数学地质四川省重点实验室开放基金(SCSXDZ2009016)
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
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- 基于广义S变换的独立频谱分量盲提取
- 2011年
- 广义S变换具有良好的时频聚集性,可以得到用来研究地层信息特征的单频数据体。但单频体分解过多会对地震数据分析带来不便,此外,如果信号在时频域上相距太近,甚至混叠,对地震信号的研究会带来很大困难。基于盲信号处理算法在广义S域中从众多的单频数据体中提取出一些有效的独立频谱分量,来识别地震剖面中的有用特征信息。在仿真试验的基础上针对TH区三叠系进行试算,与井进行的相关分析证实了该方法的有效性。
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- 关键词：广义S变换独立分量分析时频分析频谱分解
- 基于广义S变换和JADE算法的储层识别被引量：3
- 2011年
- 广义S变换具有良好的时频聚集性,能够获得反映储层性质的时频谱,但由此生成许多单频数据体,造成地震数据的分析和解释工作变得繁琐。为此,将广义S变换和特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法相结合,进行储层识别。在时间域内对地震信号做广义S变换,然后在时频域内提取一些相互独立的有效频率分量,最后根据已知井的储层发育情况,选取对储层识别有效的频段分量进行储层预测。仿真和实际地震数据应用结果表明了该方法的有效性。
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- 关键词：广义S变换联合对角化时频分析储层识别
- 嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用被引量：4
- 2011年
- 提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型。将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模式识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测。实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收敛速度快、预测精度高、结果有效性高并具有并行运算的特点,为处理现代化的海量数据提供了构架体系结构。
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- 关键词：产能预测模式识别函数拟合
- 基于广义S变换的x-f-k变换被引量：1
- 2011年
- 对于在时频域上分散的噪声信号,很难在传统的频率-波数(f-k)平面上找到单一的合适的滤波区域。基于S变换的空间-频率-波数(x-f-k)变换(SXFK)是一种依据偏移距变换的f-k域滤波,能很好地解决该问题。然而,SXFK变换是基于S变换的固定的基本小波,使其在应用中会受到限制。提出基于广义S变换的x-f-k变换(GSXFK),通过调节参数得到更加灵活的空域窗函数,使其更能适应于频率波数域滤波,推广了SXFK变换。
- 胥德平郭科
- 关键词：广义S变换频率波数域滤波
