㈠ 请高人详细介绍下什么是EMD分解,谢谢了
EMD时频分析方法作为一种新的处理非线性非平稳信号的方法，从根本上有
别于传统的信号时频分析方法，并在实际应用中取得了很好的效果。
EMD分解算法通过层层筛选，得到信号不同时间特征尺度的IMF分量。EMD
分解的主要目的是为了将信号进行平稳化处理，对IMF分量进行Hilbert变换，进
一步得到IMF分量对应的瞬时频率成分，这样得到的瞬时频率有了合理的物理意
义。通过Hilbert得到的的Hilbert/Huang频谱图是时间和频率的二变量函数，从中
可以得到任意时刻的频率信息，包括频率的大小和幅度以及出现的对应时刻，能
够详细的刻画非平稳非线性信号的时频特性。
㈡ 什么是线性调频信号的时频分析方法
线性调频信号指持续期间频率连续线性变化的信号，是一种常用的雷达信号。
线性调频信号的时频分析方法，就是利用有雷达信号分析的方法去分析信号。
线性调频信号可以采用如下数学表达式表示：
其中：f0为中心频率；k=B/为调频频率；B为频率变化范围；tao为脉冲宽度；a(t)为线性调频脉冲的包络。
线性调频信号通过对载波频率进行调制以增加信号的发射带宽并在接收时实现脉冲压缩。由于线性调频信号具有较高的距离分辨力，当在速度上无法区分多目标时，可以通过增加目标距离测试解决多目标的分辨问题；同时在抗干扰方面，线性调频信号可以在距离上区分干扰和目标，因而可以有效地对抗拖曳式干扰，这使得线性调频信号在雷达波形设计中得到了广泛的应用。由于线性调频信号是通过一个发射脉冲实现距离高分辨的，因此该信号对目标多普勒频移不敏感，即使回波信号有较大的多普勒频移，脉冲压缩系统仍能起到压缩的作用。这将大大简化信号处理系统。
线性调频脉冲压缩技术的主要缺点是存在距离和多普勒频移的耦合。此外，线性调频信号的匹配滤波器的输出压缩脉冲包络近似为sinc(x)函数形状，旁瓣电平较高，为了提高分辨多目标的能力，必须采用旁瓣抑制技术或简称加权技术，即采用时域数字加权技术或频域数字加权技术实现。降低旁瓣电平是以增大主瓣宽度为代价的，并且将在一定程度上降低系统的灵敏度。
传统的模拟方法通常是采用表面波器件、压控振荡器等器件产生线性调频信号，具有设计难度大、开发周期长等问题。[1]文章中研究了一种基于FPGA的线性调频信号产生方法，突出了该方法的优点。
㈢ 齿轮箱故障检测
1. 经典谱分析方法，又可分为时域分析法和频域分析法。
时域分析法通常指用时域波形计算出参数指标，它是最简单的分析方法，通常适用于明显的周期信号、瞬态冲击信号、简谐振动信号。该法实用性较强，但对复杂结构和故障耦合信号处理能力较差，属于故障处理的初级阶段。
频域分析法是基于1807年傅立叶提出的傅立叶变换（Fourier transform，FT）的最基本的信号处理方法。FT的缺点是缺乏信号局部信息，只适合线性平稳信号的分析。主要有包络分析（enveloping analysis）、全息谱分析（holospectrumanalysis）、细化谱分析（zoom spectrum analysis）、倒谱分析（cepstrum analysis）、高阶谱分析（higher orderspectrum analysis）等。
当齿轮箱出现故障时，其振动信号中包含的故障信息通常以调制的形式出现，提取故障信息就是将故障信号从高频调制信号中解调出来。包络解调又叫解调谱分析，常用方法有希尔伯特变换解调、循环平稳解调、能量算子解调、绝对值分析解调、平方解调、检波滤波解调等。
1989年，L.S.Qu等提出了全息谱分析。它是基于FT，将求得的不同通道信号的振幅、频率、相位信息进行集成的方法，观察更直观。
细化谱分析是增加频谱中某些部分频率分辨率的分析方法。
倒谱是信号的FT谱经对数运算后再进行傅立叶反变换的分析方法，它对信号传递路径的影响不敏感。
高阶谱是分析非平稳信号的一种方法，是处理非线性、非高斯信号的一种有力的频域处理工具，它能够定量描述信号中的非线性相位耦合特征，理论上有降噪作用，是近年来研究热点之一。
频域解调分析的局限性：（1）多故障诊断中的比较接近的高频成分相互交叉；（2）解调过程中，会将不包含故障信息的两个频率之差作为调制频率解调出来；（3）检波滤波解调易造成混频效应。这些现象都易造成误诊。
