基于匹配追踪谱分解的时频域FAVO流体识别方法

摘要

基于Morlet小波的快速动态匹配追踪高分辨率谱分解算法,对比研究了短时傅立叶变换、S变换、连续小波变换及匹配追踪Wigner-Ville分布的时频分辨特征。在此基础上,为充分利用叠前地震资料中蕴含的振幅和频率信息,将快速匹配追踪谱分解方法与体现流体因子的频变AVO(FAVO)反射特征方程相结合,并依靠匹配追踪算法的高时频分辨特性,发展高分辨率时频域FAVO直接反演方法,该方法将常规谱均衡过程构建于目标泛函中,减少了频散属性提取过程的中间环节,避免了在消除"子波叠印"时引入的累计计算误差。模型测试和实际资料处理表明,该频散属性反演方法有助于精细刻画油气藏位置,是一种可靠性较高的储层流体类型检测方法。