一种基于EMD和GHT的储层识别方法.pdfVIP

第23卷 第 3期 岩 性 油 气 藏 Vo1．23No．3 2011年 6月 UTHOL0GIC RESERVOIRS Jun．2011 文章编号 ：1673—8926(2011)03—0102—04 一 种基于EMD和GHT的储层识别方法 石战战 ，贺振华l’，文晓涛 ，唐湘蓉 ， (1．成都理工大学 “油气藏地质及开发工程”国家重点实验室；2．成都理工大学信息工程学院) 摘 要 ：针对地震信号是具有一定带宽的非平稳信号，波形受这个带宽内所有频率影响，提出结合经验模 态分解和广义希尔伯特的储层预测方法，并通过经验模态分解将地震信号分解为频率 由高到低的一系列 本征模函数 ，对分解后的每一个本征模函数分量作广义希尔伯特计算。通过与 已知井储层发育情况对比， 从 中优选出了对储层响应敏感的本征模函数分量进行储层预测。实际资料计算结果表明。结合经验模态 分解和广义希尔伯特的储层识别方法，具有较强的噪音压制能力，能够精确刻画储层形态。 关键词 ：经验模态分解；本征模 函数 ；广义希尔伯特；非平稳信号：储层预测 中图分类号 ：P315．O1 文献标识码 ：A 0 引言 EMD分析n．9]。笔者提出利用经验模态分解法对信 号进行分解 ，再对分解后各分量进行 GHT计算 。 地震信号属于非平稳信号 。其频率成分随时间 EMD分解 的结果——本征模 函数 (IMF)，它包含 了 变化H]。传统Fourier分析是建立在线性 、平稳信号 信号从高到低不 同频率段 的成分 ．是信号频带的一 的假设基础之上 ，缺乏对信号时间和频率的同时定 种 自动划分 ，且随信号本身的变化而变化 ，储层信 位 ，不能有效分析信号局部特征2[3。Gabo{提 出短 息也一定隐含在某些分量中[10]。这些隐含储层信息 时傅里叶变换 (shorttimeFouriertransfo1333。STFr)或 分量的GHT则能更好地反映储层 的发育情况。 加窗傅里叶变换 ，ST兀’在整个频率域上使用相同窗 函数 ，不同频率成分的分辨率相 同。Gabor变换去 l EMD方法原理 掉了STFTr窗函数必须是窄窗的要求 ．但其时间一频 EMD方法分解思想是将信号分解为若干个相 率窗的高度和宽度不变 ，限制 了其在非平稳高频 对平稳的、互不相关 的本征模态 函数 (intrinsicmode 和低频信号上 的应用 [4-5]。Vigner于 1932年提出 function，IMF)Ell-15]，也称为筛选过程 (thesiftingpro． Wigner分布(WD)，Ville于 1948年提出Wigner-Vile gress)[10]。一个 IMF分量必须具备以下 2个条件 ： 分布 (WVD)，它们都具有较好 的时频聚焦性 ，但对 ①信号中的极值点 (极大值和极小值点数之和)的 于多分量信号会产生严重的交叉干扰，使其谱分布 数 目必须和信号过 0点的数 目相等或最多只能相 难 以解释 [4I引。Morlet于 1984年提出具有多分辨率 差 1；②在信号的任意时间点上，信号的局部极大值 特性的小波变换 ，小波分析在频域边缘处能量泄露 确定 的上包络线和局部极小值定义 的下包络线平 严重 ，小波基 的选择对于信号分析有很大影响[4-6]。 均值为0。 Huang等于 1998年提 出经验模态分解法 (empirical 第一个