几种属性原理分析
计量属性的应用原理有
计量属性的应用原理有1. 什么是计量属性计量属性是指用于描述对象特征或性质的量化指标，常用于对对象进行评估、比较和分类。
计量属性可以是离散的或连续的，可以是定性的或定量的。
在许多领域中，计量属性的应用起着重要的作用，如市场调研、数据分析、质量管理等。
2. 计量属性的分类计量属性可以按照不同的特征进行分类，常见的分类方式有以下几种：•定性计量属性：描述对象特征的属性是一种非数值属性，比如颜色、形状、类别等。
•定量计量属性：描述对象特征的属性可以用数值来表示，比如长度、面积、重量等。
•离散计量属性：取值为有限或可数的整数，比如客户年龄、产品数量等。
•连续计量属性：取值为实数，可以是任意数值，比如产品价格、销售额等。
3. 计量属性的应用原理计量属性的应用原理主要包括以下几个方面：3.1 数据收集和测量要应用计量属性，首先需要进行数据收集和测量。
数据收集可以通过各种方式进行，比如问卷调查、实地观察、实验等。
收集到的数据需要进行测量，即将实际观察到的现象转化为数值表示，以便进行分析和比较。
3.2 数据预处理在应用计量属性之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
预处理包括数据清洗、数据转换和数据规范化等步骤。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行处理，以确保数据的质量。
数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，比如对数变换、标准化等。
数据规范化是指将数据按照一定的规范进行处理，如将数据缩放到固定的范围内。
3.3 数据分析和建模应用计量属性的目的之一是进行数据分析和建模，以揭示数据背后的规律和关系。
数据分析可以采用统计方法、机器学习算法等进行，通过对数据的统计描述、可视化和模型拟合等手段进行分析。
数据建模是指利用已知数据建立模型，然后用该模型预测未知数据。
常见的建模方法包括线性回归、决策树、神经网络等。
3.4 决策与推断在应用计量属性时，常常需要根据数据的分析结果进行决策和推断。
mcda方法
mcda方法摘要：本文旨在介绍多属性决策分析（MCDA）方法的基本概念、原理和应用。
MCDA是一种实用的决策工具，可以帮助我们在面临多个属性时做出更明智的决策。
本文将详细介绍MCDA的方法、步骤和实际应用。
一、引言在现实生活中，我们经常需要面对具有多个属性的决策问题。
例如，在招聘过程中，我们需要在多个候选人之间进行选择；在采购过程中，我们需要在多个产品之间进行比较；在项目评估中，我们需要在多个项目之间进行权衡。
传统的决策方法通常基于单一属性进行决策，但在现实生活中，我们需要考虑的属性往往有很多，因此需要一种能够处理多属性决策的方法。
多属性决策分析（MCDA）方法正是这样一种实用的决策工具。
二、MCDA方法的基本概念多属性决策分析（MCDA）是一种用于处理多属性决策问题的决策支持技术。
MCDA的核心思想是将决策问题转化为一个数学模型，从而帮助我们更客观、更科学地进行决策。
MCDA方法的主要目标是通过对多个属性进行综合评估，为我们提供一个关于决策方案的有效建议。
三、MCDA方法的基本原理MCDA方法的基本原理主要包括以下几个方面：1. 属性权重确定：在MCDA过程中，首先需要确定各个属性的权重。
权重是指各个属性在决策过程中的重要性程度。
权重可以通过专家评价、层次分析法、模糊综合评价等方法来确定。
2. 方案评估：在确定属性权重后，需要对每个方案在各个属性下的表现进行评估。
评估方法可以包括主观评估、客观评估和混合评估等。
