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J-GLOBAL ID：201702255911984226   整理番号：17A0356104

経験的モード分解とウェーブレット変換を組み合わせた地震信号減衰解析【JST・京大機械翻訳】

Seismic attenuation analysis using ensemble empirical mode decomposition and wavelet transform

著者 (2件)： Xue Yajuan (State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation,Chengdu University of Technology) ,  Cao Junxin (State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation,Chengdu University of Technology)
資料名： Shiyou Diqiu Wuli Kantan  (Shiyou Diqiu Wuli Kantan)
巻： 51  号： 6  ページ： 1148-1155  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2202A  ISSN： 1000-7210  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の経験的モード分解(EMD)方式には,混合モードの問題があり,それによって,含气層弱信号の認識に影響を及ぼす。そのため、改良型混合モードの重合EMD(EEMD)方法を導入し、ウェーブレット変換を結合して地震データから明確な物理と地質意義を持つ新しい地震属性を抽出し、ガス含有量の測定を行うことができる。具体的な手順は次の通りである。(1)対地震道はEEMDを行う。強い相関性を有するIMFを選択して,トレースの特徴的高頻子信号を再構築した。2)減衰勾配計算。EEMD処理後のIMF高周波信号の特徴に対して、改良した動的周波数域窗関数を用いて、地震波の固有値信号のマウス図中の各点における対数エネルギーを計算し、地震波のポイントを計算し、地震データの減衰勾配を計算した。3)最小二乗法と選択周波数窓関数を用いて,減衰勾配の予測精度を改善した。四川省の海洋炭酸塩岩の貯留層予測結果により、本文の方法を用いて、各品質の異なる強振幅異常特徴を描写することができ、特に台内内の強い振幅異常に対する敏感性があり、広帯域地震応答における特定の周波数の強い振幅異常を有効に識別できる。同時に、地層などの影響因子をうまく抑制することができ、与えられたSVMの統計的解釈結果はすでに坑のガス測定結果と一致する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 海洋 ,  地震波 ,  混合モード ,  窓関数 ,  再構成 ,  *ウェーブレット変換 ,  固有値 ,  広帯域 ,  HF【周波数】 ,  *地震 ,  地震応答 ,  最小二乗法
準シソーラス用語： 予測精度 ,  地震データ ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ensemble empirical mode decomposition (EEMD) ,  wavelet transform ,  attenuation gradient ,  the least squares ,  marine carbonate reservoir

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経験的モード分解 ,  ウェーブレット変換 ,  地震 ,  信号減衰 ,  解析