2. 时频分析法
FT的目的是将时域信号转换到频域进行分析，其中时域和频域是相互独立的，主要适用于平稳信号。FT不能反应信号频率的时间特性。所以时频分析是齿轮箱故障分析的有效方法。主要时频分析方法有Wigner-Ville分布、短时傅立叶变换、小波分析、局部特征尺度分解、局域均值分解、经验模态分解、Hilbert-Huang变换、最小熵反褶积等。
1932年E.P.Winger提出时频联合分析概念，并应用于量子力学。1948年J.Ville提出Wigner-Ville分布（Wigner-Ville Distribution，WVD）,WVD具有较好的时频聚集性和很好的时频分辨率，但WVD存在交叉项，给信号的识别带来困难。如何消除交叉项是WVD研究的重点。
1947年R.K.Potter、G.Kopp和H.C.Green等提出短时傅立叶变换（shot time Fourier transform，STFT）。STFT本质上是一个加窗的FT，使用滑动窗截取信号，然后对截取的信号再进行FT,这样可以得到任意时刻的频谱。通过加窗可以将时变的非平稳信号在一小段时间内看作近似不变的，所以适用于缓变的非平稳限号。STFT是最小熵反褶积线性时频变换。
1977年Ralph Wiggins提出最小熵反褶积法（minimum entropydeconvolution，MED）,对卷积求解具有划时代意义，2007年N.Sawalhi首先将该方法应用与故障诊断。它是以最大峭度作为迭代终止条件寻找一个最优的逆滤波器，进而提高信号的信噪比。
1984年法国地球物理学家Morlet在研究地球物理信号时首次提出小波变换（wavelet transformation，WT）。WT本质上是在信号上加一个变尺度滑动窗截取信号进行频谱分析，这克服了STFT的窗宽度不变到来的缺陷。WT的主要缺点是小波基函数的选择至今没有一个合适的判断标准和选择依据，这可能会歪曲原信号本来的物理特征。
1998年N.Huang、Z.Shen、S.R.Long提出经验模态分解法（empirical mode decomposition，EMD）,适用于非线性和非平稳信号的分析,之后进一步提出Hilbert-Huang变换。它从局部时间尺度出发，得到不同尺度的本征模态函数，且能获得比WT更高的时频分辨率。EMD主要问题是模态混淆、端点效应、欠包络和过包络等问题。解决这些问题是目前的研究方向之一。
㈣ 时频岩相分析——对频率信息的进一步思考
张有江周祖翼陈焕疆
（同济大学海洋地质与地球物理系，上海200092）
【摘要】地震反射系数序列的频谱含丰富的岩性及沉积相信息，而由于受到地震子波的影响，这些信息很难直接检测到。时频岩相分析方法由时频分析引申而来，它分离子波和反射系数序列频谱的变化，利用功率谱的变化来确定不同地震序列的频率成分差异，再利用这一差异分析反射系数序列结构以达到沉积学分析的目的，这也就是我们所说的旋回分析。利用旋回变化可进一步在平面上确定出地质构造层系的沉积相及沉积微相、岩性展布，从而成为一种高效的三维地震资料沉积学分析及储层预测的辅助工具。文中通过ARMA功率谱的垂向变化分析识别出旋回韵律，将旋回结果与研究区内先验的沉积相认识综合得到沉积相的平面预测，并利用功率谱峰态特征和时频岩相剖面预测目的层段的储层展布规律。
【关键词】时频分析；ARMA；功率谱；旋回；沉积微相；储层预测
Mail等人指出，对于砂泥岩地层，砂岩碎屑成分较粗，反映较强的水动力条件，沉积速率快，单层厚度大；泥岩属细粒沉积，反映弱的水动力条件和缓慢的沉积过程，故单层厚度较小。对砂泥岩互层来说，砂岩段岩性成分相对单一，泥岩段岩性成分纵向分布很不均一，因此我们可以得出结论，砂泥岩互层韵律既是岩性韵律又是层厚度变化的韵律。层厚的纵向变化反映波阻抗曲线的变化，进而反映反射系数序列频率成分的纵向变化；而这一变化无法从地震资料的时间域和频率域上观察出来，这使得我们不得不从波阻反演结果来研究与之并不明显对应的岩性序列。时频分析采用分时窗功率谱（频谱）估计方法，得到功率谱随传播时的变化关系F（t，ω）。它反映地震序列频率成分随传播时的变化关系，并间接反映了层的更迭频度也即层厚的垂向分布。将功率谱分析结果和地质认识结合起来，就是时频分析的基本内容。
