提取地震数据最大李指数的快速方法
相干处理和地震资料的属性提取
接下来介绍地震资料的相干处理和地震资料的属性提取：14、相干处理，仍然在上面的主菜单中选择第10项的，选择一种相干方式，现举一例进行演示，如然后点击鼠标MB1参数选项，出现参数菜单，选择好分析时窗方式后，选取层位和合适的时窗，键入输出名，选择扫描模式之后，点击ok按扭。
回到主菜单，RUN。
15、属性提取：选择菜单中的第8项后，在上按鼠标MB1，选择分析时窗方式，选取层位和合适的时窗，然后选择提取的地震资料的属性参数，包括有：（1）振幅类属性1）：2）Average Absolute Amplitude 平均绝对振幅：此外，还包括了3）、、、、4）：：：：：：：：（2）复地震道统计类：复地震道包括5种属性，1）2）在复地震道计算中，瞬时频率是相位随时间的变化率，或者说是相位的导数。
实际计算时，先算出瞬时频率道，然后计算时窗内的平均值。
3）4）5）（3）谱统计类：1）是指零延迟的自动相关值，带宽越窄，说明信号越相似，地层反射特征简单，反之说明地层复杂，可用于地震地层研究。
2）其中，3）：其中，4）5）6）（4）层序统计类1）和，2）3）。
4）5）、（5）相关统计类可用于帮助识别断层、尖灭、数据品质和杂乱反射。
1）：。
2）3）：4）：5）：。
6）选择好相应的参数后，键入要输出的前缀（prifix），最后ok关闭，在主菜单中RUN运行即可。
附：。
地震属性提取
二地震属性提取提取地震属性常用的分析方法•复地震道分析、相关分析、富立叶谱分析、功率谱分析、自回归分析、数理统计分析等(这些分析方法的基本原理，应在工程数学、信号分析、地震资料数字处理方法等课程中分别讲述)。
•经过相应的分析计算后，可得到一系列地震属性参数地震属性的提取•瞬时属性–(Instantaneous Attributes)•单道时窗属性–(Single Trace Windowed Attributes)•多道时窗属性–(Multi—Trace Windowed Attributes)•沿层构造属性–(Event Object Structure Attributes)瞬时：瞬时真振幅f (t)•所选样点上各道时间域振动幅值，即为地震道数据的隐含表示。
广泛用于地震资料的构造和地层解释，常与其他振幅属性一起用于分离高幅区或低幅区，如亮点和暗点技术。
瞬时：90度相移振幅q (t)•从复地震道分析得到的时间域振动振幅，与瞬时真振幅f (t)相差90度相位。
相位延迟特性在瞬时相位垂向变化的质量控制方面、确认薄层的某些A VO异常方面很有用处瞬时：瞬时相位•r (t)= tan [q (t) / f (t)] 表示在所选样点上各道的相位值，以度或弧度表示。
主要用于增强油藏内弱同相轴，对噪音也有放大作用；最终成图的彩色色标应考虑到结果的周期性，即由于油气的存在经常引起相位的局部变化，所以这一属性常和其他属性一起用作油气检测的指标之一；也可用于测定薄层的相位特征，其横向变化与流体含量变化及薄层组合有关。
瞬时：瞬时相位的余弦cos(r (t))•由瞬时相位导出的属性；由于其固定的范围在-1至1之间，易于理解，故常和瞬时相位一起用来显示异常的变化。
可用来识别地震地层层序及其特征；由于本属性没有跳变现象，故可用于数据增强处理瞬时真振幅乘瞬时相位的余弦，f (t)·cos(r (t))•这一复合属性用来增强波峰或波谷振幅，特别适用于零相位地震数据，以便于构造解释瞬时：瞬时频率•定义为瞬时相位对时间的导数：•即d r(t)／d t，用度／ms或弧度／ms表示。
地震数据处理方法
地震数据处理方法地震数据处理是指对地震事件的数据进行收集、整理、分析、解释等一系列科学处理的过程。
通过地震数据处理可以获得地震的震级、震源参数、地震波传播途径、震中位置等信息，进而用于地震监测、地震预警、地震研究等方面。
首先是数据采集。
地震数据采集可以通过地震监测台站、地震仪器等设备进行。
地震台站一般分布在地震活跃区域，可以实时记录地震事件的波形数据。
地震仪器有很多种类，包括地震计、加速度计、地震波仪等，可以在不同的场景下进行地震数据采集。
数据采集完成后，接下来需要对数据进行滤波。
地震波形数据中可能存在噪音、高频干扰等干扰项，需要进行滤波处理以提取有效信号。
滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等，可以根据实际需求进行选择。
