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基于Facet模型梯度算子一致性的地震数据不连续性识别方法
被引量：
1
1
作者
刘海燕
刘财
+1 位作者
王典
刘洋
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期1286-1294,共9页
存在断层、角度不整合面等不连续结构的地质体的自动识别在地震构造解释中具有重要的意义,这些地质特征的地震响应为同相轴不连续。常规的地震数据不连续性识别方法应用范围有限,参数设置依赖于人为经验,易导致识别结果辨识度差。本文...
存在断层、角度不整合面等不连续结构的地质体的自动识别在地震构造解释中具有重要的意义,这些地质特征的地震响应为同相轴不连续。常规的地震数据不连续性识别方法应用范围有限,参数设置依赖于人为经验,易导致识别结果辨识度差。本文将一致性作为新的不连续性识别方法引入到地震数据处理中。首先利用定位精度高、易于扩展的Facet模型梯度算子计算一致性,其次对一致性数据作阈值化处理,最后利用数学形态学中的腐蚀、膨胀及细化算法作进一步处理,实现了对地震数据不连续性信息的自动识别。经过理论和实际资料测试,并与C3相干算法和方差算法对比分析,证实了本文所提方法在地震数据不连续性识别方面具有更高的稳定性和辨识度,可以作为地层不连续性识别的有力工具。
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关键词
一致性
Facet模型梯度算子
不连续性识别
地震数据
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职称材料
题名
基于Facet模型梯度算子一致性的地震数据不连续性识别方法
被引量：
1
1
作者
刘海燕
刘财
王典
刘洋
机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
国土资源部应用地球物理重点实验室
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期1286-1294,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41430322
41522404)
国家重点基础研究发展计划("973"计划)项目(2013CB429805)~~
文摘
存在断层、角度不整合面等不连续结构的地质体的自动识别在地震构造解释中具有重要的意义,这些地质特征的地震响应为同相轴不连续。常规的地震数据不连续性识别方法应用范围有限,参数设置依赖于人为经验,易导致识别结果辨识度差。本文将一致性作为新的不连续性识别方法引入到地震数据处理中。首先利用定位精度高、易于扩展的Facet模型梯度算子计算一致性,其次对一致性数据作阈值化处理,最后利用数学形态学中的腐蚀、膨胀及细化算法作进一步处理,实现了对地震数据不连续性信息的自动识别。经过理论和实际资料测试,并与C3相干算法和方差算法对比分析,证实了本文所提方法在地震数据不连续性识别方面具有更高的稳定性和辨识度,可以作为地层不连续性识别的有力工具。
关键词
一致性
Facet模型梯度算子
不连续性识别
地震数据
Keywords
coherence
Facet modelgradient operator
discontinuity identification
seismic data
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Facet模型梯度算子一致性的地震数据不连续性识别方法
刘海燕
刘财
王典
刘洋
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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