叶变换的继承和发展, S 变换采用高斯窗函数且窗宽与频率的倒数成正比,免去了窗函数的选择和改善了窗宽固定的缺陷,并且时频表示中各频率分量的相位谱与原始信号保持直接的联系,同时, S 变换提取的特征量对噪声不敏感。采用解析方法先获得DCT变换数据,然后进行Hibert变换,再将两者相加可以得到DCT数据,从而可以获得更好的S变换性能。{title}2. 研究的基本内容与方案
{title}1) 学习时频分析的基本方法。
2) 学习并掌握DFT、DCT和Hibert变换。
3) 设计实现基于Matlab语言的解析DCT变换方法,并利用实际地震信号进行算法测试。
技术方案及措施
地震属性分析技术是储层预测、油气识别的有效方法之一,但是常规滤波技术(如傅里叶变换、小波变换等)频率属性分析方法分辨率较低,影响了储层预测和含气性识别的精度。他们要么不适用于频率不断变化的时频分析的要求,要么频率没有得到很好的体现,或者频分辨率不够理想,难以满足实际的地震信号处理的需求。本文使用Matlab软件进行解析DCT变换方法在地震资料含气性研究预测中的实现的研究。采用离散余弦变换基(DCT)时可以获得更好的频率分辨率,同时也能避免频率泄露的等问题,采用解析方法先获得DCT变换数据,然后进行Hibert变换,再将两者相加可以得到DCT数据,从而可以获得更好的S变换性能。