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摘要：本发明属于勘测技术领域，本发明公开一种页岩气多尺度裂缝小断层叠前智能增强检测方法，包括步骤：数据采集：利用地震勘探技术，对页岩气储层进行数据采集，获取地震数据；数据处理：对采集的地震数据进行叠前处理，包括去噪、静校正和叠加，以提高数据的质量和分辨率；多尺度分析：将处理后的地震数据进行分析，提取不同尺度上的特征信息，包括小尺度裂缝和断层的特征信息；智能增强检测：利用人工智能技术，对多尺度分析结果进行智能识别和增强处理，对小尺度裂缝和断层进行精准检测，获得检测结果；结果输出：将智能增强检测结果进行可视化输出。本发明实现了对页岩气储层中小尺度裂缝和断层的快速、准确检测。

主权项：1.一种页岩气多尺度裂缝小断层叠前智能增强检测方法，其特征在于，包括步骤：S10,数据采集：利用地震勘探技术，对页岩气储层进行数据采集，获取地震数据；在进行数据采集时，通过地震勘探技术，使用地震检波器组阵列，在地表布置观测系统，激发地震波并接收地震数据；地震检波器被埋入地下，以捕捉地震波在地层中的传播信息；S20,数据处理：对采集的地震数据进行叠前处理，包括去噪、静校正和叠加，以提高数据的质量和分辨率；在进行数据处理时，包括预处理、静校正、去噪和叠加；预处理包括：数据格式转换和数据排序；静校正包括：消除由于地表地形和地表地质因素引起的信号畸变；去噪包括：消除背景噪声和干扰信号；叠加包括：将多个地震道的数据进行组合，提高信号的强度和信噪比；S30,多尺度分析：将处理后的地震数据进行分析，提取不同尺度上的特征信息，包括小尺度裂缝和断层的特征信息;在进行多尺度分析时：将处理后的地震数据进行多尺度分析，提取不同尺度上的特征信息；采用小波变换或傅里叶变换方法进行多尺度分解，将地震数据分解成不同频率和不同空间尺度的分量，以突出不同尺度的特征信息；采用小波变换方法进行多尺度分解，将地震数据分解成不同频率和不同空间尺度的分量，包括步骤：确定小波基函数：选择合适的小波基函数；尺度离散化：将小波变换的尺度进行离散化；信号分解：将原始地震数据输入到小波变换算法中，根据确定的尺度和小波基函数，对信号进行多尺度分解；在每个尺度上，信号被分解成近似和细节两部分，近似部分代表信号的平滑部分，细节部分代表信号的突变部分；特征提取：从每个尺度上的近似和细节部分提取特征；特征融合：将不同尺度的特征进行融合；结果输出：将最终得到的特征向量作为地震数据的表示，用于后续的分类和识别任务；或采用傅里叶变换方法进行多尺度分解，将地震数据分解成不同频率和不同空间尺度的分量，包括步骤：确定窗口函数：选择合适的窗口函数；信号分段：将原始地震数据分成若干个长度相等或近似相等的分段；每个分段称为一个帧，用于进行傅里叶变换；傅里叶变换：对每个帧进行傅里叶变换，将其从时域转换到频域；傅里叶变换将信号表示成不同频率分量的叠加，从而提取出不同频率的特征；频谱分析：对每个帧的频谱进行分析，提取出不同频率分量的幅度和相位信息；特征提取：从每个帧的频谱中提取特征；特征融合：将不同帧的特征进行融合；结果输出：将最终得到的特征向量作为地震数据的表示，用于后续的分类和识别任务；S40,智能增强检测：利用人工智能技术，对多尺度分析结果进行智能识别和增强处理，对小尺度裂缝和断层进行精准检测，获得检测结果;S50,结果输出：将智能增强检测结果进行可视化输出。

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