然后是特征提取。
在地震数据中，可以提取一些特征参数用于表征地震的性质。
常见的特征参数包括震相到时、振幅、频谱特征、发震时刻等。
特征提取的目的是为了更好地理解地震事件的性质，为后续的地震定位和震级计算等提供基础。
地震定位是指确定地震震中的位置。
地震定位方法主要包括三角定位、相对定位、绝对定位等。
三角定位是基于多个地震台站的地震数据进行测距和角度计算，进而确定地震震中位置。
相对定位是利用相对震相到时的差异计算相对震中位置。
绝对定位是通过地震波传播速度的测量，结合已知地震台站位置的准确度来确定地震震中位置。
最后是震级计算。
震级是用来衡量地震能量大小的物理量，常用的震级计算方法包括里氏震级、体波震级、面波震级等。
震级计算的基本原理是根据地震波的振幅、波形的周期等特征参数来推算地震能量。
不同的震级计算方法适用于不同类型的地震，可以综合采用以得到更准确的结果。
除了上述的基本处理方法外，地震数据处理还可以结合其他辅助手段进行进一步分析和研究。
例如，地震波形数据可以与地震参数、震源机制等相关数据进行对比分析，以研究地震的性质和机制。
地震数据还可以结合地震历史数据、地质条件等进行统计学分析，以预测地震发生的可能性和趋势。
中国地震监测数据的处理与分析技术
中国地震监测数据的处理与分析技术地震是一种自然灾害，对人类社会造成了巨大的威胁和危害。
为了及时预警和准确评估地震危险性，中国地震监测系统通过收集大量的监测数据进行处理与分析。
本文将介绍中国地震监测数据的处理与分析技术，以及它们在地震灾害预测和评估中的重要作用。
一、地震监测数据的采集与处理1. 数据采集中国地震监测系统利用地震仪器网络在全国范围内实时采集地震信息。
这些地震仪器包括地震台、地震观测站和地震传感器等，可以记录并传输地震波数据。
通过这些地震仪器，我们可以获得地震的时刻、震源位置、震级和地震波形等基本信息。
2. 数据处理地震波形数据是地震监测数据中最重要的部分之一。
为了准确分析地震波形数据，我们需要进行一系列的数据处理工作。
首先，对采集到的连续地震波形数据进行去噪处理，去除由于仪器噪声和环境干扰引起的噪声信号。
然后，对地震波形进行时域和频域分析，提取地震波的主要频率和振幅特征。
最后，通过对多个地震台和观测站的数据进行比对和校正，得到更为准确的地震参数。
二、地震监测数据的分析与应用1. 地震活动性分析地震监测数据可以反映某地区的地震活动情况，通过对地震波形数据的分析，我们可以判断地震的震源位置和震级等参数。
此外，还可以利用地震监测数据分析地震的发展趋势和周期性规律，为地震活动预测和危险性评估提供依据。
2. 地震灾害评估地震监测数据在地震灾害评估中发挥着重要作用。
通过对地震波形数据的分析，可以确定地震的破坏范围和影响程度，并预测地震灾害的发生概率。
同时，结合地震监测数据和相关地质地貌信息，可以评估地震对建筑物和基础设施的影响，为地震灾害防治提供科学依据。
3. 地震预警与应急响应地震监测数据处理与分析技术的另一个重要应用是地震预警与应急响应。
通过对地震监测数据的实时处理和分析，可以提前几秒到几十秒发出地震预警，向可能受到地震影响的地区发出警示。
这为人们采取应急措施和疏散行动争取了宝贵的时间，有助于减少地震灾害的损失。
地质勘探工程中的地震数据处理与解释方法
地质勘探工程中的地震数据处理与解释方法地质勘探工程是一项重要的技术活动，其目的是通过观测和分析地下的地震数据，了解地下地质结构，并找到潜在的矿产资源。
在地质勘探工程中，地震数据处理与解释是非常关键的一步，它能够提供关于地下结构和地质特征的重要信息。
本文将介绍地质勘探工程中常用的地震数据处理与解释方法。
一、地震数据处理方法1. 数据获取和预处理地震数据获取是地质勘探工程中第一步的关键环节，它主要通过地震仪器来进行。
地震数据的质量对后续的数据处理和解释有着重要影响。
因此，在数据获取过程中，需要确保地震仪器的准确性和稳定性。
预处理是处理原始地震观测数据的步骤。
它包括去噪、滤波、校正等操作，以保证数据的可靠性和准确性。
数据去噪可以通过使用数字滤波器和降噪算法进行。
滤波操作可以帮助减少非地壳噪声的干扰，使地震信号更加清晰。
而数据校正则可以通过校正仪器的响应和系统时滞等因素来进行。
2. 叠前与叠后处理叠前处理是指将原始地震记录进行校正、继续叠合和处理的过程，以便得到用于地震解释的适当形式。
