高斯小波用于测井层序地层自动划分的研究

不同级别层序界面的识别是层序地层学研究的关键问题.在层序地层单元的分界面上,测井曲线表现为突'变,而高斯小波对信号突变点具有敏感性和多尺度分析特性,因此测井数据的高斯小波变换能够表征这种突变.以胜坨油田某井为例,对自然电位测井数据进行高斯小波变换,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,使其内部的能量聚集与分布得以清晰展示.依据小波时频色谱信息和能量信息,选取识别不同级别层序地层界面的最佳尺度,获取最佳尺度下小波系数模极值的信息.结果表明,小波系数曲线模极值能反映地层岩性的变化,与各级层序.界面具有较好的对应关系,从而可据其实现不同级别层序界面的划分.与岩性剖面相比,该方法可用来准确划分层序界面.这些探索为地层层序的自动划分提供了一种新的思路.     

小波变换在智能厚度划分系统中的应用

在研究小波变换表征信号突变特征的基础上, 提出一种用小波变换划分地层厚度的方法. 采用高斯一阶导数作为基小波对测井曲线进行一维连续小波变换, 并用得到的系数曲线更精确地识别各个“波形”的形态特征, 根据曲线的特点对精度要求不同的曲线采取了不同尺度的变换, 有效解决了厚度划分中的地层分层和合层问题, 提高了厚度划分精度. 结合实际应用, 验证了该方法处理测井信号的有效性.     

基于时频分析的测井信号多尺度地质分层

文章以自然伽马曲线为例,应用零通小波、模极大值对测井曲线多尺度分析,在不同尺度上定量划分出不同级别的地层界面,分析结果与实际地层界面一致。结果证明,小波时频分析为地层的定量划分提供了一种新的思路。     

辽西凹陷欢喜岭地区沙河街组层序格架的建立

对辽西凹陷欢喜岭地区沙河街组进行了深入细致的层序划分以寻找岩性地层圈闭,由于地震反射特征在地震资料上表现不明显,层序界面识别困难,应用经典层序地层学的原理和方法,综合运用欢喜岭地区地震和测井资料,借助地震时频分析技术和测井连续小波变换来确定层序界面,建立了该区高精度层序地层格架。研究表明,地震时频分析技术和测井小波变换进行层序旋回划分是较为可靠和实用的。沙河街组共发育有5个具有等时意义的层序界面,可划分为6个三级层序。     

准噶尔盆地乌-夏地区二叠系夏子街组层序格架

准噶尔盆地乌-夏地区巨厚的夏子街组为隐蔽性圈闭,其地震反射特征在地震资料上表现不明显,层序界面识别起来较困难.应用经典的层序地层学原理和方法,综合运用乌-夏地区地震、钻井和测井资料,借助地震时频分析技术和测井小波旋回理论来确定层序界面的位置,在各层序井-震联合标定的基础上,分析研究了夏子街组不同层序的展布特征和体系域构成,从而建立了夏子街组层序地层格架.研究表明地震时频分析和测井连续小波变换技术用来进行层序旋回划分较为可靠,应用此技术确定出准噶尔盆地乌-夏地区二叠系夏子街组共发育有4个具有等时意义的层序界面,并将其划分为3个三级层序;应用地震时频分析手段来分析地层中的信息,会大大提高沉积旋回研究的定量化水平;小波变化具有尺度可大可小的优点,这对于提取单井的沉积旋回、识别同一套沉积体具有重要作用,它的放大显微功能有助于识别不同级别的层序体.     

准噶尔盆地乌-夏地区二叠系夏子街组层序格架

准噶尔盆地乌-夏地区巨厚的夏子街组为隐蔽性圈闭,其地震反射特征在地震资料上表现不明显,层序界面识别起来较困难.应用经典的层序地层学原理和方法,综合运用乌-夏地区地震、钻井和测井资料,借助地震时频分析技术和测井小波旋回理论来确定层序界面的位置,在各层序井-震联合标定的基础上,分析研究了夏子街组不同层序的展布特征和体系域构成,从而建立了夏子街组层序地层格架.研究表明:地震时频分析和测井连续小波变换技术用来进行层序旋回划分较为可靠,应用此技术确定出准噶尔盆地乌-夏地区二叠系夏子街组共发育有4个具有等时意义的层序界面,并将其划分为3个三级层序;应用地震时频分析手段来分析地层中的信息,会大大提高沉积旋回研究的定量化水平;小波变化具有尺度可大可小的优点,这对于提取单井的沉积旋回、识别同一套沉积体具有重要作用,它的放大显微功能有助于识别不同级别的层序体.     

小波分析在高精度层序单元划分中的应佑

根据小波选取原则选择db5小波对测井曲线进行旋回划分,并对不同测井曲线划分的沉积旋回进行对比,充分利用小波分析可以识别高频旋回的特点,首次提出了将小波分析和Fischer图解相结合划分体系域的新方法,并将新方法在牛庄洼陷牛8井沙三上-沙二段地层层序划分中进行了应用.研究表明,db5小波可以将测井信号中的信息分频放大,识别出不同频段的旋回,分别对应不同沉积周期的沉积旋回,进而划分出各级层序单元.新方法在实际应用中得到的结论与实际的地质情况比较吻合.     

