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Fluid Mobility Attribute Extraction Based on Optimized Second-Order Synchroextracting Wavelet Transform
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AI
DOI：10.1109/LGRS.2025.3607097.png)
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摘要
En 中文
基于时频分析的地震属性分辨率主要依赖于时频分析工具。本研究通过优化尺度参数和提取方案，提出了一种改进的二阶同步提取小波变换（SSEWT）。在合成数据上的时频计算表明，效率提高了5%。随后，我们将所提出的变换应用于实际数据的流体流动性计算，计算效率提高了5.6%，分辨率提高了11.26%，展示了其优越性能。实际数据测试表明，所提出的变换及相关的流体流动性结果优于传统方法。尽管仍存在计算挑战，但该方法在储层表征和流体检测方面取得了显著进展。
Keyword:
Fluid mobility
reservoir characterization
second-order synchroextracting wavelet transform (SSEWT)
time–frequency analysis
期刊
IF:
16.4
论文数:
1.0W
被引数:
5.1K
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