一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于EEMD‑ICA的地震低频信息流体预测方法，包括：输入地震叠后单道CDP信号，进行EEMD经验模态分解，得到IMF分量；对IMF分量整体平均；识别出存在模态混叠的IMF分量信号；得到模态混叠分量所有的平移信号；对平移信号利用主成分分析进行降维；对PCA降维处理后得到的信号，通过Fast‑ICA计算得到解混后的分量信号；对得到信号分别进行频谱分析，并与原信号进行相似系数计算；对地震CDP数据按照道号，依次进行循环运算；对地震数据低频信息进行强振幅异常分析。本发明专利技术的优点在于：有效解决了EEMD的随机性、不稳定性、含噪性的问题，能够得到更加精确的提取地震信号的频率域信息，从而使得低频信息的获取更为准确，提高流体预测的精度。

A prediction method of earthquake frequency information fluid EEMD based on ICA

The invention discloses a prediction method of earthquake frequency information fluid EEMD based on ICA include: input seismic post stack single channel CDP signal, EEMD EMD, IMF component; IMF component of the overall average; to identify the existence of the modal aliasing signal component IMF; the mode mixing all components the translation of translation signal; signal by using principal component analysis to reduce the dimensionality; signal to reduce the dimension of the PCA after the solution is obtained by mixing component signal after Fast ICA to get calculation; signal by spectrum analysis, and the similarity coefficient with the original signal; on CDP seismic data in accordance with the road, followed by circulation the operation frequency information of seismic data; strong amplitude anomaly analysis. The advantage of the invention is that it effectively solves the problem of randomness, instability and noise of EEMD, and can extract the frequency domain information of the seismic signal more accurately, so that the acquisition of low frequency information is more accurate, and the accuracy of fluid prediction is improved.

【技术实现步骤摘要】
一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法
本专利技术涉及油气地震勘探领域领域，特别涉及一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法。
技术介绍
Chapman(2006)等指出在低频范围内，油气储层显示出高异常。Goloshubin利用实际地震数据证实富含油储层使得低频范围内的反射系数显著的增加，拓展了有效地震带宽到更低频端，并表明利用地震波的低频信息预测流体的潜力。近年来，以瞬时谱分析为基础，利用低频地震信号的振幅(或能量)变化检测储层及识别油气方面出现了一些新的技术进展和成功的应用成果，比较典型的有利用低频阴影、低频振幅异常、瞬时谱能量吸收分析技术、成像属性分析技术等直接检测油气；另外，利用叠前资料的低频谱能量分析进行油气检测已成为一个新的发展趋势。地震波低频信息的潜在意义和应用价值已经越来越受到地球物理勘探界的重视。低频振幅异常(Lowfrequencyanomalies，LFA)是利用地震波中的低频成分信息直接指示油气储层的分布，也是HCI中的一种油气识别标志。Goloshubin通过实际资料处理证实，反射地震波中的低频成分包含了与油气储层有关的极其重要的信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于EEMD‑ICA的地震低频信息流体预测方法,其特征在于包括以下步骤：步骤一：输入地震叠后单道CDP信号，进行EEMD经验模态分解，得到IMF分量；将待处理地震单道CDP信号中加入等长度不等幅高斯白噪声，对复合信号EEMD分解，重复操作k次，得到IMF分量cik和余项rik；步骤二：对IMF分量整体平均；步骤三：令步骤二对原始地震单道CDP信号s(t)进行EEMD分解得到IMF分量结果，所有的IMF分量为f1(t)、f2(t)至fn(t)，对所有IMF分量信号进行频谱分析，识别出存在模态混叠的IMF分量信号fk(t)；步骤四：对模态混叠的IMF分量fk(t)分别平移τm个位置，得到模态混...

【技术特征摘要】
1.一种基于EEMD-ICA的地震低频信息流体预测方法,其特征在于包括以下步骤：步骤一：输入地震叠后单道CDP信号，进行EEMD经验模态分解，得到IMF分量；将待处理地震单道CDP信号中加入等长度不等幅高斯白噪声，对复合信号EEMD分解，重复操作k次，得到IMF分量cik和余项rik；步骤二：对IMF分量整体平均；步骤三：令步骤二对原始地震单道CDP信号s(t)进行EEMD分解得到IMF分量结果，所有的IMF分量为f1(t)、f2(t)至fn(t)，对所有IMF分量信号进行频谱分析，识别出存在模态混叠的IMF分量信号fk(t)；步骤四：对模态混叠的IMF分量fk(t)分别平移τm个位置，得到模态混叠分量fk(t)所有的平移信号分别为fk1(t)、fk2(t)至fkm(t)；步骤五：对步骤四得到的fk1(t)、fk2(t)至fkm(t)，共计m个平移信号；对这m个平移信号利用主成分分析进行降维；步骤六：对PCA降维处理后得到的信号，通过Fast-ICA计算得到gk1(t)、gk2(t)至gkn(t)，共计n个信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨巍，丁家敏，朱仕军，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：四川,51