地震属性预测分析方法综述
地震预测的方法和技术
地震预测的方法和技术地震是地球上的一种自然灾害，它的发生常常给人们带来很大的伤害和损失。
尽管地震发生是不可避免的，但是我们的科学技术是可以用来预测和减轻地震造成的损害程度的。
本文将从地震的预测方法和技术方面进行探讨。
二、震源海啸预测震源海啸预测技术可分为派发型和センサー式两种。
派发型预测的基本理论是海底地震影响水柱，从而形成冲击波，该波向着海面蔓延，在灾害发生前预测海啸波高和到达时间是其目标。
而センサー式预测是通过海洋观测装置和海底观测装置的数据采集、分析及运行，使用计算机模拟技术和专业算法进行分析，进而描绘出海啸的影响范围、推算到达时间和波高等，并根据这些数据进行实时预警。
三、地震预测地震预测可以说是人们最关心的问题之一，因为它能提醒人们应尽快采取相应的措施来保障自身安全。
但是地震本身具有不确定性，使得地震的预测面临着很多的挑战。
目前主要的预测技术包括地球物理学等方法。
1. 地球物理学方法地球物理学方法是利用地球物理学中的电磁学、重力技术、地震波等来探测地下情况的一种方法，通过分析变化规律和参数的关系，得出地震的发生时间和发生地点。
但是由于地球物理学技术应用的范围比较宽，其一些特定的操作也十分复杂，使得其得到的预测结果有一定的误差，同时还容易产生错误的导向和结果。
2. 人工智能技术人工智能技术是一种新近兴起的预测技术，利用机器学习和深度学习等算法技术，对地震数据进行大规模的分析和挖掘，通过训练模型和预测方法得到更加准确的结果。
人工智能技术的优势在于其可以处理大量的信息，从而达到更加准确的预测效果，但是在实际应用时也存在一些困难，例如数据分析时存在噪声和异常情况，这最终会影响模型的效果。
四、灾后预测地震发生后，人们最关心的不仅是救援和恢复工作，更关注其余地方是否会出现连锁反应。
针对灾后预测的技术包括微震重力、电磁诊断、内应力、形变等多种方法，在快速获取地震灾后的影响信息，全方位地对地震灾后进行分析，及时预测可能会引起的后续地质灾害的发生可能性等等。
地震预测技术与方法综述
地震预测技术与方法综述地震是一种自然现象，在地壳运动引发的震荡波导致地球表面晃动。
由于地震有时会造成严重的人员伤亡和财产损失，科学家们努力寻找一种有效的地震预测技术和方法，以便提前发现和警示可能的地震事件。
地震预测是一个持续发展的领域，涉及多个学科和方法。
科学家和地震学家们利用各种技术和工具来研究地壳的运动、地震的发生规律以及其可能的前兆信号。
下面将针对几种主要的地震预测技术和方法进行综述。
1. 地震监测网络：地震监测网络是最常用的地震预测方法之一，它由多个地震监测站组成，这些站点分布在全球各地。
这些站点会实时地记录地震活动，并将相关数据传输给地震监测中心进行分析和处理。
通过监测地震活动的强度、震源深度和地震波传播速度等参数，科学家们可以评估地震的潜在威胁，并向公众发出预警。
2. 地震模型和预测算法：地震模型和预测算法是另一种重要的地震预测方法。
科学家们根据地震历史数据和地球科学原理，建立地震模型，通过数学和物理算法来预测未来地震的概率和强度。
这些模型和算法可以帮助科学家们识别地震发生的潜在地区，并对可能的震中和震源进行定位。
3. 成像技术：成像技术是一种非常有前景的地震预测方法。
它利用地球物理学原理和高级成像算法来检测地下构造和地震活动的变化。
通过成像技术，科学家们可以研究地壳的运动、断层的活动以及可能导致地震发生的地下应力和应变。
这些数据有助于科学家们对地震进行更准确的预测和定位。
4. 前兆信号监测：地震前兆信号监测是一种通过监测地震前后的物理变化来预测地震的方法。
这些前兆信号包括地下水位的变化、地表形变、电离层电场变化和动物行为的异常等。
虽然目前这些前兆信号尚未被广泛应用于地震预测，但科学家们对于探索这些信号的潜力和准确性持续进行研究和实验。
尽管地震预测技术和方法在不断进步，但预测地震仍然是一项非常复杂和困难的任务。
地震是一种复杂的现象，受到多种因素的影响，包括地壳构造、地下构造、板块运动、应力积累和释放等。
地震烈度与灾情预测方法
地震烈度与灾情预测方法地震是一种具有突发性、破坏性和不可预测性的自然灾害。
灾情预测和烈度评估是地震防灾减灾工作中至关重要的一环。
通过准确地预测地震灾情，可以及时采取应对措施，减少人员伤亡和财产损失。
本文将介绍一些常用的地震烈度与灾情预测方法。
1. 基于地震烈度模型的预测方法地震烈度模型是根据过去地震事件的观测数据和相关地质信息建立的经验模型。
它可以根据地震的震级、震源距离、介质衰减等因素，预测地震对周围环境造成的破坏程度。
常用的地震烈度模型有震级-烈度关系模型、地震烈度-震中距关系模型等。
在实际应用中，可以通过建立统计模型，利用历史地震事件和观测数据进行分析，以推断未来地震事件的烈度和可能造成的灾情。
这种方法可以提供对地震造成的破坏程度的大致估计，但由于地震事件的复杂性和不可预测性，预测结果存在一定的不确定性。
2. 基于地震动参数的预测方法地震动参数是描述地震动特征的数值指标，如峰值加速度、持续时间、频谱特征等。
地震动参数与地震烈度之间存在一定的关系，通过分析地震动参数的变化，可以预测地震的烈度和可能造成的灾情。
常用的地震动参数预测方法包括：地震动响应谱法、地震动强度指标法、地震动衰减关系模型等。
这些方法主要通过分析地震动数据和地震反应谱，推导出地震动参数与地震烈度之间的关系，并以此作为预测地震灾情的依据。
3. 基于物理模型的预测方法基于物理模型的地震烈度与灾情预测方法是利用地震动力学原理和地球物理学知识，通过模拟地震发生和传播过程，预测地震的烈度和可能造成的灾情。
这些物理模型可以基于地震活动断裂带的构造特点、地质构造参数、介质属性等因素，结合地震动参数和烈度观测数据，进行模拟和预测。
其中，有限元方法、边界元方法和有限差分方法等数值模拟方法被广泛用于地震烈度与灾情预测。