1方法原理
时间序列S（t）功率谱密度函数（又称功率谱、频谱）的定义由下式给出：
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或：
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式中S（ω）是S（t）的付立叶变换，R（t）是S（t）的自相关函数，F（ω）就是序列S（t）的功率谱。
依据地震记录与子波和反射系数积关系
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对应有
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而反射系数与波阻抗存在对应关系：
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令z（t）=z（t）-z（0），得：
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将（7）式代入（4）式，利用付氏变换变换微分特性，有：
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在地震信号处理解释中认为子波随传播时变化梯度较小，这样，我们选微小滑动的相邻两时窗，它们的功率谱之差为：
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可见，功率谱差值反映两记录反射系数序列频谱的差值，而反射系数频谱的变化受地质反射层更迭的频度即层厚的影响。在地震剖面上，这种影响是无法识别出的。这样，我们就可以利用功率谱来研究地震序列的地质属性，这就是时频分析的基本出发点。
在功率谱求取方面，我们设计了ARMA模型谱估计法。ARMA的数学模型为：
式中s为信号序列，ak为k阶自回归系数，bk为k阶滑动平均系数，ek为k阶滑动平均误差。（10）式的付立叶变换为：
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令序列en为自噪序列，en～Wn（0，σ2），其自相关函数为：
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则S（t）的功率谱为：
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令
则
故
由付氏变换理论得：
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由此可得：
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式中R（i）为自回归系数ak的自相关函数。这样我们就可以使用BURG法、MARPLE法等最大熵法计算出自回归系数ak和方差，再由（18）式计算出滑动平均序列谱，代回（13）式便可以得到序列S（t）的功率谱F（ω）。
ARMA法保留了最大熵法的高分辨率，同时使用自回归系数的自相关约束来削弱干扰的影响，可在较小时窗内准确估计功率谱。计算表明，ARMA法既有较高的灵敏度又具相当的抗噪能力，是一种有效的时间序列谱估计方法。
2地震资料时频岩相分析方法
从（9）式可以看出，具有相同子波函数的地震记录功率谱变化能反映出反射系数序列频谱的变化，亦可反映出波阻抗频谱的变化（图1）。垂向上看，由深至浅功率高频成分减少则反映极性反转次数变小、反射系数频谱由高频向低频过渡，进而反映出层厚逐渐加大，属逆旋回。从沉积角度来说，沉积的单层厚度受水动力条件控制。在近物源处，水动力作用强，属高能环境，沉积物以颗粒较粗的砂岩为主，堆积快，单层厚度大，可以与漏斗型测井相相对应，可判别为三角洲前缘沉积；而在远物源或远岸端（深湖、半深湖、封闭湖湾等环境），水动力作用弱，沉积物以粘土质成分为主，属泥、页岩，沉积缓慢，单层厚度小。把时频旋回与沉积旋回结合起来，由深至浅功率高频成分减少与漏斗型测井相相对应，可作为判别三角洲前缘沉积的依据；反之，则反映水进的正旋回过程，是河流相沉积的典型特点。这样，就可以根据功率谱垂向变化的平面展布清晰地勾绘出沉积相（沉积体系）的平面展布图（图2）。