3. 综合评估：在方案评估的基础上，通过一定的计算方法对各个方案进行综合评估。
常用的综合评估方法包括加权求和法、模糊综合评价法、灰色关联分析法等。
4. 决策建议：根据综合评估的结果，为我们提供一个关于决策方案的有效建议。
四、MCDA方法的步骤及应用MCDA方法的步骤主要包括：明确问题、收集数据、确定属性权重、方案评估、综合评估和决策建议。
MCDA方法广泛应用于各个领域，如项目管理、人力资源管理、投资决策、供应链管理等。
属相的五行属性原理
属相的五行属性原理属相的五行属性原理是基于中国传统文化中的一种理论，它将时间和空间与五行相联系，并赋予每个属相相应的五行属性。
五行包括金、木、水、火和土，每个属相对应其中一个五行，并通过五行之间的相生和相克关系，来描述属相之间的关系和性格特点。
五行属性的原理可以追溯到中国古代哲学家对宇宙万物运行规律的理解。
五行被认为是组成宇宙的基本元素，它们之间相互影响，形成了世界万物的发展和变化。
金、木、水、火和土分别代表着不同的方向和性质，金属局域寒冷和收敛，木属于生长和发展，水代表流动和变化，火象征热情和照明，土则代表稳定和实际。
根据五行相生相克的原理，金生水，水生木，木生火，火生土，土生金；相克关系是金克木，木克土，土克水，水克火，火克金。
这种相生相克的推论被运用到属相之间的关系中，即根据属相所对应的五行属性，可以推测其与其他属相的相处方式和性格特点。
例如，属相的五行属性为鼠（子）属水相，可以根据五行相生推断出，鼠与属相为水的属相（如牛、猪）关系较好，而与属相为火的属相（如马、猴）关系较差。
这是因为水能滋润木，使其生长茂盛，所以鼠与与水相关的属相更容易合作、互相帮助；而水能克制火，因此鼠与火相关的属相容易发生冲突和不合。
根据五行属性的原理，人们还可以根据属相的五行属性来推测他们的性格特点。
例如，属相为金的属相（如虎、蛇）具有坚毅、果断的个性；属相为木的属相（如兔、龙）具有活力、进取的特点；属相为水的属相（如狗、猪）具有涵养、稳定的品质；属相为火的属相（如马、猪）具有热情、冒险的性格；属相为土的属相（如牛、鼠）具有务实、稳重的特点。
需要注意的是，属相的五行属性并不能完全决定一个人的性格以及与他人的相处方式，它只是一种参考和推测。
一个人的性格受到多种因素的影响，包括成长环境、个人经历、教育背景等，因此对于一个人的了解还需要综合其他的因素来分析。
总之，属相的五行属性原理是中国传统文化中一种理论，它将属相与五行相联系，并通过五行之间的相生相克关系来推断属相之间的关系和性格特点。
几种模糊多属性决策方法及其应用
几种模糊多属性决策方法及其应用一、本文概述随着信息时代的快速发展，决策问题日益复杂，涉及的属性越来越多，决策信息的不确定性也越来越大。
在这种背景下，模糊多属性决策方法应运而生，成为解决复杂决策问题的重要工具。
本文旨在探讨几种典型的模糊多属性决策方法，包括模糊综合评价法、模糊层次分析法、模糊集结算子等，并分析它们在实际应用中的优势和局限性。
本文首先介绍了模糊多属性决策方法的基本概念和理论基础，为后续研究提供必要的支撑。
接着，详细阐述了三种常用的模糊多属性决策方法，包括它们的原理、步骤和应用范围。
在此基础上，通过案例分析，展示了这些方法在实际应用中的具体运用和取得的效果。
通过本文的研究，读者可以深入了解模糊多属性决策方法的原理和应用，掌握其在实际问题中的使用技巧，为解决复杂决策问题提供有力支持。
本文也为进一步研究和改进模糊多属性决策方法提供了参考和借鉴。
二、模糊多属性决策方法概述模糊多属性决策（Fuzzy Multiple Attribute Decision Making，FMADM）是一种处理不确定性、不精确性和模糊性的决策分析方法。