4. 基于机器学习的预测方法机器学习是一种能够自动学习和改进的算法，可以通过对已知地震事件和灾情数据的学习，预测未来地震烈度和可能造成的灾情。
地震属性预测分析方法综述
或 两 种 以 上 变 量 间 相 互 依 赖 的 定 量 关 系 的 统 计 分 析 方 法 ，按 照 涉 及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按 照 自 变 量 和 因 变 量 之 间 的 关 系 类 型 ，可 分 为 线 性 回 归 分 析 和 非 线 性 回 归
１ 地 震 属 性 预 测 分 析 的 主 要 内 容 属性预测分析是将提取和优化后的各种地震属性与已知井的 地层结构、岩石物性、储 层 含 油 气 等 信 息 相 结 合，明 确 可 利 用 地 震 属性的地质物理意义，并 进 行 精 细 的 解 释、推 断，从 而 得 出 对 储 层 定性或定量的结论。其主要工作有以下几个方面： １）建立油藏特征与 地 震 属 性 之 间 的 对 应 关 系，完 成 对 地 震 属 性的层位标定。
机性又有相关性变量 的 分 布，包 括 简 单 克 里 金、普 通 克 里 金、泛 克 里金、协克里金、指示克 里 金、析 取 克 里 金 和 对 数 正 态 克 里 金 等 方 法。
２ 地 震 属 性 预 测 分 析 方 法
属性预测分析中最为 关 键 的 是 地 震 属 性 模 型 的 建 立 ，优 化 后
位 体 系 域 为 例［Ｊ］．内 蒙 古 石 油 化 工 ，２００９． ［４］易 远 元 ，地 震 属 性 分 析 技 术 综 述［Ｊ］．科 技 资 讯 ，２００６．
— ６９ —
多 元 线 性 逐 步 回 归 分 析 方 法 、协 克 里 金 方 法 和 支 持 向 量 机 方 法 。
２．１ 神经网络分析法。人工 神 经 网 络（ＡＮＮ）通 过 模 拟 人 脑
思维模式进行 模 式 识 别。 目 前 神 经 网 络 有 许 多 类 型 如 前 馈 （ＢＰ）
地震预测的模型分析
地震预测的模型分析
地震预测是一项极具挑战性的任务，目前尚无完全准确的预测模型。
然而，科学家们通过研究地震相关的地质、地球物理和地球化学等数据，以及构建各种模型，试图理解地震的发生规律，并提出一些潜在的预测方法和模型。
以下是几种常见的地震预测模型和相关的分析方法：
1.地震周期模型：
o假设地震具有某种周期性，根据历史地震发生的时间和幅度，来预测未来地震的可能发生时间和规模。
o分析方法包括统计方法和周期性分析，如傅里叶变换、小波变换等。
2.前兆模型：
o基于地震前兆现象（如地震云、地磁异常、地表变形等），通过监测这些现象的变化，来推断地震的发
生概率和可能性。
o分析方法包括观测和监测地震前兆现象，并建立前兆与地震发生的关联模型。
3.地应力模型：
o地震发生与地壳应力积累和释放有关，这些应力变化可以导致断层滑动和地震活动。
o通过监测地壳应力变化，结合地质、地震活动历史等信息，来推断未来地震的可能性和规模。
o分析方法包括地震活动的应力变化模拟、地应力监测和模型预测等。
需要强调的是，地震预测仍然是一个复杂和困难的课题，现有的预测模型存在许多挑战和限制。
地震的复杂性和不可预测性使得预测模型难以准确预测地震的时间、位置和规模。
此外，地震预测需要更多的长期监测数据和深入研究，以提高准确性和可靠性。
目前，更多的研究在于地震风险评估和地震预警系统的开发，通过实时监测和快速反应，提供紧急预警和响应措施，以减少地震造成的人员伤亡和财产损失。
这些系统和方法可能更可行和有效，但仍需进一步研究和改进。
地震预测方法和准确性分析
地震预测方法和准确性分析地震是一种自然灾害，经常给人们的生命和财产安全带来巨大威胁。
因此，准确地预测地震成为了人们关注的焦点。
本文将介绍地震预测的方法以及其准确性进行分析。
地震预测是指通过观测地壳运动、地下水位变化、地磁异常以及动物行为等多种指标，来判断地震的位置、规模和时间。
以下是几种常见的地震预测方法：1.地震学方法地震学是基于对地震波传播规律的研究，通过观测地震波传播速度、频率和振幅的变化来预测地震。
其中，地震波传播速度变化的监测被认为是一种可靠的预测方法，如地震剪切波速度的变化可以作为预测地震的指标。
2.地壳变形监测方法地壳变形监测是通过全球定位系统（GPS）等技术，测量地壳的变形情况。
地震发生前，地壳常常会发生微小变形，这种变形可能预示地震的发生。
因此，通过监测地壳变形，可以提前判断地震的可能发生地点和规模。
3.地磁异常监测方法地震前，地磁场常常出现一系列异常变化，如地磁强度的突然增加或减少、地磁方向的变化等。
监测地磁异常变化可以作为预测地震的一种方法，但这种方法的准确性有待进一步研究和改进。
地震预测的准确性一直是地震学家和科学家们关注的问题。
虽然目前还没有一种完美的地震预测方法，但通过多种方法的综合应用，可以提高地震预测的准确性。
然而，地震预测的准确性受到以下因素的影响：1.地震活动的复杂性地震是复杂的动态过程，地震活动受到许多因素的影响，如地质构造、地下断层等。
这些复杂的因素使得地震预测更加困难，难以准确预测地震的时间、位置和规模。
2.预测数据的不完备性地震预测需要大量的数据进行分析和研究，但现有的数据仍然不完备。
一方面，地震监测设备的覆盖面积有限，难以实现对全球范围内地震活动的实时监测；另一方面，地震数据的采集和分析也存在一定的局限性。
3.地震预测理论的不足目前的地震预测理论仍然不完善，尚存在许多问题亟待解决。
例如，对地震波传播规律的认识还有待进一步深入研究，地震引起的地下水位变化和动物行为是否能够准确预测地震仍然有待验证。
地球科学中地震预测的方法与应用
地球科学中地震预测的方法与应用地震作为一种自然灾害，常常给我们带来巨大的影响和破坏。