它主要应用于反射地震数据的处理。
叠前处理包括校正、剖面静校正、波形变换和剖面射线等处理步骤。
通过叠前处理，可以移除或减弱地震数据中的噪声和干扰，提高图像质量和地质参数的分辨率。
叠后处理是指对叠前处理后的地震数据进行进一步的处理和解释。
它主要应用于解释地震剖面、地震速度分析、地震反演和模型构建等方面。
叠后处理包括头波去除、时间和深度转换、速度分析和变形分析等操作。
通过叠后处理，可以提取地层界面的有效信息，研究地下地质构造，预测油气和矿产资源等。
二、地震数据解释方法1. 时距图解释法时距图是地震数据处理中的一种常用方法，它能够直接展示地震波在地下介质中的传播路径和反射情况。
通过时距图，可以分析地下地层的分布、厚度和速度等信息。
时距图解释法主要包括反射能量的定性解释和定量解释两种方法。
定性解释主要通过观察时距图中反射波的形态、振幅和连续性等特征，来判断地层的性质和特征。
第五章地震速度参数提取方法
3.5.1 叠加速度分析
3、速度谱的显示及应用 常用的显示方式有： 1）等值线平面图：极值构成的能量团 2）能量曲线显示：速度谱和能量曲线（变面积或波形） 并列的形式显示 3）三维显示 应用 1）确定最佳的叠加速度。 2）用于检查叠加时间剖面的正确性，速度谱上的能量 团与强反射层是一致的 3）识别多次波等特殊干扰波 4）计算层速度。
①t0扫描；②速度扫描；③计算叠加能量（相似性系数或相关 系数）
xi 2 t0 2 Vσ
2
其中t 0
2 t i
i
n
2）制作方法： （扫描实验法）
3.5.1 叠加速度分析
具体制作方法：
①给定 t 0 , i，选定试验速度
②计算 ri ，得到一系列的理论双曲线；必有一条与反射同相 轴重合； ③沿双曲线在共中心点道集上各道取值并叠加（或是相关计算、 相似性计算）； ④判别，若叠加振幅（相似性系数、相关系数）达到最大，所 对应的试验速度即为 t 0 , i 时刻的叠加速度；
3.5.1 叠加速度分析
二、速度谱分析
速度谱的概念：把地震波的叠加能量相对波传播速度 的变化规律，称为速度谱。 根据不同的判别准则可分 叠加速度谱、相似性系数速度谱、相关速度谱 1、叠加速度谱的基本原理和制作方法
1）理论依据：
t xi
2
沿着反射波同相轴方向上叠加能量、相似系数或相关系 数最大。
Vl 对水平多层反射波： V aVσ 对倾斜多层反射波： Va V
对单层模型反射波： V
a
2 x 2 t i t0 2 V
地震属性及其提取方法
地震属性及其提取方法地震属性及其提取方法1绪论1.1 选题的必要性及重要性地震属性分析技术作为油气藏勘探的核心技术之一,其作用主要为:岩性及岩相、储层参数和油气的预测。
地震数据体中含有丰富的地下地质信息,不同的地震属性组合可能与某些地质参数具有很大的相关性,因此利用地震属性参数可以有效地进行储层预测。
常用的地震属性主要有瞬时类参数、振幅统计类参数、频能谱统计类、相关统计类、层序统计类。
在层序界而内追踪闭合基础上,将地震属性分析技术、储集层反演技术、相干体切片技术等许多新技术综合应用于分析论证,可以预测有利的区带,进行油气藏勘探。
1.2 重要研究内容地震属性包括剖面属性、层位属性及体属性,目前层属性最为常用和具有实际意义。
剖面属性提取就是在地震剖面沿目的层拾取各种地震信息,主要通过特殊处理来完成;层位属性就是沿目的层的层面并根据界面开一定长度的时窗提取各种地震信息。
提取的方式有:瞬时提取、单道时窗提取和多道时窗提;体属性提取方法与层位属性相同,只是用时间切片代替层位。
地震属性提取选择合理的时窗很重要,时窗过大,包含了不必要的信息;时窗过小,会丢失有效成分。
时窗选取应该遵循以下原则:(1) 当目的层厚度较大时,准确追出顶底界面,并以顶底界面限定时窗,提取层间各种属性,也可以内插层位进行属性提取;(2) 当目的层为薄层时,应该以目的层顶界面为时窗上限,时窗长度尽可能的小,因为目的层各种地质信息基本集中反映在目的层顶界面的地震响应中。
1.3地震属性分析的难点问题（1）地震属性分析的间接性。
地震数据中所含的储层信息往往是十分间接的，至今无法建立明确的物理或数学模型，这种关系通常是定性的、模糊的、不唯一的，1绪论带有一定的经验性，因此我们无法用某种确定性的方法从地震数据中进行分析。
（2）地震属性相关性的错综复杂。
