基于稀疏贝叶斯的分频蚂蚁追踪技术在裂缝刻画中的应用

摘要

在裂缝预测方法中，分频处理是常用的裂缝预测方法之一，这对时频分析方法的抗噪性和分辨率都有很高的要求。这里用稀疏贝叶斯方法(Sparse Bayesian Learning, SBL)对地震信号进行子波重构，该方法在地震模型设置时，将噪声模型考虑其中，再用威格纳分布(Wigner-ville Distribution, WVD)进而得到地震信号的时频分布，称之为稀疏贝叶斯时频分析方法(SBL-WVD)。该方法不仅有很好的抗噪性，还拥有较高的时频分辨率。考虑到高频相干对中小尺度裂缝带预测效果较好，而蚂蚁追踪技术对裂缝地刻画更清晰，因此采用分频相干以及蚂蚁追踪这种综合方法对裂缝进行预测。应用到绥中某工区发现：该方法对中小尺度裂缝刻画清晰，在实际应用中取得良好的效果，为后期的储层识别提供借鉴。

关键词

稀疏贝叶斯时频分析方法(SBL-WVD) / 倾角导向相干 / 蚂蚁追踪技术 / 裂缝预测

基金资助

四川省科技计划重点研发项目(2021YFG0257); 国家自然科学基金(42204138)