在实际问题中，由于信息的不完全、知识的局限性或环境的动态变化，决策者往往难以获取精确的属性信息和权重信息，这使得传统的多属性决策方法难以应用。
模糊多属性决策方法通过引入模糊集理论，能够更好地处理这种不确定性和模糊性，为决策者提供更合理、更可靠的决策支持。
模糊多属性决策方法的核心思想是将决策问题中的属性值和权重视为模糊数，利用模糊集理论中的运算法则进行决策分析。
根据不同的决策目标和背景，模糊多属性决策方法可以分为多种类型，如模糊综合评价、模糊多目标决策、模糊群决策等。
这些方法在各自的领域内都有着广泛的应用，如企业管理、项目管理、环境评估、城市规划等。
在模糊多属性决策方法中，常用的模糊数有三角模糊数、梯形模糊数、正态模糊数等。
这些模糊数可以根据实际问题的需要选择合适的类型，以更好地描述属性值的不确定性和模糊性。
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究一、引言在物流系统中，运输方式选择是非常重要的一步，它关系到运输成本、交货期、货物的完整性等问题。
由于不同的运输方式有不同的特点和优劣势，因此在选择运输方式时需要考虑多种因素。
多属性决策模型是解决此问题的重要方法，常见的多属性决策模型有层次分析法、灰色关联度法、熵权法等方法，本文将会对其进行详细介绍和算法研究。
二、多属性决策模型多属性决策模型是指面对多种可选方案及其多个属性，综合考虑多种因素，确定最优方案的一种方法。
在运输方式选择中，需要考虑的因素包括：运输距离、运输时间、运输成本、可靠性等等。
多属性决策模型的目标就是将这些因素综合起来，选择出最具优势的运输方式。
1.层次分析法层次分析法是一种将复杂问题层次化、分解成逐层递进的子问题，并通过逐层比较来确定各子问题之间重要性和询问结果的方法。
其基本思想是将目标或决策问题分解为若干个层次，构建出层次结构模型，并通过对层次结构模型进行一系列的层次分析，得到各个层次的分析结果，最终确定方案。
对于运输方式的选择，分别进行层次分析，这些层次分析的主要要素有目标层次、准则层次、方案层次三个层次。
（1）目标层次：该层次反应选定运输方式的目标或终极利益满足度，或运输方案的综合效益水平。
（2）准则层次：该层次为目标层次的补充，即准备解决方案层次的决策要素，如运输时间、运输费用、运输安全性和可靠性等。
（3）方案层次：该层次包括实施决策的方案，常常用两个处理单元来评价方案，以评定方案的一致性和相对重要性。
2.因素分析法因素分析法又称主成分分析方法，其基本思想是通过降维处理的方式，将多个评价指标转化为少数不相关的评价指标，从而便于对各方案进行评价比较。
对于运输方式的选择问题，只要确定各评价指标及其权重，就可以用因子分析法计算权重与因子之间的关系。
在运输方式选择中，一般采用因子分析法来计算各指标之间的相关性。
这样做的好处是可以分析出多个维度的因素，从而作为选择运输方式的指导意见。
算命总结规律
算命总结规律本文旨在总结算命的一些规律和方法，以帮助读者更好地理解和应用算命术。
一、算命的基本原理算命是一种通过观察、分析和解释个人生辰八字等信息来预测未来命运和个人特征的方法。
其基本原理可以归纳为以下几个方面：1. 生辰八字生辰八字是算命的基础，其中包括年、月、日、时四个元素。
这些元素代表着个体的出生时间和天干地支的组合。
通过分析八字可以了解个人的性格特征、命运走势等。
2. 天干地支和五行天干地支是用于组合计算的元素，其中天干代表阳性属性，地支代表阴性属性。
五行包括金、木、水、火和土，它们代表着一种相互制约、相互生成的关系。
通过分析天干地支和五行的组合，可以揭示出个人的运势和命运。