各种地震属性之间的相关性错综复杂，主次关系变化不定，数量关系难于提取，因此应用常规的分析方法做出定量的分析也比较困难。
估算地震最大震级的各种方法
估算地震最大震级的各种方法估算地震最大震级的各种方法地震最大震级是衡量地震力度的一个重要指标，是反映地震的强度和能量的指数。
估算地震最大震级是地震科学家研究地震灾害的重要技术手段，有多种方法可以用来估算地震最大震级。
首先，事实观测法是估算地震最大震级最常用的方法之一。
通过对地震时间、空间分布特征、震性传播规律、震失结构损坏程度等的观测，可以估算出地震的最大震级。
比如，从地震时间分布特征上可以推断出地震的最大震级，从地震空间分布特征可以推断出地震的最大震级，从震失结构损坏程度上可以推断出地震的最大震级等。
其次，统计学方法也是估算地震最大震级的一种方法。
根据地震活动的历史记录，使用统计学方法可以估算出地震的最大震级。
比如，通过计算历史地震的统计特征，可以得到一组地震最大震级的估计值，这些值可以用来估算新发生的地震的最大震级。
此外，还可以根据地震的频率特征，使用统计学方法来估算地震的最大震级。
再次，模型方法也是估算地震最大震级的一种方法。
模型方法可以根据地震的特征，如地震深度、震中位置、地形地貌等，建立地震最大震级的模型，从而估算出地震的最大震级。
比如，可以根据地震深度和震中位置建立一个模型，来估算新发生的地震的最大震级。
最后，模拟方法也是估算地震最大震级的一种方法。
通过利用计算机技术模拟地震，可以得到地震的最大震级估计值。
比如，可以根据地震的时空分布特征，建立一个模拟模型，并使用计算机技术模拟地震，从而估算出地震的最大震级。
总之，估算地震最大震级有多种方法，比如事实观测法、统计学方法、模型方法和模拟方法等。
不同的方法有不同的优缺点，但最终都是为了估算出地震的最大震级，以便为地震预警和防御提供科学依据。
地震流动观测数据的特征提取和分类方法研究
地震流动观测数据的特征提取和分类方法研究地震是地球活动中常见的现象，地震流动观测数据是科学家们进行地震研究的重要数据来源。
然而，随着地震观测技术的发展，数据量急剧增加，对数据的特征提取和分类方法的研究变得尤为重要。
本文将就地震流动观测数据的特征提取和分类方法进行研究，并提出一种基于XXXX方法的分类方法。
在地震流动观测数据中，包含了大量的地震信号。
为了能够更好地理解地震活动的性质和规律，科学家们需要从数据中提取出有意义的特征。
以往的研究主要集中在时间域和频率域两个方面的特征提取。
时间域特征包括振幅、周期、持续时间等指标，反映了地震波形在时间上的变化规律；频率域特征包括频谱特征、频带特征等，反映了地震波形在频率上的分布情况。
这些特征在一定程度上能够描述地震波形的基本特性，但并不能全面捕捉地震流动观测数据的复杂特征。
为了更准确地提取地震流动观测数据的特征，研究人员开始关注其他领域的特征提取方法的应用。
其中，机器学习和深度学习方法在地震数据处理中得到了广泛应用。
机器学习方法通过建立合适的模型，从大量的数据中学习，并进行预测和分类。
深度学习方法则是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，能够处理复杂的数据关系。
这些方法可以自动提取地震流动观测数据中的特征，并对数据进行分类。
在特征提取过程中，研究人员通常会使用多种特征选择方法，以提高特征的准确性和可靠性。
常用的特征选择方法有相关系数、信息增益和主成分分析等。
相关系数能够衡量两个变量之间的线性相关程度，通过计算地震波形与其他变量之间的相关系数，可以选择与地震活动相关性较高的特征。
信息增益则是衡量一个特征对于分类任务的贡献程度，通过计算地震波形特征对于地震活动分类的信息增益，可以选择对分类结果有较大影响的特征。
主成分分析是一种常用的降维方法，通过选择对方差贡献较大的主成分，可以将地震流动观测数据的维度降低，提高特征选择的效果。
在特征提取之后，地震流动观测数据常常需要进行分类。
提取地震数据最大李指数的快速方法
提取地震数据最大李指数的快速方法
钟勇
【期刊名称】《内蒙古石油化工》
【年(卷),期】2007(033)007
【摘要】地震数据最大Lyapunov指数是油气储集层非线性研究的重要特征量.本文采用基于C-C法计算相空间重构参数的最大Lyapunov指数快速计算方法.此方法计算最大Lyapunov指数速度较快、计算量小、容易实现.克服时间延迟和嵌入维数需多次计算和确定的缺陷.