图1剖面上的时频响应
图2时频沉积相预测平面图
功率谱频率成分变化的平面分布所表现的旋回特征既适用于大套地层沉积相变化研究，也适用于沉积微相研究。在1-2相位的时窗内作时频分析后统计正、逆旋回所占比重，结合沉积相分析结果，在不同的相带内可确定出河口坝、滩坝、点砂坝，浊积砂等有利微相储层，从而为储层预测提供丰富的直观信息。
功率谱随传播时的变化在垂直剖面的分布也有助于我们迅速划分沉积等时面。由于地震反射层是岩性界面，它往往是穿时的，所以我们利用地震剖面尤其是高分辨率剖面划分等时面往往存在很大风险。而时频响应反映的是旋回韵律的变化，是等时的，在剖面上很容易利用其横向形态特征准确划分等时面。
图3时频岩相与井、井旁道对比
功率谱特征的另一应用是薄层分析。由于薄层厚度与频谱峰值频率、峰值频率之差存在对应关系，平面上可利用沿层主频变化及功率谱峰值频率间隔来确定薄层厚度。
另外，由（7）式，令上下两相邻时窗功率谱最大互相关最大，则：
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式中τ为滑动频率。可以得到：
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可见，滑动频率可代表真实反射系数，它消除了子波的影响。
对τ剖面做波阻抗处理，我们称之为时频岩相剖面。由于它不需要井约束，且分辨率高（较原剖面提高1倍以上），可广泛应用于储层预测（图3）。
3应用实例
南翼山地区随着南10井钻遇
此外，利用时频岩相分析技术，对南10井
通过对全区T4-T5相位之间的综合分析，共发现4个砂岩异常体，由此编制
4结论
ARMA法保留了最大熵法的高分辨率，同时使用自回归系数的自相关约束来削弱干扰的影响，是一种有效的时间序列谱估计方法。
它将旋回结果与研究区内先验的沉积相认识综合，得到沉积相和沉积微相的平面展布；使用功率谱峰态特征进行薄层厚度预测；利用时频岩相分析方法进行储层预测。该理论新颖，在实际分析中取得了良好的效果，具有较高的推广使用价值。
参考文献
[1]杨叔子.时间序列分析的工程应用[M].武汉：华中理工大学出版社，1991.
[2]李乐天.层系结构解释中地震资料时间谱分析的方法[J].国外油气勘探，1990,（1）.
[3]Makarov.3D频率-时间分析：地质应用[A].67届SEG年会论文集[C].1990:124～126.
[4]陈兆国.时间序列及其谱分析[M].北京：科学出版社，1998.
[5]崔凤林，管叶君.时频分析——薄互层结构研究的新途径[J].石油物探，1992,31（2）.
[6]Partyka G.Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization[J].The Leading Edge,1999,18（30:353～360.
㈤ 图解经验模态分解(EMD)
经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition，EMD)是由美国工程师黄锷于1998年提出的一种信号的时频分析方法，这里的信号指的是时序信号。
常见的时序信号处理方法可以分为三类：时域、频域和时频域。时域分析特征包括均值、方差、峭度、峰峰值等；频域特征包括频率、能量等；而时频域分析有小波变换等。经验模态分解就属于一种时频分析方法。
黄锷认为所有的信号都是由有限个 本征模函数 (Intrinsic Mode Function, IMF )组成。IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。 [1]
这和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)有些像，FFT假设所有信号都是由很多周期性的正弦信号组成，这些信号有着不同的幅频和相位。使用FFT可以将时域信号转换到频域，但EMD分解后的信号还在时域，并且它没有假设信号是周期的且由很多基本的正弦信号组成。 [2]
但是EMD的使用存在一些限制条件：
⑴函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个；
