基于经验模态分解的属性优化方法-石油地球物理勘探.PDFVIP

年 月 第 卷 第 期 ２０１３ ２ ４８ １ 　 　 　 ·综合研究 · 文章编号： （ ） １０００７２１０２０１３０１０１２１０７ 基于经验模态分解的属性优化方法 陈 伟①② 王尚旭①② 啜晓宇①② 　 　 　 （ 中国石油大学（北京）地球物理与信息工程学院，北京昌平 １０２２４９； ① ②中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室，北京昌平 １０２２４９） 陈伟，王尚旭，啜晓宇 基于经验模态分解的属性优化方法 石油地球物理勘探， ， （）： ． ． ２０１３４８１ １２１ １２７ ～ 摘要 本文提出了一种基于经验模态分解的属性优化新方法，其具体步骤为：首先对某一种地震属性的各个列 　 向量分别进行经验模态分解，得到各个列向量的固有模态分量组；其次分别对每一组固有模态分量的各个分量 的权重进行归一化，并将前若干分量分别乘以相应的归一化权重系数后再线性相加得到新的列向量，进而构成 优化后的属性矩阵；然后对其他几种参与优化的属性也实行前面两个步骤，分别得到相应的新的地震属性矩 阵；最后将得到的新地震属性矩阵进行线性叠加，得到优化后的地震属性矩阵。将经验模态分解方法和主成分 分析方法分别应用于相同的实际资料，试验证明前者在保证运行效率的情况下能用更少的主成分（固有模态分 量）刻画出更多的原始属性信息，并且提高了原始属性剖面的分辨率。 关键词 主成分分析（ ） 经验模态分解（ ） 属性优化 固有模态分量（ ） ＰＣＡ ＥＭＤ ＩＭＦ 　 　 　 　 中图分类号： 文献标识码： Ｐ６３１ Ａ 　　 种算法的结合能高效地寻求最优解，但该方法对参 ［］ ６ １ 引言 与优化的属性个数有限制。殷文等 利用并行遗 　 传算法有效地解决非线性属性优化问题，但该方法 如今可提取的地震属性有上百种之多，且新的 在并行遗传算法的设计中需要选取合适的模型，并 地震属性层出不穷，对于众多的地震属性必须对其 且通信开销和任务创建代价往往较大。本文使用 ［７ １０］ 进行优化组合才能有效地利用，从而提高地