【总页数】3页(P102-104)
【作者】钟勇
【作者单位】成都理工大学,四川,成都,610059
【正文语种】中文
【中图分类】P61
【相关文献】
1.地震DNA：一种利用非局部搜索和多属性数据集提取地震特征的新方法 [J], J.Ф.H.Bakke;徐祖新;
2.以模式识别方法提取后续最大地震预测的综合指标 [J], 周翠英;张宇霞
3.基于空间相关的地震前兆数据库的信息提取与数据更新方法 [J], 李志杰; 陈智勇
4.基于频域带限数据提取雷达目标李氏指数的方法 [J], 唐白玉;姜文利;沈海戈;柯有安
5.基于不连续回归树的最大李雅谱诺夫指数计算方法 [J], 李胜朋;王洪礼;冯剑丰
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地震烈度速报方法
目录第三章地震烈度速报方法 (2)第一节烈度速报方法概述 (2)第二节烈度的计算 (3)2.1 国外关于仪器烈度计算 (3)2.2 我国关于烈度计算的研究现状 (13)第三节烈度分布图生成 (16)3.1 速报烈度的空间分布拟合 (16)3.1 插值计算 (21)3. 2 场地修正 (23)第四节大震及预警烈度速报 (31)4.1大震烈度速报计算 (31)4.2地震预警烈度算法 (33)第五节几个问题的讨论 (39)影响地震烈度速报的因素 (40)第三章地震烈度速报方法如前所述，破坏性地震发生后,为了使救援人员和物资迅速到达灾区,并按照不同地区的受灾情况合理分配救援力量,需要及时地得到可靠的地震破坏程度空间分布情况,即烈度等震线图或烈度分布图。
以往的烈度分布图的获得,主要通过三种途径：(1) 通过震后组织人工实地震害调查，获得宏观烈度分布图；(2) 通过震源参数依据衰减关系估算烈度分布图；(3) 利用强震观测得到的地震动参数估算地震动强度(或烈度)分布图。
地震烈度速报就是利用地震台站观测记录，无需现场调查而快速计算各观测点的地震影响程度（仪器烈度或地震动参数），进而给出完整的地震影响场，在震后数分钟内向政府和社会发布，为人员伤亡、经济损失评估、应急救援决策和工程抢险修复决策提供依据。
本章论述烈度速报一般方法，并对其中几个关键技术进行了详细介绍；还针对M6.5级以上大震及只用部分波形迅速估算烈度这两种特殊情况介绍了；此外对烈度速报几个相关的问题进行了初步讨论。
第一节烈度速报方法概述地震烈度速报是利用地震观测的仪器记录，通过一定技术处理，快速得到反映地面运动强弱程度以及地震灾害的空间分布，可以为损失评估和应急救援提供重要的参考依据，从算法上一般可以分为三种方法：（1）地震学方法：根据地震测震结果，即地震震源信息，震中位置（经纬度和深度）、震级大小，根据地震学模型（点源或线源），通过衰减关系及场地放大估算一个地震动强度的分布结果。
地震物理模拟数据采集方法
地震物理模拟数据采集方法1 地震物理模拟数据采集方法地震物理模拟是一种将自然界的地震波在硬件系统上进行模拟的方法。
它重现了实际地震场景，基于它，可以进行岩石层结构的实验研究，并获取相应的数据结果，有助于钻井的解释与结构解读。
2 数据采集地震物理模拟数据采集中包括一系列操作步骤：首先，安装、调试地震物理实验设备；其次，将模拟的地震波发射到实验区域，在实验区域内发射、接收、传输信号；最后，收集数据信息，进行数据存储与分析。
3 发射端自然界的地震波是无处不在的，但把这些波进行有效采集和模拟实验需要某种发射端，即触发装置。
常用的触发装置有高压气体、高能电子束、激光和高能实验装置。
4 接收端接收端是用来接收发射产生的波在实验区域內传播、反射和衰减的数据。