⑵在任意时刻点，局部最大值的包络（上包络线）和局部最小值的包络（下包络线） 平均必须为零。
第一条什么意思呢，看看下面的图就明白了，它只能是下面这种情况：
假如我们有如下信号，它是由频率为1hz和4hz的正弦信号叠加而成：
我们发现得到的这个IMF同样满足EMD的两个条件，我们可以对该IMF从第一步开始计算第二个IMF，直到最终得到的信号是一个常数、单调或者只有一个极值为止。
㈥ 时频分析的主要方法
时频分析
时频分析（jtfa）即时频联合域分析（joint
time-frequency
analysis）的简称，作为分析时变非平稳信号的有力工具，
成为现代信号处理研究的一个热点，它作为一种新兴的信号处理方法，近年来受到越来越多的重视。时频分析方法提供了时间域与
频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。
时频分析的基本思想是：设计时间和频率的联合函数，用它
同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度。时间和频率的这种联合函数简称为时频分布。利用时频分布来分析信号，能在
每一时间指示出信号在瞬时频率串附近的能量聚集情况，并且能够进行时频滤波和时变信号综合。
信号时频分析的重要性
（1）时间和频率是描述信号的两个最重要的物理量。
（2）信号的时域和频域之间具有紧密的联系。
时频分析的主要方法
（1）窗口傅立叶变换（gabor变换）；
（2）连续小波变换；
㈦ 最新的信号处理时频分析方法有哪些呢除了小波，EMD之外的
提升小波分析，基于主从粒子群的模糊神经网络方法等
㈧ 麻烦通俗解释下 时频分析 小波变换 的作用，优缺点，谢谢！
小波变换是时频分析的一种方法。
小波变换时将一个时间信号变换到时间频率域，可以更好的观察信号的局部特性，可以同时观察信号的时间和频率信息，这是傅里叶变换达不到的；小波变换的冗余度很大
㈨ 模态参数识别方法是时域法还是频域法
在什么域内对模态参数进行识别就是什么方法，（比如在时域内，也就是坐标轴X轴是时间，进行模态参数识别就属于时域法）具体包括三种大的方法时域法模态参数识别、频域法模态参数识别和联合时频法模态参数识别，其中时域法主要有ITD法、LSCE法、时域总体模态参数辨识法和RFP法；我们比较熟悉的傅里叶变换属于一种频域识别模态参数的方法。模态参数识别方法比较多建议去看《结构动力学》这本书，讲的很好。
㈩ 地震沉积学分析技术
地震沉积学是近年来新兴学科，它是一门在地质模型指导下利用地震信息和技术研究有关沉积体的三维构成及其形成过程的学科。其研究基于三维地震、环境分析、露头、岩心联合反馈，识别沉积单元的三维几何形态、内部构成和沉积过程，是继地震地层学、层序地层学之后出现的一门新的边缘交叉学科。曾洪流等（1998）在对墨西哥湾北部中新世地层Tiger浅滩地区高频层序研究中，首次提出了地震沉积学是利用地震资料来研究沉积体三维构成及其形成过程的一门学科；Schlager（2000）、Eberli、Masaferro和Sarg（2004）等进一步完善了地震沉积学概念；2005年2月，在美国休斯顿召开了地震沉积学国际会议，2006、2007年国际沉积学大会，地震沉积学都是会议的主要议题之一。继地震地层学、层序地层学之后，地震沉积学作为一门新的学科越来越受到人们的关注。
地震沉积学是基于高精度地震资料、现代沉积环境和露头古沉积环境模式的联合反馈以识别沉积单元的三维几何形态、内部结构和沉积过程。精细沉积建模是地震沉积学研究的基础，尤其在高精度等时框架中动态地恢复沉积体系的三维空间展布及其演化，是当今沉积学研究的主要方向。高精度层序地层学方法帮助解决储集体在多重控制因素下的演化，具动态建模的意义。首先，高精度层序地层学提供了建立精细的等时格架和分层手段，为储层建模提供了一个高分辨率的等时地层框架。运用高精度层序地层学方法，沉积体系分析是随着时间的变化而进行的动态分析，不仅可以揭示沉积体系的内部构成要素的基本特征（Lamers和Carmichael，1999）、古地形和地貌变化（Smallwood和Gill，2003；Morgan，2004），还可以揭示各种沉积体系在等时格架中的空间分布和随时间的迁移变化规律（Long等，2004；Cartwright 和Huuse，2005）。这些动态的概念模式对储集体的展布及其储集物性提供了更好的预测。此外，由于层序识别分辨率的提高，对储集相带划分也日益精细。
