基于线性预测倒谱系数的地震相分析

摘要：

本文借鉴语音识别技术中的线性预测倒谱系数(LPCC系数)特征参数提取方法对地震数据进行分解,这种方法的优点是:可以获得将子波和反射系数信息分离的地震语音特征参数,对地质现象边界具有较好的描述能力,使我们可以从不同维度更细致地观察隐藏在地震数据中的地质特征.理论模型分析表明,基于LPCC系数的地震分析具有较高的地震相划分能力.实际地震资料应用表明,LPCC系数对储层特征的描述比常规三瞬属性更为细致,不同阶次LPCC系数在描述储层不同特征时也保持了内在的联系.采用K均值聚类方法对提取的12阶和24阶LPCC系数进行聚类分析,聚类结果与目的层段古地形较为吻合,较好地反映了研究区的断裂、礁滩相带、深水扇和储层的分布特征,说明在地震相分析中采用LPCC系数作为特征参数是可行和有效的.

关键词：线性预测倒谱系数、地震相分析、储层预测、K均值聚类、语音识别

所属期刊栏目：59

分类号：P631

资助基金：国家重点研发计划重点专项2016YFC060110701和国家自然科学基金40504110联合资助.

在线出版日期：2016-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：4266-4277