基于盲源分离的ICA去噪技术在裂缝预测中的应用

• 作者: 桂志先 王有涛
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 地球科学
• 关键词: 盲源分离 独立分量分析 去噪 裂缝预测 边缘检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 288-296
• 页数: 9页
• 分类号: P631.3
• 字数: 4587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2019.02.011

摘要

地震记录中不可避免地包含随机干扰信号, 直接利用原始的地震资料开展裂缝发育带预测, 对裂缝预测中采用的边缘检测算法影响很大, 降低了预测结果的准确性.因此, 有必要对地震资料进行去除噪声的处理, 提高原始地震资料的品质.本文基于盲源分离的独立分量分析方法(Independent component analysis, ICA) 去噪技术, 将地震资料分解为不同级次的背景与储层目标反射响应, 实现有效信号与随机噪声的区分, 去噪效果优于常规去噪算法的效果, 保证了去噪后有效信息基本不受损失, 处理后地震资料横向波形特征的稳定性得到了较好改善.实际工区应用效果表明, 利用去噪处理后的地震资料开展边缘检测裂缝预测, 裂缝发育区分布规律与区域断裂发育特征具有较好的一致性, 且与钻井揭示的裂缝发育特征吻合性较好, 从而提高了火成岩裂缝发育区预测的可靠性.