因此，预测地震成为了科学家们长期以来的一项重要研究任务。
本文将为您介绍地球科学中地震预测的方法和应用。
地震的成因首先，我们需要了解地震的成因。
地震是由于地球内部地壳板块运动所导致的地表震动。
地壳板块因为受到地球内部的热量和压力而产生运动，当地壳板块发生突然的位移时，就会引起地震。
地震预测的方法地震是一种难以预测的自然灾害，目前尚无完全准确的方法来预测地震。
但是，科学家们通过长期的观测和研究，提出了一些预测地震的方法。
1. 地震带地震带是指在地球表面上分布形成的一些地震活动区域。
在这些地区，地壳板块的运动会比其他地区更加活跃，或者说更加集中。
例如太平洋火环，欧亚大陆的地震带等。
因为这些区域具备更高的地震危险性，所以科学家可以通过分析这些地震带的活动情况来预测地震的发生概率。
2. 地震历史地震历史指的是特定区域在过去一定时期内发生的地震的记录。
通过分析地震历史，科学家们可以推断出地震活动的规律，也可以预测未来地震的可能性。
例如，日本的地震历史非常丰富，科学家们可以通过对历史地震的分析，预测未来地震的危险性。
3. 地震仪地震仪是检测和记录地震活动的仪器。
地震仪可以将地震的震动记录下来，并生成震动图谱。
通过分析这些数据，科学家们可以了解地震的强度、持续时间和频率等信息。
这些信息可以帮助科学家预测地震的发生时间和地点。
地震预测的应用地震预测的应用可以分为两个方面：预防措施和紧急反应措施。
1. 预防措施地震预测可以帮助我们在地震来临之前及时采取预防措施，减少地震带来的破坏和伤害。
例如，当预测到有地震可能到来时，可以采取以下预防措施：（1）修建地震建筑针对地震危险地区，可以修建地震建筑来增加建筑的抗震性能，减少地震对建筑物的破坏程度，避免人员伤亡。
（2）加强地震监测地震监测可以帮助我们及时发现地震，及时采取应对措施。
加强地震监测能力可以提高地震预警的可靠度。
准确预测地震的理论和方法
准确预测地震的理论和方法1.沿断层监测方法：这种方法通过对潜在地震断层进行监测，例如测量地表的形变、地磁场、地震活动等来判断地震的可能性。
例如，测量地震活动水平可以帮助确定地震的潜在发生区域和规模。
另外，通过监测断层带周围地表形变的变化，可以识别出地壳的应力积累情况，进而预测地震的可能性。
2.电离层监测方法：这种方法通过监测电离层中的电离程度、电磁波传播等来预测地震。
地震发生前，地震源周围岩石会产生电离和电磁波的异常现象。
通过监测这些异常现象可以判断地震的发生时间和地点。
然而，电离层监测预测方法存在着许多不确定性和困难，因为电离层的电离程度受到多种因素的影响，包括太阳活动、天气等。
3.卫星遥感方法：这种方法使用卫星遥感技术，通过监测地表的形变、地表温度变化等来预测地震。
例如，通过观测地表形变，可以发现地下岩层的位移、压力变化等，进而判断地震的可能性。
另外，通过监测地表温度变化，可以观察到地下水流变化，从而判断地壳形变和地震潜在风险。
4.学习机器方法：这种方法使用计算机学习和数据挖掘技术来分析地震前兆数据，以预测地震的可能性。
例如，通过建立模型，将地震发生前的各种参数与地震发生的时间和地点关联起来，从而生成预测模型。
这种方法主要依赖于大量的地震前兆数据和复杂的算法，因此需要充足的数据和高性能的计算设备。
需要注意的是，尽管以上方法在预测地震方面取得了一定的进展，但是地震的发生是一个极其复杂的过程，目前尚未有一种方法可以完全准确地预测地震。
由于地震产生的机制、地震前兆的多样性和地壳动力学的不确定性，地震预测仍然是一个极具挑战性的领域。
因此，除了不断改进和发展已有的预测方法外，还需要进一步加强地震监测网络、积累更多的数据、开展多学科的研究合作，提高地震预测的准确性和可靠性。
04地震属性分析方法
阵的方法有： （1）人机交互选取； （2）按地震属性与储层参数的相关性及属性的贡献值大小选取； （3）根据主元素分析结果选取； （4）利用各种地震属性优化方法选取。
4.1 地震属性的标准化
由于不同地震属性的单位、量纲以及数值大小、变化范围是不相同的，如果 直接使用原始数据，就会突出绝对值大的属性，而压低绝对值小的属性。为克服 数据中存在的这种不合理现象， 在对这些地震属性进行分析时，应首先将各种属 性的观测值变换到某种规范尺度之下，即定量数据的标准化。
4.2 聚类分析法 4.2.1 聚类分析的基本概念
聚类分析又称点群分析， 是按照客体在性质上或成因上的亲疏关系，对客体 进行定量分类的一种多元统计分析方法。 这种分类方法不仅综合考虑了所有的因 素，而且又不受已有分类结构的影响，只是以某种分类统计量为分类依据，对客
体进行分类， 因此这就有可能突破传统地质学建立的一些定性分类系统，而得到 更合理的分类结果。 按照客体之间的关系， 可把分类中的客体分为无序客体和有序客体。彼此之 间没有次序约束关系的客体称为无序客体，反之，称为有序客体。例如：对油气 藏分类时,参与分类的油气藏就是无序客体；沿地层剖面按由老到新的顺序取了 打个岩样， 如果把岩样的分类结果用于地层划分，那么分类时，岩样的顺序是 不能打乱的， 这些岩样就是有序客体。对无序客体和有序客体的聚类分析又分别 称为无序客体和有序客体聚类分析。 按照聚类分析方法原理，又可分为聚合法聚类分析和分解法聚类分析等。 1.聚合法聚类分析 聚合法是将客体类由多变少， 直到把全部客体合并成一类的一种聚类分析方 法。 它是目前最常用的聚类分析方法，常用于对无序客体的分类。其具体做法 是：在开始时每个客体自成一类，然后以某种表示客体亲疏关系的分类统计量为 分类依据， 把一些彼此之间关系最亲密的客体聚集合并为一类，把另一些彼此之 间亲近的客体聚合为另一类， ……。在客体聚合为类（有的类内可能只有一个客 体） 的基础上， 再根据类之间的亲疏程度继续合并， 直到全部客体聚为一类为止， 给出一个反映客体间亲疏关系的定量分类系统——聚类分析谱系图。 聚类分析的 4 条原则： （1）若选出的一个样品或变量在分好的群中从未出现过，则把它们形成一 个独立的群； （2）若选出的一对样品或变量，有一个已在分好的群中出现过，则把另一 个样品或变量也归入该群中； （3）若选出的一对样品或变量都分别出现在已分好的两群中，则把两群连 结成一个新群； （4）若选出的一对样品或变量都出现在同一群中，则这个样品就不再分群 了。 聚类分析的步骤如下： （1）开始聚类时，每个客体（样品或变量）自成一类； （2）按某种聚类统计量,计算客体间的亲疏关系，把最亲近的两个客体合并