总体说来，地震沉积学是在高分辨率地震资料支持下对典型沉积体进行精细刻画的过程，目的是更为精细的、更为精确的描述沉积体三维空间展布。因此，地震沉积学应用体现在对高级别层序界面、高频单元、高精度沉积体的识别和刻画。
（一）高级别界面的识别技术——构筑地质体界面
1.多元参数精细标定
多元标定是地震沉积学研究的基础，其目的是为储集砂体的精细解释提供标准格架，所用关键技术是多元标定技术。其实质是将地质、测井、钻井等多种信息与高品质三维地震剖面结合，实现“点-线”的统一。
2.相位转换
在地震数据体中，零相位数据体在地震解释中具有子波的对称性、主瓣中心（最大振幅）与反射界面一致以及较高的分辨率等优点，但这些优点只有在海底、主要不整合面、厚层块状砂岩顶面等单一反射界面情况下才能体现出来。而且，零相位地震数据中岩性地层与地震相位间不存在必然的对应关系。尤其是存在许多薄地层互层时，要建立地震数据和岩性测井曲线间的联系很困难。常用的方法主要是90°相位转换，但是，在特殊的地区相位角的转换度数要根据目的层位高频层序界面对应的地震相位角来决定。
(二）高频单元划分技术——构筑地质体序次
1.分频技术
研究表明，低频地震资料中的反射同相轴更多地反映岩性界面信息，而高频资料中的同相轴更多地反映时间界面信息。基于这一认识，采用分频解释的方法，针对不同的地质目的使用不同频段的地震数据。地震沉积学中使用的分频解释是基于地震资料的频率成分控制了地震反射同相轴的倾角和内部反射结构这一原理。一般而言，地震子波的频率越高，相应的地震资料与测井信息就吻合得越好，此为分频解释的基本依据。因此，运用分频解释技术是地震沉积学对地震频率控制同相轴倾角和内部反射结构这一认识的一个反映。
2.时频三原色技术
地震资料中连续的频率变化本身蕴含了丰富的地质信息，不同级别的地质层序体对应着地震剖面上的不同频率特征，仅采用分频解释方法还不能将这类信息充分利用起来，而时频分析方法恰好弥补了这一缺陷。时频分析即频率时间扫描，它通过快速傅里叶变换将时间域的地震记录转化到频率域，利用时频分析技术按不同频率进行扫描分析可以识别出由大到小的各级层序体，从而得到一些地震剖面上没有的信息。由于纵向上频率变化的方向性代表了岩性粗细的变化，所以时频分析不但可以用于地层层序解释，还可以用于划分沉积旋回和推断水体变化规律及沉积环境变化。因此在地震沉积学的研究中，分频解释与时频分析技术应结合起来使用。
（三）高精度沉积体系精细刻画技术——构筑地质体空间配置关系
1.测井约束反演技术
测井约束反演技术在地震储层预测和砂体描述中是不可缺少的技术，在砂岩岩性油藏描述中发挥了非常重要的作用。地球物理学家李庆忠院士曾指出“波阻抗反演是高分辨率地震资料处理的最终表达形式”。目前，测井约束反演处理已经成为处理常规目标的一种手段。这项技术在实际应用中涉及测井曲线校正及归一化处理、合成地震记录与地震子波提取、建立低频模型等相关方法。
2.地层属性分析技术
地震属性是从地震数据中推导出来的几何学、运动学、动力学、统计学特征的具体（特殊）测量值。储层物性和充填在其中的流体性质的空间变化，会造成地震反射速度、振幅、频率等的相应变化。当目标地区的地震地质确定的情况下，只要储层或流体性质变化的特征参数达到某一相应的限度，地震剖面就会有表现为波形、能量、频率、相位等一系列基于几何学、运动学、动力学的地震属性的明显的变化。尽管目前研究人员尚无法找到地震属性与地质目标间一一对应的成因联系，但通过大量油气勘探实践和经验的统计结果表明，井点处的储层性质与地震属性之间往往存在某种线性或非线性统计关系。据此可以推断，在某一特定的范围内，井之间储层性质和地震属性也同样符合这种统计关系，这也是利用地震属性进行储层预测的前提条件。该技术目前已广泛应用于地震构造解释、地层分析、油藏特征描述以及油藏动态检测等各个领域，在油气勘探与开发中所发挥的作用越来越大。目前常用的属性有振幅属性（波阻抗、反射系数、速度、吸收）和相位属性，同时近年来还发展了相干分析结束、频谱分解技术、AVO技术和波阻抗反演技术。在实际操作过程中，一般遵循“建立地震解释和属性分析的工区→进行层位解释和闭合→依据研究任务筛选和提取相关的地震属性→地震属性优化”流程。