3. 十二宫位和宫主星象按照生辰八字的排列组合，可以得到十二个宫位，每个宫位代表着不同的方面，如财运、事业、婚姻等。
宫主星象则是对宫位主要特征的解释和分析。
二、算命的方法和工具算命有多种方法和工具，下面介绍其中几种常见的方式：1. 八字算命八字算命是最常见的一种方法，通过对出生时间和八字的解释，来预测个人的命运和特征。
可以通过自己计算或找专业的算命师进行咨询。
2. 紫微斗数紫微斗数是一种基于天体运行轨迹和天干地支的算命方法。
通过分析紫微星图和天干地支的组合，来预测个人的运势和命运。
3. 六爻卦算命六爻卦算命是利用易经六爻和卦象的变化来预测个人的命运和决策。
通过投掷六次铜钱或者使用手机应用程序来生成六爻卦，再根据卦象和卦辞进行解读。
4. 面相算命面相算命是通过观察个人的面相来推断其命运和性格特征。
常见的面相特征包括眉形、眼形、鼻形、嘴形等，通过对这些特征的分析，可以推测个人的命运走势。
三、算命的局限性和注意事项虽然算命有其一定的准确性，但也存在一定的局限性和不确定性。
下面列举一些需要注意的事项：1.算命只是提供一种参考，不能完全决定个人的命运，个人的努力和选择也是决定命运的重要因素。
2.算命只能提供个人的大致趋势和倾向，不能准确预测具体事件的发生或结果。
几种模糊多属性决策方法及其应用
几种模糊多属性决策方法及其应用随着社会的不息进步和进步，人们在决策过程中面临的问题也越来越复杂。
面对多属性决策问题，传统的决策方法往往无法有效处理模糊性和不确定性。
模糊多属性决策方法应运而生，它能够更好地处理决策问题中存在的模糊性和不确定性，援助决策者做出更科学、合理的决策。
本文将介绍几种常见的模糊多属性决策方法及其应用，旨在援助读者了解这些方法，并在实际应用中发挥其作用。
二、几种常见的模糊多属性决策方法1. 人工智能模糊决策方法人工智能模糊决策方法是基于模糊集合理论和人工智能技术的决策方法，其核心优势在于可以更好地处理模糊性和不确定性的多属性决策问题。
其中，模糊综合评判方法是最常用的一种人工智能模糊决策方法。
该方法通过建立评判矩阵，运用模糊数学理论计算评判矩阵的权重，从而对多属性决策问题进行评判和排序。
2. 层次分析法层次分析法是一种将问题层次化、分解的多属性决策方法。
该方法通过构建决策模型的层次结构，将决策问题划分为若干个层次。
然后，通过对每个层次的评判和权重计算，最终得到决策问题的最优解。
层次分析法对于处理多属性决策问题具有很好的适用性，因为它能够充分思量到不同层次因素的权重干系。
3. 灰色关联分析法灰色关联分析法是一种基于灰色系统理论的多属性决策方法。
该方法主要通过灰色关联度的计算来评判和排序决策方案。
它能够将不同属性之间的关联度思量在内，从而得到较为客观合理的结果。
灰色关联分析法在处理模糊多属性决策问题方面具有较好的效果，主要用于较为复杂的决策问题。
三、模糊多属性决策方法的应用1. 经济决策在经济决策中，往往存在多个因素需要综合思量而做出决策。
模糊多属性决策方法可以援助决策者在不确定性和模糊性的状况下，找到最优的决策方案。
例如，在投资项目评估中，可以利用模糊综合评判方法对不同项目进行评判和排序，从而选择最具优势的投资项目。
2. 环境决策环境决策中存在许多模糊不确定性的因素，传统的决策方法无法很好地处理这些问题。
相似论的原理和应用
相似论的原理和应用一. 相似论的原理相似论是一种基于相似性原理的分析方法，通过寻找和比较不同对象之间的相似性，来探究它们之间的关联和规律。
相似论的原理可以归纳为以下几点：1.相似性度量：相似论的核心是测量和评估不同对象之间的相似性。
相似性度量可以采用多种方法，例如计算两个对象之间的相关性、计算它们之间的距离或相似性指数等。