地震属性分析技术
地震属性分析技术地震属性分析技术是地震学研究中的一种重要手段，用于研究地震震源的性质、地震波传播的特征以及地下地震波通过地壳和地球内部介质的响应过程。
本文将从地震属性的定义、地震属性分析方法以及地震属性对地震学研究的意义三个方面展开介绍，以期全面了解地震属性分析技术的基本概念和应用。
地震属性是指与地震波传播性质有关的物理量或特征。
地震学研究中常用的地震属性包括地震波振幅、频率谱、速度和极性等。
这些地震属性可以通过对地震观测数据（地震图像）进行分析和处理得到，进而揭示地震震源机制、地壳介质特性以及地球内部结构等信息。
地震属性分析方法主要分为时域方法和频域方法。
时域方法是指通过对地震波形振幅随时间变化的分析，获取地震属性信息。
常用的时域分析方法有包络函数、短时傅里叶变换、小波变换等。
频域方法则是通过对地震波频率谱的分析，获得地震属性。
频域分析方法包括傅里叶变换、功率谱估计、谱比法等。
这些地震属性分析方法能够提取地震波的特征参数，从而揭示地震事件的本质特征。
地震属性分析技术在地震学研究中具有广泛的应用。
首先，它可以帮助我们深入了解地震震源的机制。
地震源机制研究是地震学的一个重要分支，通过分析地震属性可以获取地震震源的矩张量、震中距依赖性以及非正常破裂机制等信息，从而推断地震发生的构造背景和应变状况，有助于了解地震的发生机理。
其次，地震属性分析可以揭示地壳介质的性质。
地壳介质特性对地震波的传播和反射会产生明显影响，通过对地震属性的分析，我们可以了解地震波在地壳中的传播速度、衰减系数和散射特性等信息，从而推测地下地质构造、介质类型以及岩性等地质参数。
这对油气勘探、地质灾害预测等领域具有重要意义。
最后，地震属性分析还可以研究地震波的能量衰减过程和相位变化。
地震波的能量在传播过程中会出现衰减和散射，地震属性分析可以定量评估这些过程，并通过反演方法还原地震源处的能量分布以及介质的方向性响应。
这对地震工程和地震预测等应用具有指导意义。
地震预测的科学方法与技术
地震预测的科学方法与技术地震是自然界中最为破坏性的自然灾害之一，严重威胁着人类的生命财产安全。
因此，地震预测一直是人类社会科技发展中的重要方向之一。
在过去的几十年里，通过对地震的研究，科学家们逐渐摸索出了一些可行的地震预测科学方法与技术。
I.地震预测的科学方法1.物理模型法物理模型法是通过对地质物理性质和地震波传播规律的研究，制定地震预测的物理模型。
这种方法主要依赖于对地震发生过程中地球物理、地球化学等方面数据的分析。
例如，多年来，许多研究人员都在钻探地球内部，并对岩石的物理特征加以研究。
通过分析岩石的物理特征，可以探测到地球内部的应力分布特征，从而预测地震的可能发生区域。
2.统计分析法统计分析法是通过对历史地震事件的数据进行分析，找出其中的规律，并建立各种模型，然后将模型应用于当前的数据中，以确定未来地震的可能性和强度。
这种方法通过了解祖震现象的特点和规律，实现了我国地震预测技术由经验到科学的跨越。
II.地震预测的技术手段1.地震仪地震仪是一种用来测量地震波传播的仪器。
地震仪利用地震波对地壳中不同介质的敏感性，利用地下地震波的传输与反射效应，来记录有关地震波的数据。
通过仪器检测，可预测地震的发生时间、地点、震级等情况。
2.地球物理探测仪器地球物理探测仪器主要旨在开发地下资源，但在地震预测中也有重要的应用。
地球物理探测仪器可以通过观察地壳的物理性质，揭示地震前的地质变化特征和能量异常。
通过观察和分析特定时间的地球物理数据，科学家可以判断出前兆信息，并进行地震预测。
总之，地震预测方法和技术的不断发展，为人类提供了一种更可靠的保障。
尽管地震预测仍然存在一些不确定性，但是相信未来科技的进步，地震预测也可以更为准确和及时，更加有效地保护人们的生命和财产安全。
地震预测技术和方法
地震预测技术和方法地震是一种不可预测的自然灾害，它的来袭往往是突然而猝不及防的。
整个地球的地震带分布广泛，而中国是一个经常发生地震的国家。
随着科技的不断进步，我们可以利用技术手段来预测地震，这对于减少地震造成的伤害和损失非常重要。
本文将从地震预测技术、方法的现状、困境和未来前景三个方面进行探讨。
一、地震预测技术的现状地震预测技术是一项非常重要的技术，可以为社会带来的巨大的安全和经济效益。
目前的地震预测技术主要有：地震观测、地球物理、地磁学、测震学和数学模拟等。
其中，测震学技术是目前最常用的地震预测技术。
测震学技术主要是利用地震仪检测地震波，从而得出地震的震级、震源局部和震源机制等信息，再通过地震预报中心的分析，加上对以往地震资料的总结和对地震带的了解，给出地震的预测。
但是，测震学技术仍然存在许多局限性，主要体现在两个方面：一是测震仪设备的故障与损坏，有时预报出的地震数据误差较大，难以得到准确的预测结果；二是地震的预测不确定性，仍需进一步加强地震测验和试验，才能更加准确地预测地震。
二、地震预测方法的困境地震预测方法的困境主要体现在以下两个方面：一是地震预报的科学性得不到完全的保证；二是地震预报存在错误率，甚至有时预报出的地震根本没有发生。
1.地震预报的科学性得不到完全的保证地震预报是一门综合性强、十分复杂的科学。
由于地震的产生与发展十分复杂，目前的地震预报技术也难以完全覆盖地震的一切方面。
