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薄互层型油气储层同步挤压变换域分析方法
被引量：
14
1
作者
高静怀
刘乃豪
+3 位作者
吕奇
张茁生
姜秀娣
陈树民
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期512-521,共10页
薄互层型油气储层是陆相沉积盆地主要储层类型之一。研究如何利用地震资料刻画和预测薄互层油气储层,对中国油气勘探与开发具有重要意义。介绍了由三参数小波变换而得到的同步挤压三参数小波变换及其在薄互层型储层分析和地震资料谱分...
薄互层型油气储层是陆相沉积盆地主要储层类型之一。研究如何利用地震资料刻画和预测薄互层油气储层,对中国油气勘探与开发具有重要意义。介绍了由三参数小波变换而得到的同步挤压三参数小波变换及其在薄互层型储层分析和地震资料谱分解中的应用。与三参数小波变换相比,同步挤压三参数小波变换在时间尺度域增加了对三参数小波变换的小波系数的重排操作,以提高时频分辨率。利用同步挤压三参数小波变换进行薄互层储层分析的方法既可以研究薄互层组的整体特性,也可以表征其组内的结构。与Morlet小波变换等常用的时频分析方法相比,该方法有更高的时频分辨率,能更好地刻画薄互层的整体特性及其组内的结构。合成地震记录和实际算例表明,同步挤压三参数小波变换对于地下地质体及不同厚度的河道和叠置的河道的刻画比其它相关变换的结果更为清晰和可靠。
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关键词
薄互层储层
三参数小波
同步挤压变换
时频分析
时频分辨率
油储地球物理
地震资料解释
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职称材料
“数据挖掘与智能计算”前言
被引量：
1
2
作者
孟德宇
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012年第4期475-476,共2页
随着计算机与互联网技术的飞速发展，数据挖掘与智能计算方面的研究已成为当今信息科学领域最受关注的前沿与热点之一．数据挖掘（datamining），又称为数据库中的知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD），就是从大量数据中获...
随着计算机与互联网技术的飞速发展，数据挖掘与智能计算方面的研究已成为当今信息科学领域最受关注的前沿与热点之一．数据挖掘（datamining），又称为数据库中的知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD），就是从大量数据中获取有效的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程．数据挖掘基于统计学、人工智能、模式识别和机器学习的理论基础，借鉴最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域的技术，针对数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理方法，
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关键词
数据挖掘
智能计算
互联网技术
数据库系统
信息科学
知识发现
人工智能
机器学习
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职称材料
题名
薄互层型油气储层同步挤压变换域分析方法
被引量：
14
1
作者
高静怀
刘乃豪
吕奇
张茁生
姜秀娣
陈树民
机构
西安交通大学
电子与
信息
工程
学院
西安交通大学
数学与
地球物理探测研究中心海洋石油勘探国家工程实验室
南京电子技术研究所中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室
西安交通大学数学与统计学院信息科学系
中国海洋石油总公司研究总院海洋石油勘探国家工程实验室
大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期512-521,共10页
基金
国家自然科学基金重大项目(41390450
41390454)
+2 种基金
国家自然科学基金重大研究计划集成项目(91730306)
国家科技重大专项(2016ZX05024-001-007
2017ZX05069)联合资助~~
文摘
薄互层型油气储层是陆相沉积盆地主要储层类型之一。研究如何利用地震资料刻画和预测薄互层油气储层,对中国油气勘探与开发具有重要意义。介绍了由三参数小波变换而得到的同步挤压三参数小波变换及其在薄互层型储层分析和地震资料谱分解中的应用。与三参数小波变换相比,同步挤压三参数小波变换在时间尺度域增加了对三参数小波变换的小波系数的重排操作,以提高时频分辨率。利用同步挤压三参数小波变换进行薄互层储层分析的方法既可以研究薄互层组的整体特性,也可以表征其组内的结构。与Morlet小波变换等常用的时频分析方法相比,该方法有更高的时频分辨率,能更好地刻画薄互层的整体特性及其组内的结构。合成地震记录和实际算例表明,同步挤压三参数小波变换对于地下地质体及不同厚度的河道和叠置的河道的刻画比其它相关变换的结果更为清晰和可靠。
关键词
薄互层储层
三参数小波
同步挤压变换
时频分析
时频分辨率
油储地球物理
地震资料解释
Keywords
thin interbedded reservoir
three parameters wavelet
synchrosqueezing transform
time frequency analysis
time-frequency resolution
reservoir geophysics
seismic data interpretation
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
“数据挖掘与智能计算”前言
被引量：
1
2
作者
孟德宇
机构
西安交通大学数学与统计学院信息科学系
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012年第4期475-476,共2页
文摘
随着计算机与互联网技术的飞速发展，数据挖掘与智能计算方面的研究已成为当今信息科学领域最受关注的前沿与热点之一．数据挖掘（datamining），又称为数据库中的知识发现（knowledgediscoveryindatabase，KDD），就是从大量数据中获取有效的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程．数据挖掘基于统计学、人工智能、模式识别和机器学习的理论基础，借鉴最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域的技术，针对数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理方法，
关键词
数据挖掘
智能计算
互联网技术
数据库系统
信息科学
知识发现
人工智能
机器学习
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
薄互层型油气储层同步挤压变换域分析方法
高静怀
刘乃豪
吕奇
张茁生
姜秀娣
陈树民
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2018
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
“数据挖掘与智能计算”前言
孟德宇
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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