3.地层切片分析技术
通过三维地震的水平成像（即时间切片）可以产生高分辨率的沉积相图像。常用的切片类型包括时间切片和沿层切片。时间切片是沿某一固定地震旅行时对地震数据体进行切片显示，切片方向是沿垂直于时间轴的方向，它切过的不是一个具有地质意义的层面；沿层切片是沿着或平行于地震层位进行切片，它更倾向于具有地球物理意义。
要注意的是，切片和属性分析必须要具有地质含义，不但可最大限度地识别并刻画沉积砂体的时空分布，且可证实砂体的物源方向。
（四）典型沉积体地震沉积学研究实践
利用前文所述的地震沉积学方法技术，对东营凹陷发育的东营-永安镇三角洲进行解剖，尝试从更精细的角度刻画储集体空间展布形态。在前文的地层格架构建过程中，沙河街组三段中亚段识别出9个进积单元（图3-14），10个层序界面（2个三级层序界面，8个4级层序界面）。
图3-14 东营三角洲进积体刻画剖面图
在研究过程中，发现东营三角洲区受多物源影响（潍北凸起物源、青坨子凸起物源、北部物源），断层多且交互影响，如果采用传统的沉积学研究手段，很难将多个方向的物源体系解剖清楚，在实际操作中采用分区统计、精细解释手段，对不同的物源区进行单独解剖和分析，阐明各物源区的变化特征；属性分块时尽量避开断层复杂区域；同时利用分频技术、时频三原色技术、小波变换、地层切片技术、地震正演等地球物理方法，建立不同层位地震反射特征平面变化与沉积环境之间的关系。
1.关键层序界面的识别
利用区域层序地层分析中合成记录建立的速度场，精确标定了研究层位的两个关键界面——T4、T6。T4、T6是沙河街组三段中亚段的顶、底界面，也是一个三级层序的顶、底界面。T4界面在东营凹陷西北部表现为连续性好的强振幅反射特征，向东逐渐演变为连续性差的弱振幅反射，表现出“北强南弱、西强东弱、整体上移”的特征；T6界面由于油页岩的大面积出现，在整个工区内都非常稳定，表现出连续性好的强振幅反射，至东—东南部，接近物源供给区，为一系列进积反射的底界面，界面之上下超特征明显。
2.高频单元识别与划分
（1）常规地震剖面识别方法。常规地震剖面中，四级层序界面用内部强轴反射特征、顶底接触关系、上下结构差异、内部进积结构等4个原则进行四级层序界面的识别。常规变面积剖面中，强轴的出现意味着波阻抗差异的增大，而在三角洲进积区，则可能意味着上下进积期次岩性上的差异性，分布较稳定的强轴可将进积体划分为多个单元（图3-15）。
图3-15 利用稳定的强反射同相轴进行进积单元的划分
（2）分频技术在四级层序界面识别中的应用。地震分频技术是一种基于频谱分析的地震成像方法，可揭示地层的纵向整体变化规律、沉积相带的空间演变模式，并能描绘与分析储集层厚度分布，定量检测单砂体级别的薄互层砂体。
东营凹陷内的东部叠前三维工区的主频为20Hz，带宽为10～40Hz，在研究中将原始剖面进一步细化为10Hz、20Hz、30Hz和40Hz的剖面（图3-16），对比发现：低频剖面中，地震同相轴数量减少，三级层序界面（如T1，T2，T3等）强振幅、连续性好的特征被进一步地凸显出来，且每一期进积单元的顶底界面处顶超和下超特征清晰；高频剖面中，地震同相轴与原始剖面相比增多，对于界面的识别具有干扰的作用。
在分频的基础上，利用10Hz剖面进行沙三中层序内部进积单元的识别和划分，通过与原始剖面对比研究发现，10Hz的分频结果，能滤去弱轴、短轴的干扰影响，界面连续，内部进积特征清晰，可将东营三角洲砂体进积形态完美地刻画出来（图3-17）。
图3-16 原始剖面、分频剖面与时频三原色剖面的对比（T1842测线）
如前所述，高频剖面（如40Hz剖面）中地震反射同相轴数量增多，则意味着地震剖面的分辨率得到“相应的增强”。本次研究中，通过对40Hz剖面进积单元的同相轴划分与单井岩性、钻井资料及测井的对比，发现三者对应关系良好，因此认为东营三角洲进积主体区域可运用40Hz高频剖面进行高频层序的划分（图3-18）。