同时由于地震的预报成本较高，对于一些偏远地区和经济贫困地区，地震预报技术难以普及，这会给社会造成不必要的损失和伤害。
2.地震预报存在错误率，甚至有时预报出的地震根本没有发生地震产生的原因比较复杂，这导致地震预报存在着较大的误差。
尽管地震预报机构在预报时都十分慎重，尽最大的努力来降低错误率，但是毕竟存在预报失误的情况。
地震预报失误的情况一旦发生，就会对社会造成巨大的负面影响。
三、地震预测技术的未来前景未来，地震预测技术将会发生很大的变化和发展，主要集中在以下两个方面：加强基础科学研究和提高测震学技术的准确性。
预测地震的方法
预测地震的方法地震是自然界最为猛烈的自然灾害之一，它给人们的生命财产安全带来巨大的威胁。
因此，预测地震成为了地震学领域的重要研究方向之一。
预测地震的方法众多，但目前仍然没有一种能够准确预测地震的方法。
本文将探讨一些常见的地震预测方法，并分析其优缺点。
首先，地震前兆方法是最常见的地震预测方法之一。
地震前兆是指在地震发生之前出现的一些异常现象，如地震前的地震孕育过程，地震烈度的突增，地磁场异常等。
通过观测这些异常现象，地震学家可以预测地震的发生时间、地点和强度。
然而，地震前兆方法存在一定的局限性。
首先，地震前兆是一种间接的预测方法，其准确性有限。
其次，地震前兆的出现时间、规律性以及与地震之间的关联性还需要更多的研究。
因此，地震前兆方法不能准确预测地震。
其次，地震历史周期性方法也是一种常用的地震预测方法。
根据地震的历史记录，地震学家可以发现地震具有一定的周期性。
通过分析地震的周期性，可以大致预测未来地震的发生概率和强度。
然而，地震历史周期性方法也存在一些问题。
首先，地震的周期性变化不是完全规律的，因此无法准确预测地震的具体时间和强度。
其次，地震的周期性可能会受到其他因素的影响，如地壳活动、构造运动等。
因此，地震历史周期性方法在实际应用中的准确性还有待提高。
除了地震前兆方法和地震历史周期性方法外，还有一些其他方法可以用于预测地震。
例如，地震波形分析方法通过分析地震波的传播规律，可以推断地震的发生位置和强度。
地震形变观测方法通过监测地震引起的地壳形变，可以预测地震的发生和运动方式。
地震电磁异常观测方法通过测量地震前后的地球电磁场变化，可以探测地震活动的迹象。
这些方法都有其局限性，无法实现准确的地震预测。
综上所述，目前尚无一种能够准确预测地震的方法。
地震是一种高度复杂的自然现象，其发生涉及到多种因素的相互作用。
地震学家们在预测地震方面做出了不懈的努力，但地震的预测依然是一个极具挑战性的领域。
未来，随着科技的不断进步和研究的深入开展，相信会有更多准确地预测地震的方法被发现和应用。
地震预测方法与准确性评估
地震预测方法与准确性评估地震是自然界中一种常见且具有巨大破坏力的地质灾害现象。
为了提前预知地震的发生，科学家和研究人员致力于开发各种地震预测方法，并进行准确性评估。
本文将介绍一些常见的地震预测方法，并探讨评估地震预测准确性的挑战和方法。
一、地震预测方法1. 地震孕育期研究：通过对地震历史数据的分析，科学家们发现地震与前兆现象有一定的关联性。
通过监测地震孕育期中可能出现的地震预兆现象，如地表地震波、地磁变化、地下水位变化等，可以预测地震的发生可能性。
2. 地震活动监测：通过地震台网和地震监测设备，可以实时监测地球表面和地下的地震活动，包括地震波、振幅变化、地表位移等。
基于这些监测数据，科学家们可以分析地震活动的趋势和规律，从而预测未来地震的发生。
3. 地震模拟与预测模型：利用地质和物理学原理，科学家们开发了一系列地震模拟和预测模型。
这些模型基于地质断层构造和地壳应力等因素，可以模拟地震的发生、传播和影响。
通过对模型进行参数调整和实验验证，可以提高地震预测的准确性。
二、地震预测准确性评估评估地震预测准确性是一个复杂而困难的任务，因为地震是一种极其复杂的自然现象。
以下是一些常见的地震预测准确性评估方法：1. 后视预测评估：这种评估方法基于历史地震数据，比较预测结果与实际发生的地震事件的差异。
通过分析预测的准确性、时间精度和地点准确度，可以评估不同方法的优劣。
2. 交叉验证：将历史地震数据划分为训练集和验证集，使用一部分数据进行建模，然后用另一部分数据进行验证。
通过比较预测结果与验证集的地震发生情况，可以评估模型的准确性。
3. 统计学方法：利用统计学方法，比如检验假设和区间估计等，可以评估地震预测结果的显著性和置信度。
这种方法可以帮助确定预测结果的可靠性和准确性。
三、挑战与改进评估地震预测准确性面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：1. 数据不完整和不准确：地震预测需要大量的地震监测数据和历史地震事件数据。
地质学家研究地震的成因及预测方法
地质学家研究地震的成因及预测方法地震是一种自然灾害，它的发生会给人们带来巨大的灾难和痛苦。
因此，对于地震的研究和预测至关重要。
地质学家是深入研究地震成因和预测方法的专家，下面我们就来了解一下地震的成因和预测方法。
一、地震的成因地震产生的原因是地球内部发生能量释放，由于地球内部能量的不平衡所导致的。
主要有三种类型的地震:构造性地震、火山性地震和人类活动引起的地震。
1.构造性地震构造性地震是由于板块的移动、地壳和岩石的变形所产生的。
由于地球是由若干个板块组成的，通过推动、挤压、拉伸、剪切等作用，使地球表面不断发生变化，从而使板块和地壳发生位移，导致地震的发生。
2.火山性地震火山性地震是由于火山爆发所产生的。
火山是地球内部岩浆爆发时所产生的自然现象，当岩浆爆发时，地下岩浆受到很大的压力，这些压力会引起地震。
这些地震有时可以预测到火山爆发的时间。
3.人类活动引起的地震人类活动引起的地震通常是由于人类建造建筑物、大坝等工程所产生的。