一般使用结合精密地震器和计算机的传感技术，对实验中发射的波进行传输和定位，以获取关于测量的详细信息。
5 数据传输数据传输是将实验中接收到的波形数据从实验现场传输到实验室的一个关键步骤。
过去，由于监测的波形参数多，最常使用的传输方式就是有线连接，但随着计算机技术的发展，现在可以使用无线传输技术将数据进行实时传输，节约了时间。
6 数据存储实验室中将信号与存储介质相结合，就可以将实验中接收到的波形数据存储在计算机中，以便进行下一步的数据处理与分析。
7 数据分析数据分析是模拟实验中最后也是最关键的一步。
对模拟采集的数据进行分析，可以了解地震性质，定位波源方向，还可以得出地震衰减系数，从而揭示所在区域的岩性成分等信息，有助于更深入地解释钻井结果。
综上所述，地震物理模拟数据采集方法，包括安装、调试地震物理实验设备，将模拟的地震波发射到实验区域，收集数据信息，以及最后的数据存储与分析步骤。
采集到的实验数据可以加深我们对自然界地震波的认识，可以帮助我们更好地进行钻井的解释与结构解读。
地震数据处理中的峰值检测算法
地震数据处理中的峰值检测算法地震是自然界中的一种强烈的振动现象，它给人们的生活和社会带来了严重影响，因此，地震的监测和预测显得尤为重要。
地震数据处理中的峰值检测算法是地震监测工作中必不可少的一部分，本文将对其进行介绍和探讨。
一. 地震数据处理的基本流程地震数据处理包括数据采集、数据传输、数据处理等环节，其中数据处理是最为关键的一步。
地震数据处理主要分为以下几个步骤：1. 输入数据预处理：主要包括去除背景噪声、剔除异常数据、滤波等处理方式。
2. 数据分析处理：主要分析数据的振幅、频率等信息。
3. 数据解释：对分析处理得到的数据进行解释和判定。
4. 数据输出：将处理后的数据输出为图表或者数据文件，便于进一步的研究和应用。
二. 峰值检测算法的作用在地震数据处理的过程中，峰值检测算法是非常重要的一步，是寻找数据中的极值点。
它可以从复杂的地震波形中找到最明显的波峰和波谷，从而更精确地分析和解释地震数据。
峰值检测算法的主要作用是寻找数据中的峰值点，为后续的地震波形识别、波速计算、震源机制分析等提供基础。
三. 常见的峰值检测算法峰值检测算法种类繁多，其中常见的算法主要有以下几种：1. 绝对值峰值检测算法绝对值峰值检测算法是最为简单和直观的一种算法，其核心思想是在数据中寻找最大绝对值点作为峰值。
这种算法的优点是计算简单，缺点是只能检测到单调上升和单调下降的峰值，对于曲线比较复杂的数据效果较差。
2. 均值滤波及峰值检测算法均值滤波及峰值检测算法是一种基于均值的滤波方式，先对数据进行平滑处理，再通过一定的规则寻找峰值。
这种算法的优点是可以去除数据中的噪声，但是对于较小的峰值检测效果不佳。
3. 区间观察峰值检测算法区间观察峰值检测算法是一种比较常用的峰值检测算法，它通过一定的窗口长度来确定峰值。
在窗口长度内，通过一定的规则判断是否为峰值点。
该算法的优点是能够在曲线比较复杂的数据中发现多个峰值，缺点是需要人工确定窗口长度。
水平地震影响系数最大值计算
水平地震影响系数最大值计算按《中国地震动参数区划图GB18306-2015》水平地震影响系数最大值计算一、基本概念和公式：1、多与地震、基本地震、罕遇地震、极罕遇地震的地震动峰值加速度的关系：αmax=K*αmax基本αmax：多遇或罕遇或极罕遇地震的峰值加速度αmax基本：基本地震动峰值加速度K：比例系数，按GB18306-2015第6.2条取值多遇地震取1/3罕遇地震取1.9极罕遇地震取2.9罕遇或极罕遇地震的峰值加速度的K取值见高孟潭主编《GB18306-2015<中国地震动参数区划图>宣贯教材》第230页12.2.3节）2、地震动峰值加速度最大值根据场地类别的调整：αmax=Fa*αmaxⅡ（GB18306-2015附录E.1）αmax：按场地类别调整后的地震动峰值加速度αmaxⅡ：Ⅱ类场地的地震动峰值加速度FA：场地地震动峰值加速度调整系数按GB18306-2015附录E表E.1。