（3）时频三原色技术在四级层序界面识别中的应用。为了有效利用地震频率信息，合理显示每个样点的优势频率，研究中使用Geoscope软件中的RGB模块，分别用红、绿、蓝3种颜色，表示低、中、高分频信息，然后按照小波分频能量比较结果做色彩叠加显示，时频三原色剖面中三角洲进积特征也非常清晰。
从时频三原色剖面中发现：断层的形态更加清晰，地震同相轴形态清晰，一些特殊的地质现象凸现出来，如T4界面处的下切河道、呈波状反射特征富含油的浊积体以及T6界面的油页岩等特征均可明显地观察到。
3.基于属性分析技术的沉积体刻画
由于东营凹陷中央受北部物源、东营三角洲物源和永安镇三角洲物源的共同影响，整体属性提取效果较差，因此，研究工作需要分区进行，分别提取各物源影响范围内的地震属性并进行分析（图3-19），以期获得比较可信的沉积信息。通过对圈定的范围内提取的属性对比，发现总均方根振幅（Total ABS Amplitude）属性对该区域的沉积环境具有良好的对应性。下面将以第4套进积单元（Z4）为例进行说明。
图3-17 利用低频剖面（10Hz）进行进积单元的划分（T1842测线）
图3-18 利用高频剖面（40Hz）进行高频层序的划分（T1842测线）
图3-19 东营三角洲沉积区内2个区块属性提取
1）东营三角洲属性特征分析
在该区层间总均方根振幅属性图上能够清晰地识别出东营三角洲前缘范围（主进积区）（图3-20）。沿三角洲进积方向可进一步划分出三角洲平原区和三角洲前缘区（图3-20）。在三角洲前缘的前端，存在一些范围不大的异常体（图3-21），通过对比钻井资料（图3-22），认为这些异常体均为浊积体。
图3-20 东营三角洲区沙三中第4套进积单元东营三角洲三角洲平原与前缘的划分
图3-21 东营三角洲区沙三中第4套进积单元浊积体平面范围
图3-22 沙三中第4套进积单元浊积体钻井特征
左边为官116井，右边为史128井
此外，通过其他属性特征在三角洲前缘中可识别出一套异常体，初步认为该异常体为三角洲前缘水下分流河道。通过将水下分流河道的平面位置与第4套进积体的时间厚度图相叠加，平面范围位于时间厚度60ms左右，因此，研究人员选择沿第4套进积体顶界面向下开50ms时窗的方式进行属性提取，这样，就能将水下分流河道特征更加清晰地刻画出来。钻井的岩性和测井曲线特征也进一步证实该区域为三角洲前缘水下分流河道。在以上分析的基础上，建立东营三角洲区属性综合划分和沉积相平面分布图（图3-23）。
2）永安镇三角洲属性特征分析
利用层间 Total ABS Amplitude属性图能够清晰地识别出永安镇三角洲范围，从其剖面特征上可以看出其差别，向南表现出高角度进积-加积特征，向西进积特征明显（图3-24）。
永安镇三角洲主体进积区在地震剖面和钻井上都可进一步划分为4个进积单元。在进积体内部等比例内插了3个界面，划分出4个进积单元分别提取平面属性，这样可以清晰的观察三角洲朵体迁移特征（图3-25）。在以上分析的基础上，即可获得永安镇三角洲区属性综合划分和沉积相平面分布图（图3-26）。
3）区域沉积体系拼接
在单独分析了东营三角洲区和永安镇三角洲区各自的沉积相平面展布后，需要将不同区块的沉积体拼接在一起，构成一个完整的区域沉积格局。利用反演剖面作为纽带，链接起各区块的沉积体。
图3-23 东营三角洲区属性综合划分和沉积相平面分布图
图3-24 沙三中第4套进积单元永安镇三角洲区属性（层间Total ABS Amplitude）及剖面特征
研究中采用测井约束反演技术。目前，测井约束反演处理已经成为处理常规目标的一种手段，它综合应用测井资料在垂向上的分辨力和地震资料在横向上的连续性以及所包含的丰富的岩性和物性信息，研究储层特征的空间变化，描述储层的分布特征。东营三角洲区存在大量灰质泥岩，由于灰质泥岩的声波速度与砂岩的声波速度十分接近，导致常规流程的反演结果无法区分开灰质泥岩和砂岩层段。因此研究中利用自然电位曲线代替声波曲线，利用初始模型产生的低频数据体和约束稀疏脉冲反演产生的高频数据体代替波阻抗类型数据体进行约束稀疏脉冲反演。研究过程中选取三条反演剖面（EW3，NS1，NS2）建立假三维立体图，反演结果显示第4套进积体与沉积平面图的沉积相非常吻合（图3-27，图3-28）。
利用本次研究所得反演剖面，将自不同物源区的沉积相图拼接起来，得到最终的东营凹陷区域上的沉积体系展布图（图3-28）。