不同的问题和数据类型会选择适合的相似性度量方法。
2.相似性比较：相似论通过将不同对象进行相似性比较，找出它们之间的共同特征和差异，从而得出它们之间的关系和潜在规律。
相似性比较可以基于不同的属性和特征进行，例如基于数值属性的相似性比较、基于文本内容的相似性比较等。
3.相似性度量的权重：在相似论中，不同的属性和特征往往具有不同的重要性和权重。
因此，在进行相似性度量时，需要考虑和设置不同属性的权重。
一般来说，可以根据分析的目标和具体领域知识来确定权重。
4.相似性阈值：相似论中需要设定一个相似性阈值，用来判断两个对象是否相似。
如果两个对象的相似性超过了设定的阈值，则认为它们是相似的；否则，则认为它们不相似。
二. 相似论的应用相似论作为一种分析方法，可以在许多领域中得到应用。
以下是一些相似论的应用案例：1.推荐系统：相似论在推荐系统中扮演着重要角色。
通过将用户与其他具有相似兴趣和偏好的用户进行比较，可以为用户推荐相关的产品、文章、音乐等。
相似论可以帮助推荐系统更好地理解和满足用户的需求。
2.数据聚类：相似论可以应用于数据聚类问题中。
通过将不同的数据点进行相似性比较，可以将它们分组为具有相似特征的簇。
数据聚类可以用于市场细分、社交网络分析、图像分析等领域。
3.搜索引擎：相似论在搜索引擎中有着广泛的应用。
通过将用户的查询与数据库中的文档进行相似性比较，可以为用户提供与其查询相关的最佳匹配。
相似论可以使搜索引擎更加智能和精准。
4.舆情分析：相似论可以用于舆情分析中，通过比较不同社交媒体上的帖子、评论等，可以了解用户的情感倾向和意见分布。
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在计算过零点强相干同向轴的相似性时，上式给出的相似 估算对一些小相干值的地震同向轴来讲是不稳定的，为了 避免这个问题，采用与相似性速度分析相同的技巧，求垂 向上2k+1个样点的平均值，即：
八 几种典型属性原理及应用
4
基于复地震道的相干计算
在计算零值附近同相轴的相干体仍然会造成 一些假象，通常假设有一个背景级别的不相 干噪音，一旦地震信号的噪音低于背景噪音， 相干算法将识别为地震不相干，将产生地相 干的假象。应用复地震道技术就可以解决这 个问题。
八 几种典型属性原理及应用
相干计算可以在相干较弱或被噪声干扰的情况下，提供出 数据相似性的定量值。通过对地震数据体相干属性的量化 处理，针对波形进行相干运算，生成新的不同于常规地震 振幅数据体的相干属性体。这种数据体可以用于较为复杂 的断层及隐蔽地层岩性的解释，而这些复杂的地质特征在 常规地震数据中往往无法识别和解释。 相干体技术的特殊之处就在于突出那些横向不连续、不相 干的地震地质特征，如断层、三角洲、河道等，能够更加 客观真实地反映地下多种地质情况，帮助研究人员从整体 概念上分析和认识问题，提高解释工作的效率和精度。
解释的断层平面分布和相干分析叠合图
a
b
(a) 常规的时间～振幅切片与(b) 相干体等时切片的比较
八 几种典型属性原理及应用
目前，生成三维地震相干属性数据体的算法 很多，主要都是基于水平方向来实现。根据 资料的信噪比及算法的稳定性，主要包括C1、 C2、 C3三种相干算法。
八 几种典型属性原理及应用
将两条曲线的线性相关系数定义为：
r越接近于1，两条曲线对比段的关系就越密切；r接近 于0(或小于0),两条曲线对比段就越无关系。
八 几种典型属性原理及应用