3、水平地震影响系数最大值计算:γmax=β*αmaxγmax：水平地震影响系数最大值β：动力放大系数，按GB18306-2015附录F.1取2.54、综上所述，综合计算公式可以写为：γmax=β* Fa*K*αmax 基本二、示例：1、确定7度015g地区、Ⅲ类场地的多遇地水平系数最大值：1)、确定FA:7度0.15g地区、Ⅱ类场地基本地震动峰值加速度为：αmax基本=0.15。
7度0.15g地区、Ⅱ类场地多遇地震动峰值加速度：0.15*1/3=0.05。
查中国地震动参数区划图GB18306-2015附录表E.1，加速度为0.05时的Ⅲ类场地FA=1.30。
注意：按Ⅱ类场地基本地震峰值加速度0.15，查得Ⅲ类场地的FA=1.0的用法是不正确的.2）、则7度0.15g区、Ⅲ类场地多遇地水平系数最大值为：γmax=β* Fa*K*αmax 基本=2.5* 1.30*(1/3)*0.15=0.16252、确定8度0.2g地区、Ⅲ类场地的多遇地水平系数最大值：1)、确定FA:8度0.2g地区、Ⅱ类场地基本地震动峰值加速度为：αmax基本=0.2。
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１２ ０
内 蒙古 石 油化 工
２０ 年第李 指 数 的 快 速 方 法
钟 勇
（ 成都理工 大学 ， 四川 成都 ６０ ５ ） １ ０ ９
摘
要 ： 震数 据 最 大Ｌ ａ ｕ ｏ 地 ｙｐ ｎ ｖ指 数是 油 气储 集层 非线性 研 究 的重 要特 征 量 。 本文 采 用基 于ｃ—ｃ
法计 算相 空 间重 构 参数 的最 ：Ｌ ａ ｕ ｏ ￣ ｙ ｐ ｎ ｖ指 数 快 速计 算方 法 。 此方 法 计算 最 ￣ Ｌ ａ ｕ ｏ ： ｙ ｐ ｎ ｖ指 数 速度 较快 、
计 算 量 小 、 易实现 。克服 时 间延 迟 和嵌 入 维数 需 多次 计算 和确 定 的 缺 陷 。 容 关键词 ： 大Ｌ ａｕｏ 最 ｙ ｐ ｎ ｖ指数 ； Ｃ—Ｃ算 法 ； 混沌 时间序 列 ； 震数 据 地
延迟 ｒ与 嵌 入 维 数 ｍ 是互 不相 关 的 ， 求 延 迟 的 自 如 相 关法 、 信 息法 ， 互 求嵌 入 维 数 的 Ｇ—Ｐ算 法或 Ｆ ＮＮ （ａｓ ｅｒｓ ｅｇ ｂ ｒ ） 等 。 另一 种观 点 认 为两 ｆｌｅｎ ａ ｅｔｎ ｉｈ ｏ ｓ 法
者是 相 关 的 ， 嵌 入 窗 法 、 如 Ｃ—Ｃ方 法 。１ ９ ９ ９年 ， Ｈ．
来 描 述 非线 性 时 间序 列 的 相 关 性 ， 由统 计 量 并 Ｓ ， ，，） 找 时 间 延迟和 嵌 入维 数 。 Ｎ ，ｆ寻 ． 时间序 列 ｛ ） ， １ ２ … … ， ， 为 ｔ 不 相 一 ， ， Ⅳ 分 个 交 的 时间 序列 ， 于 一般 的 自然 数ｔ ， 对 有 Ｎ＝ｔ， ｌ长度 ｚ
嵌入 时 间序 列 的关 联 积分 定 义 为
ｃ（ ， ，＇） Ｍ Ⅳ ｒｆ＝ （ ｍ－ １ １ ） （—ｄ ｒ ｏ ｒ ＞ （） ２
其ｄ ［－川 ｛ 中 一ＸＸ 加 ｏ ￣ ：
用其 统计 量 ：
Ｓ（ ， ，，） ｍ Ｎ ｒｆ ＝Ｃ（ ， ，，） ｍ １ Ｎ ，，） Ｎ ｒ ｆ一Ｃ （ ， ｒｆ （） ３