这些活动会改变地球的地质结构，从而引发地震。
二、地震的预测方法地震的预测是地震学研究的一个重要领域，主要目的是提前发现地震，并加强对于地震的预防和灾后救援。
目前关于地震预测，主要有以下几种方法：1.震源区监测预报法地震监测和预报技术是地震学研究的重要手段之一。
地震监测可以通过地震仪器和地震预警系统对地震进行实时监测，早期预警系统可以让人们有时间采取措施应对。
2.地震历史统计法地震历史统计法主要是通过分析历史地震事件的时间序列和空间分布特征，以及局部地壳应力和应变的变化趋势，来预测未来地震的发生概率和可能的破坏范围。
3.地球物理方法地球物理方法是基于地球的物理学特性，利用地震波的传播和反射特征，以及地形地貌特征等，来推断地壳结构和构造特征，进而预测地震的发生时间、地点和规模。
4.前兆预测法前兆预测法主要是通过长时间的地震活动和地下物质运动过程中的微弱变化及其异常，来判断地震的可能发生时间、地点和规模等，并进行预警和预测。
地震属性分析技术综述
地震属性分析技术综述【全文】地震属性分析技术综述[摘要] 地震属性是从地震资料中提取的隐藏有用信息，因而地震属性分析技术近几年在油气勘探开发中得到了广泛的应用与研究。
本文对地震属性分析技术的发展状况进行了归纳、总结，简单阐述了地震属性分析技术的在不同时期所用到的基本原理和方法。
特别对新地震属性进行了具体介绍。
最后对该技术进一步的研究工作进行了总结和展望。
摘要:在勘探和开发周期的各个阶段，地震资料在复杂油藏系统的解释过程中，扮演着至关重要的角色。
然而，缺少一种有效地将地质知识应用于地震解释中的上具。
随着一系列属性新技术的出现，对地震属性进行充分研究，就给地质家提供了快速地从三维地震数据中获得地质信息的能力。
尤其在用常规解释手段难以识别日的储层的情况下，属性分析技术更是给地质上作人员指出了新的方向。
[关键词] 地震属性储层预测叠前数据叠后数据关键词:储层;波形分析;地震属性1.引言地震属性是指叠前或叠后的地震数据经过数学变换而导出的有关地震波的几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征的特殊度量值。
地震属性的发展大致从20世纪60年代的直接烃类检测和亮点、暗点、平点技术开始，经历了70年代的瞬时属性(主要是振幅属性)和复数道分析，90年代的多维属性(特别是相干体属性)分析，21世纪的地震相分析等阶段[1一SJ。
随着地震属性分析技术的发展与研究，该技术已广泛应用于储层预测、油气藏动态监测、油气藏特征描述等领域，并取得了很好的效果。
总之，地震属性分析技术可以从地震资料中提取隐藏其中的多种有用信息，这为油气勘探与开发提供了丰富宝贵的资料，也为解决复杂地质体评价提供了实用的分析手段。
因此，对该技术进行深人调查研究具有很强的现实意义。
地震属性是指从地震数据中导出的关于儿何学、运动学、动力学及统计特性的特殊度量值。
它可包括时问属性、振幅属性、频率属性和吸收衰减属性，不同的属性可指示不同的地质现象。
地震属性分析则是从地震资料中提取其中的有用信息，并结合钻井资料，从不同角度分析各种地震信息在纵向和横向上的变化，以揭示出原始地震剖面中不易被发现的地质异常现象及含油气情况。
地震多属性分析及其在储层预测中的应用研究
地震多属性分析及其在储层预测中的应用研究一、概述地震多属性分析及其在储层预测中的应用研究，是近年来地球物理勘探领域的一个重要研究方向。
随着油气勘探开发的不断深入，对储层的精细刻画和准确预测已成为提高勘探成功率、降低开发成本的关键所在。
地震多属性分析作为一种有效的技术手段，能够从地震数据中提取出多种与储层特征相关的信息，进而实现对储层的定量评价和预测。
地震属性是指从地震数据中提取的能够反映地下介质某种物理特性的量度。
这些属性可以包括振幅、频率、相位、波形等多种类型，它们与储层的岩性、物性、含油气性等因素密切相关。
通过对地震属性的分析，可以揭示出储层的空间展布规律、物性变化特征以及含油气性等信息，为储层预测提供重要的依据。
地震多属性分析也面临着诸多挑战。
地震数据本身受到多种因素的影响，如噪声干扰、地层非均质性等，这可能导致提取出的地震属性存在误差或不确定性。
不同地震属性之间可能存在一定的相关性或冗余性，如何选择合适的属性组合以最大化预测效果是一个需要解决的问题。
如何将地震属性分析与其他地质、工程信息相结合，形成综合的储层预测模型，也是当前研究的热点和难点。
本文旨在通过对地震多属性分析及其在储层预测中的应用研究进行综述和探讨，分析现有方法的优缺点及适用条件，提出改进和优化策略，以期为提高储层预测的准确性和可靠性提供有益的参考和借鉴。
同时，本文还将结合具体实例，展示地震多属性分析在储层预测中的实际应用效果，为相关领域的科研人员和实践工作者提供有益的参考和启示。
1. 研究背景：介绍地震勘探在石油勘探中的重要性，以及储层预测对于油气开发的关键作用。
地震勘探作为石油勘探领域的一种重要技术手段，其在揭示地下构造、地层岩性以及油气藏分布等方面发挥着不可替代的作用。
随着石油勘探难度的不断增加，对地震勘探技术的精度和可靠性也提出了更高的要求。
深入研究地震勘探的多属性特征，并将其应用于储层预测中，对于提高油气开发的成功率具有重要意义。
预测地震可行性分析方法
预测地震可行性分析方法预测地震是地震科学中一个重要的研究领域。
虽然目前尚无一种完全准确的地震预测方法，但科学家们通过研究地震前兆和地震活动模式，已经取得了一定的预测地震可行性的进展。
下面将介绍几种常用的地震预测方法。
首先，地震前兆观测方法是一种基于地震前兆现象进行地震预测的方法。
地震前兆是指在地震发生前可能出现的一些异常现象，如地震云、电离层异常、地磁异常等。
科学家通过监测、记录和分析这些异常现象，可以推测地震的可能发生时间、地点和强度等信息。
然而，地震前兆的观测结果并不稳定且存在较大的误报率。