设臵搜索时窗的目的是按层 的走势来找到最大相关值， 具体方法如下：中心道数据 不动，以样点为单位，从上 而下移动相邻道，每移动一 次，用公式计算时窗内波形 的相关系数，最终获得相关 函数。其长度为搜索时窗长 度，其值在-1与+1之间。求 取其中的最大值，表示两道 最相关处的值，表示该处是 两相邻道的最大相似程度。
八 几种典型属性原理及应用
首先定义纵测线上t时刻、道位臵在（xi，yi） 和（xi+1，yi）与地震道u之间延迟为L的互相 关系数Cx，下式中 2w为相关时窗的时间长度：
u (t - τ, x , y )u (t - τ - l , x ∑
i i w
i 1
, yi )
C x (t , l , xi , yi ) ≡
八 几种典型属性原理及应用
目前，相干体的计算都是三维地震振幅数据体的计算， 主要利用地震数据多道相似性提取出相干系数数据体，并 通过立体、平面、剖面包括沿层面、切片、任意线等的显 示，突出地震数据的不连续性，在显示上通过强调不相关 异常。 它的前提假设地层是连续的，地震波有变化也是渐变的， 因此相邻道、线之间是相似的。当地层连续性遭到破坏发 生变化时，如断层、尖灭、侵入、变形等，导致地震波发 生变化，表现边缘相似性的突变，通过相干体多维显示， 辨别出与断裂构造、沉积地层、地层物性甚至流体变化等 有关的地质目标。
八 几种典型属性原理及应用
（2）相似性分析算法C2：
1998年由Marfurt,K.J. , Kirlin R.L.和Farmer,S.L. 提出的，主要利用地震道的相似性来得到相干属性，它 对任意多道地震数据进行相似分析，计算其相干性。除 了能在噪声环境下更稳定地计算相干性、倾角与方位角 之外，在分析垂直时窗内能够限制时间数据采样点的范 围大小，更好的计算地层特征的细微变化。 C2相干算法抗干扰能力强、分辨率高，但计算量较大且 横向分辨率低
复习题
1 在陆相沉积地层中，作为储层的砂岩含气后可 能形成亮点，也可能形成暗点，关键取决于？ （P167）
2 什么是平点？什么原因引起？指示什么现象？ （P168）
3 图像边缘检测可解决哪些地质问题?（P116）
八 几种典型属性原理及应用
5 相干
相干（Coherence）体分析技术是上世纪九十年
八 几种典型属性原理及应用
C3算法以多道对象进行道比较和相似性计
算，同时进行基于层位的倾角和方位角估 计，从常规数据的纵测线地震显示上估计 真倾角最大值来定义离散视倾角范围。 优点：具有更佳的稳定性及更强的抗干扰 能力，分辨率高 缺点：计算量大，不适合大倾角地层数据 计算。
算法名称
算法描述
八 几种典型属性原理及应用
它的计算可以在相干较弱或被噪声干扰的情 况下提供出数据相似性的定量值，互相关是 它的计算基础。
1994年，M.Bahorich和S.Farmer正式提出了 相干概念和地震相干数据的应用方法，鉴于 它在断层解释，特别是小断层自动解释方面 的应用效果，轰动了当时的65届SEG年会 （1995年），随后得到迅速、广泛的应用。
八 几种典型属性原理及应用
近年来，相干体技术作为三维地震解释及岩性分析的重要 技术手段，其技术发展与应用非常迅速，在断层分析以及 一些地区地层岩性体、特殊类型油藏研究方面都取得了良 好效果。
应用相干技术进行断层的解释和组合，能够控制和避免断 层解释和组合的随意性，使断层解释的精度和效率大大提 高。 同时，利用多道相似性的地震属性，可通过在显示上强调 地震数据的不相关性，突出地层的连续性，能够很好的反 映地层的岩性变化，如尖灭、侵入等。
对于高质量的地震数据，时移l和m可分别近似 计算出每道在x和y方向上的视时间倾角。对于 含相干噪声的地震数据，仅用两道计算的视倾 角估计干扰将是相当大的，这也正是互相关算 法的局限法。 优点：可以分别沿三维地震数据的InLine与 CrossLine线方向计算互相关系数，计算量小， 易于实现。 缺点：受资料限制大，时窗大，抗噪性差
