基于混合优化算法的地震数据匹配追踪分解

以5个参数(幅度、频率、相位移、尺度因子、时移)控制的Morlet小波作为匹配子波原子,在确定控制参数的过程中,提出应用具有全局优化能力的粒子群优化算法与具有局部优化能力的BFGS算法的混合优化算法,能够使得匹配追踪算法不再依赖于复数道分析确定子波原子的振幅、频率和相位的初值.控制子波时间延续长度的尺度因子是一个重要的参数.匹配追踪分解后,消除较小和较大的尺度因子和分解终止时的剩余信号能够有效地压制地震数据噪声.利用局部函数解析表达式和残差信号能量进行有效地控制算法的迭代次数可以提高计算效率.数值试验和实际资料的应用均表明:利用本文方法能够压制地震数据噪声,对地震信号快速地、精确地进行时频谱分析,为烃类检测和储层描述提供有效的手段.     

两项AVO反演研究及应用

利用解析方法从常用两项AVO反演结果与Aki-Richards三项近似反演结果的误差分析入手,探讨两参数AVO反演方法之间的联系和在合适的条件下两项AVO反演结果可以彼此转换,能够为新方法建立提供理论依据.误差表达式表明,结合常用两项AVO反演方法的优点可以获得新的两项AVO方法,和利用测井资料能够合理地校正反演的结果...