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地震信号分数域属性分析及储层流体识别关键技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-8页
第一章 绪论第12-23页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状及发展动态第13-20页
        1.2.1 时频分析理论及发展第14-17页
        1.2.2 地震属性分析及流体识别第17-20页
    1.3 主要研究内容与技术路线第20-21页
    1.4 论文结构安排第21-23页
第二章 时频分析理论第23-53页
    2.1 不确定性原理第23-25页
    2.2 线性时频分析第25-34页
        2.2.1 短时傅里叶变换第25-29页
        2.2.2 Gabor变换第29-30页
        2.2.3 小波变换第30-32页
        2.2.4 S变换第32-34页
    2.3 非线性时频分析第34-37页
        2.3.1 Wigner-Ville时频分布第34-35页
        2.3.2 Cohen类时频分布第35-37页
    2.4 Hilbert-Huang变换第37-52页
        2.4.1 Hilbert变换第37-39页
        2.4.2 经验模态分解第39-42页
        2.4.3 集合经验模态分解第42-45页
        2.4.4 瞬时频率估算第45-49页
        2.4.5 地震瞬时属性分析应用第49-52页
    2.5 小结第52-53页
第三章 分数域时频分析方法第53-74页
    3.1 分数阶傅里叶变换的定义与性质第53-56页
    3.2 分数域时频分析方法概述第56-60页
    3.3 最优分数阶S变换第60-72页
        3.3.1 分数阶S变换第60-61页
        3.3.2 基于归一化二阶中心矩的最优阶计算第61-64页
        3.3.3 实验测试与分析第64-70页
        3.3.4 地震谱分解应用第70-72页
    3.4 小结第72-74页
第四章 稀疏时频分析理论第74-95页
    4.1 概述第74-76页
    4.2 基于匹配追踪的Wigner高阶谱切片时频分布第76-89页
        4.2.1 匹配追踪算法第76-78页
        4.2.2 Wigner高阶谱切片时频分布第78-80页
        4.2.3 基于匹配追踪的Wigner高阶谱切片时频分布第80-82页
        4.2.4 实验测试与分析第82-86页
        4.2.5 实际地震资料处理第86-89页
    4.3 稀疏S变换第89-94页
        4.3.1 定义与原理第89-90页
        4.3.2 实验测试与分析第90-94页
    4.4 小结第94-95页
第五章 地震分数域显著性提取及储层流体识别应用第95-114页
    5.1 概述第95-96页
    5.2 地震频域显著性检测模型第96-103页
        5.2.1 谱残差模型第96-97页
        5.2.2 傅里叶相位谱模型第97-99页
        5.2.3 实验测试与分析第99-100页
        5.2.4 实际资料测试第100-103页
    5.3 地震分数域显著性检测模型第103-113页
        5.3.1 定义与原理第103-105页
        5.3.2 实验测试与分析第105-110页
        5.3.3 实际地震资料应用第110-113页
    5.4 小结第113-114页
第六章 分数域地震属性提取及储层流体识别第114-129页
    6.1 概述第114页
    6.2 地震属性提取与分析第114-119页
        6.2.1 中心频率属性第114-116页
        6.2.2 均方根频率属性第116页
        6.2.3 瞬时带宽属性第116-118页
        6.2.4 Teager主能量属性第118-119页
    6.3 谱分解与低频阴影第119-123页
    6.4 基于频率衰减的流体识别方法第123-128页
        6.4.1 能量吸收分析技术第123-126页
        6.4.2 频率衰减梯度属性第126-128页
    6.5 小结第128-129页
第七章 结论与展望第129-133页
    7.1 全文总结第129-132页
        7.1.1 工作总结第129-131页
        7.1.2 主要贡献与创新点第131-132页
    7.2 研究工作展望第132-133页
致谢第133-134页
参考文献第134-149页
攻读博士学位期间取得的成果第149-150页

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