贡献者
计算公式
12 互相关分析 将 纵 、 横 测 线 的 1995年，由 Bahorich和 C12 C13 D1 Farmer 引 入 到 地 震 属 各 道 数 据 与 中 心 12 12 算法 C1 ( C C ) ( C C ) 11 33 11 22
八 几种典型属性原理及应用
C2算法对任意多道地震数据计算相干，基于水平切 片或层位上一定时窗内计算。 优点：对地震资料的质量限制不严，抗噪性强。利 用可变时窗，即用一个适当大小的分析窗口，能够 较好的解决提高信噪比和提高分辨率之间的矛盾。 因此该算法具有较好的适用性和分辨率，且具有相 当快的计算速度。 缺点：不能正确反映地层倾角变化
八 几种典型属性原理及应用
常规地震剖面和地震属性沿倾向的垂直剖面和断 层与同相轴切割的水平切片比较容易解释，但是 沿走向的垂直剖面及平行断层同相轴的水平切片 却是很难解释的。 相干体不连续显示较好地解决了这些问题。它能 够精确的反映地下地层的不连续特征，进行定量 断层、岩性异常体和碳酸岩盐缝孔等地质与油气 储集体的解释。
八 几种典型属性原理及应用
1 2 3 4
基于多道相似的相干计算 基于方差的相干计算 基于曼哈顿距离或其他模量的波形相似性计算 基于复地震道的相干计算
八 几种典型属性原理及应用
分析窗口的定义：在三维平面上定义一个以分析点为中 心的J道椭圆或矩形分析时窗。
八 几种典型属性原理及应用
（1）互相关分析算法C1：
1995 年由 Bahorich, M.S. 和 Farmer,S.L. 提出 的，是基于传统的能量归一化互相关原理进行 相干体计算，也称之为第一代算法。
特点：计算速度快、对计算机内存要求低，
但受噪音干扰的影响大、稳定性差、分辨 率低
八 几种典型属性原理及应用
八 几种典型属性原理及应用
相干属性与地层倾角、地层方位角检测技术 及地震多属性分析技术相结合，对一些在常 规解释中难以解决的地质问题同样有一定的 效果，已经成为三维地震断层解释及岩性分 析方面应用最广泛和成熟的技术手段之一。
八 几种典型属性原理及应用
相 干 属 性 平 面 图
八 几种典型属性原理及应用
τ w
u ∑
τ≡ -w
w
2
(t - τ - l , xi , yi ) ∑ u 2 (t - τ - l , xi 1 , yi )
τ≡ -w
w
八 几种典型属性原理及应用
再定义横测线上t时刻、道位臵在（xi，yi）和 （xi，yi+1）与地震道u之间延迟为m的互相关 系数CY：
C y (t , m, xi , yi ) ≡
代中期发展起来的一项新的三维地震解释技术。 最早主要识别断层，后来陆续用于其它用途。
相干体处理技术通过量化处理地震数据体的相干
属性，生成新的相干数据体， 突出和强调地震数 据的不相关性。一般说，这种技术的特殊之处在 于对不连续地层如断层、岩性的分析。
八 几种典型属性原理及应用
计算地震相干数据体的目的主要是对地震数据进行求同存 异，以突出那些不相干的数据。通过计算纵向和横向上局 部的波形相似性,可以得到三维地震相关性的估计值。在出 现断层、地层岩性突变、特殊地质体的小范围内,地震道之 间的波形特征发生变化，进而导致局部的道与道之间相关 性的突变。沿某一张时间切片计算各个网格点上的相关值, 就能得到沿着断层的低相关值的轮廓，对一系列时间切片 重复这一过程，这些低相关值的轮廓就成为断面。同理,地 层边界、特殊岩性体的不连续性也产生类似的低相关值的 轮廓。
1 基于多道相似的相干计算
在分析时窗内，定义相似系数σ(t,p,q)，为分析时窗内平均 道的能量与所有道的能量之比，即：