ａ （ ， ＝ｍ ｘＳｍ， ， ｝ ｉ Ｓｍ ， Ｊ Ｓｍ ｔ ａ｛（ ｒ ｆ 一ｍｎ （ ， ｆ ） ｊ） ｛ ） （） ６
更 为合 理 。从 而 可 得 到 相 空 间重 构 参 数 时 间延 迟 ｒ 和嵌 入维 数 ｍ。 在得 到 重构 的相 空 间后 ， 用 小 数据 应
其 度 量 了关 于 半径 ｒ的最 大偏 差 。所 以 ， 优 时 最
，
Ｓｍ ，＝ ． （，ｆ ｃ（ｒ）ｍ ２ … （ （，ｆ ÷ 三 所ｒ） ，ｆ，＝， ５ ｒ） ［ ，一 １ ， ］ ３ ）
则 对 固定 的 ｍ，， 果 时 间序 列 为 独立 同分 布 ， ｔ如
当Ⅳ一 ∞ 时 ， 于所 有 的ｒ 均 有 Ｓ ， ，） 等于 零 。 对 ， （ ｒ ｆ恒 但 实 际 序列 有限 长 的 ， 且 序 列可 能是 相关 的 ， 际 并 实 得 到 的 Ｓ（ ，，） ｒｆ一般 不 等 于零 。因此 ， 最优 时 间延 迟 对 应 的 ｔ 取 （ ， ，） ｒ ｆ的零 点或 对 所 有 的 半径 ｒ 相 互差 别 最 小 的时 间点 ， 间 中的 点接 近 均匀 分 布 ， 空 选 择几 个 典型 ｒ， 义差 量 为 ： 定
一 — —
ｓ Ｋｉ 等 人 基 于 嵌 入 窗 法 的 思 想 提 出 了 Ｃ—Ｃ 方 ． 法， 使用 关联 积 分 同时 估计 出延迟 与嵌 入 窗 。 文采 本 用 基 于 Ｃ—Ｃ算 法 的 最 大 Ｌ ａ ｕ ｏ ｙ ｐ ｎ ｖ指 数计 算 方 法 ，
形 成 一 种计 算 地 震 数 据 的 最 大 Ｌ ａ ｕ ｏ ｙ ｐ ｎ ｖ指 数 的 快
ｔ ’
ＳｍＮｒ） ÷ 三［ （，／ｒ） Ｃ （Ｎｔ，］（ （，，ｆ ，＝ ｃ ｍⅣｆ，－ Ｓ１ ｉｒ） ４ ， ，ｆ ｍ ， ，ｆ ）
当 Ⅳ一 ｏ 时 ， 。
速 算法 ， 方 法计 算速 度 快 、 算量 小 、 易 实现 。 该 计 容 １ 方 法原 理
对 于 混沌 时间序 列ｚ一 ｛ 一１ ２ Ｋ， ， 是 ｚＩ ， ， Ⅳ） Ⅳ 数 据组 的 大 小 。 令 为时 间序 列 的采 样 间 隔 ，ｄ Ｔ ｒ＝ｔ 为时 间 序 列 的 延 迟 ， 一 （ 一 １ 为 延 迟 时 间 窗 ） 口 ，（ 一 为时 间延 迟 ， 是嵌 入 维 数 。 用 延迟方 ｒｒ ｔ ｍ 使 法 重构 相 空 间 ， 空 间 重 构 过 程 中 时 间 延迟 ｒ 嵌 相 和 入维 数 ｍ 两 个 参 数的选 取 影 响相 空 间重 构 的质 量 。 Ｃ—Ｃ算 法 应 用关 联 积 分 可 以 同 时估 计 出 和 用 自相关 函 数和 互 信息 法 不 能计算 出ｒ 。 不 依 赖 于ｎ， 依 赖于 ｍ 且 随ｍ 变 化 ， 用ｒ ｌ而ｒ 选 估计 维 数
混 沌 时 间序 列分 析 方法 在 各领 域 中得 到 广泛 应 用 ， 油 气 储 集 层 的 非 线 性 研 究 ＬＬ 。而 Ｌ ａ ｕ ｏ 如 １引 Ｊ ｙｐ ｎ ｖ 指 数 又是 其 中一 个非 常 重要 的 特征 量 。 ｙ ｐ ｎ ｖ指 Ｌ ａｕｏ 数 的常 用计 算 方法 为 Ｗｏｆ 法 和 Ｊ ｅ ｂａ ｌ方 ｏ ｏ ｉｎ方 法 等 。 相 空 间重构 是 混 沌 时 间序 列 分 析 的 基 础 ， 相 空 间 对 重构 参 数 的选 取存 在 两 种观 点 。一 种观 点 认 为时 间
量法 等求 出 混沌 时 间序 列 的最 大 Ｌ ａ ｕ ｏ ｙ ｐ ｎ ｖ指 数 。
１ １ 相 空 间重 构 ．
间延迟 可 取 Ｓ（ ，，） 第一个 零 点 ｔ ｒｆ的 所对 应 的 ｒ ｄ 或 Ａ ｍ，） Ｓ（ ｆ的第 一 个局 部极 小 点 ｔ 所对 应 的 。