小波分析在高精度层序单元划分中的应用

根据小波选取原则选择db5小波对测井曲线进行旋回划分,并对不同测井曲线划分的沉积旋回进行对比,充分利用小波分析可以识别高频旋回的特点,首次提出了将小波分析和Fischer图解相结合划分体系域的新方法,并将新方法在牛庄洼陷牛8井沙三上一沙二段地层层序划分中进行了应用。研究表明,db5小波可以将测井信号中的信息分频放大,识别出不同频段的旋回,分别对应不同沉积周期的沉积旋回,进而划分出各级层序单元。新方法在实际应用中得到的结论与实际的地质情况比较吻合。     

苏里格气田召30区块高分辨率层序地层旋回划分与对比方法

针对苏里格气田召30区块河流相储层标志层缺乏、砂体叠置、掘蚀严重、难以精细等时对比的难点,从高分辨率层序地层学基准面变化原理出发,在剖析关键取芯井的基础上,通过测井数据最大熵谱分析、小波分析和多曲线融合方法,对研究区进行了单砂体级别的层序识别与对比。结果表明:测井数据最大熵谱分析及小波变换分析的综合运用能够实现不同级次基准面旋回结构类型和叠加样式的识别与对比,据此,将研究区山_1段(S_1)—盒_1段(H_1)地层划分为3个长期基准面旋回层序、10个中期基准面旋回层序。其中,气层段(S_1-H_(8S)段)可识别出3个中期旋回和16个短期基准面旋回。在旋回识别与对比的基础上,结合多曲线融合技术提取标志层,实现了单砂体级别的地层对比,在一定程度上解决了河流相储层砂体空间变换复杂、短期旋回对比困难的问题,提高了等时对比的可靠性。     

陆相断陷湖盆层序地层单元的划分及界面识别标志

以济阳坳陷下第三系沙河街组层序地层学研究为基础，论述了陆相断陷湖盆地不同级别的层序地层单元的划分及其界面识别标志。湖盆沉积按湖平面的变化特征可划分出层序，体系域，准层序组，准层等层序地层单元，不同级别的层序地层单元边界在地震，测井，岩心，古生物，地球化学资料中均有特征性反映。     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征，利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征。实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声。     

分频重构反演及在薄互层储层预测中的应用

塔北隆起却勒-羊塔地区古近系底砂岩段发育一套扇三角洲前缘砂、泥薄互层储层,通过对薄互层储层的钻井岩芯、录测井分析,探讨了常规曲线分频分量的储层地质含义,优选了薄互层岩性敏感曲线和地层平均速度敏感曲线。在曲线预处理、标准化处理等前提下,利用小波分频分解的原理和方法,分频提取储层岩性敏感伽马曲线的中频分量和地层平均层速度敏感声波曲线的低频分量。统计回归,建立伽马曲线与声波曲线的转换模型,模型法将伽马曲线转换为声波曲线量纲。小波分频重构融合伽马曲线中频分量和声波曲线低频分量信息,构建具有声波量纲的拟声波曲线。利用拟声波曲线约束地震反演,提高地震频带宽度和地震资料分辨率,预测了薄互层砂岩的分布区,薄层砂岩主要分布于北部的QL1 井和东部的YT5 井附近。     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

基于小波变换方法划分塔里木三叠系层序及湖平面变化分析

综合钻测井等资料,以小波分析方法为基础,对每个区带各挑选数口井,对其自然伽马测井曲线进行小波变换,得到多级次旋回曲线,来进行高频层序划分,旨在刻画台盆区三叠系不同构造单元内层序发育情况,并在此基础上得到Fischer图解来分析该地区相对湖平面升降规律。结果表明,台盆区三叠系地层旋回以塔北隆起带保存的最为完整,湖平面变化曲线也最为完善。在塔北隆起带完整度最高的A1井中识别出5个长周期旋回,9个中周期旋回,61个短周期旋回。三叠系台盆区相对湖平面整体上为一次大规模的湖退与湖侵,可容纳空间最低值在克拉玛依组中期,黄山街组时期达到顶峰。湖平面变化曲线内部还有5次小规模的湖侵湖退,且受到古地貌、物源的影响,有差异性变化。     

基于小波多分辨技术重力场相关系数成像

利用基于小波多分辨技术的重力场参数相关系数成像方法对常规重力勘探资料进行处理,求取空间各点的相关系数,表征了各点在地面产生异常的大小.将重力数据的解释从平面空间延伸到地下三维空间,用空间各点的重力场参数的相关系数值来表征地下异常的分布情况,通过对模型剖面数据处理结果的对比分析,基于小波多分辨分解的相关系数成像比未经分解的相关系数成像具有更高的横向和纵向分辨率.最后,给出了模型三维相关系数成像结果,与模型参数有非常良好的一致性.基于该方法的成像结果能更加直观和清晰地反映异常体的空间分布和延伸情况.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容 .而小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具 .基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征 ,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征 .实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声 ,而且也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量 .     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.