尽管如此，地震前兆观测方法仍然被广泛应用于地震预测研究和实践中。
其次，地震活动模式分析方法是一种通过对地震活动模式的研究来预测地震的方法。
地震活动模式是指地震在时间和空间上分布的一种规律性体现。
科学家通过对地震活动模式的观测和分析，可以判断未来地震的可能发生地区和时间段，从而进行地震预测。
地震活动模式分析方法主要依赖于对历史地震数据和地震活动规律的研究，因此对于那些地震活动规律较为明显的地区，地震活动模式分析方法具有一定的可行性。
此外，地震监测和预警系统也是一种常见的地震预测方法。
地震监测和预警系统通过在地震发生前进行地震监测，利用地震波的传播速度差异，在地震发生后迅速发布预警信息。
这样，可以提前几秒到几十秒的时间，让人们采取相应的避险措施，减少地震灾害的风险。
最后，地震模拟方法是一种通过模拟地震发生过程来预测地震的方法。
这种方法利用计算机模拟手段，通过对地震活动的物理过程进行建模和演算，预测地震的发生时间、发生地点和强度等信息。
地震模拟方法需要依赖于大量的地震参数，如地震波速度、地质构造等数据，因此对数据的准确性和完整性有较高的要求。
综上所述，地震预测是一个复杂而困难的科学问题。
当前的地震预测方法存在一定的局限性和不确定性，且预测准确性有待进一步提高。
然而，随着科技的不断进步，地震预测的可行性也在不断增强。
地震预测方法现状综述
地震预测方法现状综述1.地震预测方法1.1古登堡—里克特复发关系式古登堡—里克特复发关系式（Gutenberg Richter recurrence relationship）是指一定区域足够长的时段内，不同震级大小的地震数遵循的观测关系式，如下式：M=a-bN，这里M表示震级，N是单位时间单位面积上地震数，a和b是关系常量，分别表示地震活动性的总体水平和小地震与大地震的比率。
1.2地震长期预测--地震空区模式地震是地下岩石中的“应变缓慢积累-快速释放”的过程。
在指定的一段断层上, 将会准周期性地发生具有特征大小与平均复发时间的地震。
这种地震称作“特征地震”特征地震的大小(震级)既可以由在该段断层上已发生过的特征地震的震级予以估计, 也可以根据该段断层的长度或面积予以估计。
特征地震的平均复发时间既可以由相继发生的两次特征地震的时间间隔予以估计, 也可以由地震的平均滑动量除以断层的长期滑动速率予以估计。
地震空区预测案例：日本东海大地震，美国帕克菲尔德地震。
地震空区方法缺陷：不易确定特征地震的震级并且缺少估计复发时间所需的完整的地震记录资料. 此外, 由于地震过程内禀的不规则性以及地震的发生具有“空间-时间群聚”的趋势, 所以在实际应用地震空区假说同时预测特征地震的震级与发震时间时仍有困难.1.3地震中期预测--应力影区模式由地震空区模式可以推知, 地震的发生受到先前发生的地震所引起的应力变化的影响而加速或减速. 如果大地震的发生降低了破裂带附近某区域的应力, 从而降低了该区域发生地震(既包括比该地震大的地震、也包括比该地震小的地震)的可能性, 直至该区域内的应力得以恢复为止. 不同于地震空区模式, 它不仅涉及断层段, 而且也涉及其周围区域. 此外, 由于应力是张量, 所以地震的发生既可能使某些断层段上应力增加, 也可能使某些断层段上应力减小. 在靠近已破裂的断层段的某些区域, 应力实际上是增加的, 从而应力影区模式对“地震群聚”现象提供了一种物理上说得通的解释。
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孙友权
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（长 江 大 学 物 理 科 学 与 技 术 学 院 ４３４０２５）
【摘 要】近 年 来 ，地 震 属 性 广 泛 应 用 于 油 气 勘 探 开 发 中 ，并 在 构 造 解 释 、储 层 预 测 等 方 面 发 挥 了 重 要 作 用 。 【关 键 词】地 震 属 性 ；属 性 预 测 分 析
分析。下面介绍一下多元线性逐步回归分析方法。 多 元 线 性 逐 步 回 归 分 析 方 法 的 思 想 是 ：考 虑 全 部 变 量 方 差 贡 献
值的大小，按照其重要 性 逐 步 选 入 回 归 方 程。在 这 个 过 程 中，前 面 已选入的变量，由于新变 量 的 引 入 而 相 形 见 绌 时，则 把 它 从 回 归 模 型中剔除；而先前被剔除 的 变 量，又 由 于 新 变 量 的 引 入 后 相 对 变 得 显 著 时 ，则 把 它 重 新 选 入 ，直 至 无 可 剔 除 又 无 可 引 入 时 计 算 结 束 。
或 两 种 以 上 变 量 间 相 互 依 赖 的 定 量 关 系 的 统 计 分 析 方 法 ，按 照 涉 及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按 照 自 变 量 和 因 变 量 之 间 的 关 系 类 型 ，可 分 为 线 性 回 归 分 析 和 非 线 性 回 归
１ 地 震 属 性 预 测 分 析 的 主 要 内 容 属性预测分析是将提取和优化后的各种地震属性与已知井的 地层结构、岩石物性、储 层 含 油 气 等 信 息 相 结 合，明 确 可 利 用 地 震 属性的地质物理意义，并 进 行 精 细 的 解 释、推 断，从 而 得 出 对 储 层 定性或定量的结论。其主要工作有以下几个方面： １）建立油藏特征与 地 震 属 性 之 间 的 对 应 关 系，完 成 对 地 震 属 性的层位标定。
肖思和对协克里金方法进行了介绍，针对该方法在对大尺度范围 的数据平滑处理时，模糊 化 并 光 滑 化 了 小 尺 度 的 变 异 这 一 缺 陷 ，提 出 了分形协克里金方法，在三维储层参数预测中取得了一定的成效。
