简介：希尔伯特—黄变换（Hilbert-Huangtransform,HHT）是一种新的适合非平稳和非线性信号的分析方法,由于地震信号一般呈现出非平稳与非线性特性,因此HHT非常适合地震信号的分析。本文首先介绍了HHT中关于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）的实现过程,在此基础上分析了几种基于EMD获得本征模态函数（IntrinsicModeFunctions,IMF）来计算瞬时频率的算法,其中利用了两个采样间隔瞬时频率的平均来计算瞬时频率,较好地反映了地震信号频率成分随时间变化的特征。将该方法应用于四川东北部某地区海相碳酸盐岩地层三维地震叠后偏移数据处理,提取＂三瞬＂地震属性,与传统的希尔伯特变换提取的＂三瞬＂地震属性进行对比,结果表明基于HHT的＂三瞬＂地震属性结果具有更高的分辨率,IMF2的瞬时相位能够较好地刻画台地边缘生物礁相,IMF2的瞬时频率亦具有较好的分带性。将IMF2的＂三瞬＂地震属性与钻井等资料结合分析,能够更好地识别沉积相的分布。

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。我们着重于盐丘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丘探测新模型。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丘固有的地质属性与盐丘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丘边界没有强反射层的情况下也能有效。与现有的盐丘检测技术相比，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丘，其精度优于现有盐丘检测技术。