２．４ 支持向量机方法。支持向量机方法的基本思 想 是：在 样 本 空 间 或 特 征 空 间 构 造 出 最 优 超 平 面 ，使 得 超 平 面 与 不 同 类 样 本 集之间的距离最大，从 而 达 到 泛 化 误 差 最 小。 此 方 法 直 接 将 地 震 波波形作为输入向量，充分完整地利用了地震波的属性，避 免 了 属 性提取中的片面性和属性优化中过大的工作量。
络 、递 归 神 经 网 络 、随 机 神 经 网 络 和 模 块 化 神 经 网 络 等 。
在属性预测分 析 中 使 用 较 多 的 是 自 组 织 特 征 映 射 神 经 网 络
（Ｓｅｌｆ－Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｍａｐｓ，简称 ＳＯＦＭ），由芬兰科学家 Ｋｏ－ ｈｏｎｅｎ提出，是一种保 持 拓 扑 相 邻 关 系 由 高 维 向 低 维 的 非 线 性 映
４）调 整 权 值 如 下
｛ ｗｊ（ｔ＋１）＝
ｗｊ（ｔ）＋η（ｔ）［ｘｉ－ｗｊ（ｔ）］ ｊ＝ｉ
ｗｊ（ｔ）
ｊ≠ｉ
式 中 ：ｔ为 迭 代 的 次 数 。
５）ｔ＝ｔ＋１，更新 η（ｔ）＝（１－ｔ／Ｔ）η（０），对 新 得 到 的 权 值 ｗｊ 归 一化后返回步骤３）中继续学习，直到ｔ达到学习次数 Ｔ。
６）输出此时的 权 值 ｗｊ，可 能 为 一 个 或 者 是 一 组，反 映 了 这 一
位 体 系 域 为 例［Ｊ］．内 蒙 古 石 油 化 工 ，２００９． ［４］易 远 元 ，地 震 属 性 分 析 技 术 综 述［Ｊ］．科 技 资 讯 ，２００６．
— ６９ —
射 ，其 主 要 步 骤 如 下 ：
１）初始化随机给出的权向量 ｗｊ，并确定学习率初值 η（０）与 学 习次数 Ｔ，０＜η（０）＜１，ｔ＝０；
２）对输入属性 ｘｉ 作归一化处理；
３）计算 所 有 ｗｊ 与 各 个 ｘｉ之 间 的 欧 氏 距 离 ，对 每 个 ｘｉ 找 出 离
其最近的 ｗｋ，这些 ｗｋ 称为获胜神经元。
２．３ 协克里金方法。克里 金 （Ｋｒｉｇｉｎｇ）方 法 是 一 种 地 质 统 计 学 方 法，主 要 应 用 变 差 函 数 或 协 方 差 函 数 来 研 究 在 空 间 上 既 有 随
２）建 立 地 震 属 性 模 型 。 ３）通过已知地震属 性 对 储 层 参 数 进 行 定 量 解 释，也 就 是 将 地 震属性转换为储层参数。
类输入属性的模式类别。通过此模式类别可以对整体数据训练后
进行预测分析。
自组织特征映射神经网络在实现过程中也存在学习效率低、
收敛速度慢和对初始数据输入量级差敏感等缺点。
２．２ 多元线性逐 步 回 归 分 析 方 法。 回 归 分 析 法 是 确 定 两 种
协克里金法利用几个 变 量 之 间 的 空 间 相 关 性，将 各 种 不 同 类 型、不同可靠度的资料 结 合 在 一 起 进 行 线 性 回 归。 具 体 说 就 是 在 考 虑 了 已 知 样 品 的 形 状 、大 小 及 其 与 待 估 区 域 相 互 之 间 的 空 间 分 布位置等几何特征，以及待估点处的空间结构信息后，为了 达 到 线 性、无偏和最小估计方差的估计，而对每个样品值赋予一定 的 权 系 数 ，最 后 利 用 加 权 平 均 估 计 待 估 点 处 的 值 。
机性又有相关性变量 的 分 布，包 括 简 单 克 里 金、普 通 克 里 金、泛 克 里金、协克里金、指示克 里 金、析 取 克 里 金 和 对 数 正 态 克 里 金 等 方 法。
２ 地 震 属 性 预 测 分 析 方 法
属性预测分析中最为 关 键 的 是 地 震 属 性 模 型 的 建 立 ，优 化 后
支持向量机方法在小 样 本 情 况 下 效 果 非 常 好，但 是 由 于 需 要 求解一个二次规划的优化问题，计算量非常大，并且核函数 的 选 取 也是一个问题。
３ 结 论 地震属性技术通过几 十 年 的 发 展，已 经 日 趋 完 善，各 种 新 技 术 的研究主要集中在提高效果和精度上。但在进行研究的同时切忌出 现盲目性和随机性，并同时需要在以下几个方面进行更深入的研究： １）属性研究的总体 发 展 趋 势 是 智 能 化 和 系 统 化 ，要 求 采 用 的 方 法 能 够 对 各 种 不 同 储 层 都 能 做 到 最 佳 预 测 分 析 ，真 正 做 到 属 性 分析的自动一体化。 ２）在三维地震、时移地震、多波多分量中的应用需要 进 行 进 一 步研究，特别是 在 多 波 多 分 量 勘 探 中 ，属 性 分 析 能 发 挥 更 大 的 作 用 ，而 这 方 面 的 工 作 目 前 还 比 较 少 。
多 元 线 性 逐 步 回 归 分 析 方 法 、协 克 里 金 方 法 和 支 持 向 量 机 方 法 。
２．１ 神经网络分析法。人工 神 经 网 络（ＡＮＮ）通 过 模 拟 人 脑
思维模式进行 模 式 识 别。 目 前 神 经 网 络 有 许 多 类 型 如 前 馈 （ＢＰ）
神经网络、径向基函数（ＲＢＦ）神经网络、自组织映射（ＳＯＭ）神 经 网
的属性与地质构造间 的 关 系 需 要 明 确 后 才 能 应 用。 对 于 单 一 属
性，可以将其与某种地 质 意 义 相 联 系；对 于 多 属 性 分 析，则 需 要 建
立多属性与储层参数之间的联系。实际上这种联系并非简单的线
性关系，而且显式的定量关系式也难以建立，因此需要通过 模 式 识
别方法建立属性与储层间的对应关系，主要有神经网络分 析 方 法、
【参 考 文 献】 ［１］倪凤田．基于地震属性分析的储层预测方法研究［Ｄ］．中国石油大学，２００８． ［２］陈冬，王彦春，张小波．地震属性分析和应用［Ｊ］．内蒙古石油化工，２００８． ［３］李 少 东 ，徐 向 辉 ．地 震 属 性 分 析 技 术 应 用 ——— 以 溱 潼 凹 陷 泰 州 组 低