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地震分频多级稀疏正则化反演方法——以渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段为例
1
作者
王剑
吴亚宁
+3 位作者
王涛
贾万丽
包一凡
刘立峰
《岩性油气藏》
北大核心
2025年第4期38-49,共12页
常规地震反演技术对井网密度小、单层厚度小及非均质性强的储层预测精度低。基于匹配追踪与Wigner-Ville分布时频方法、稀疏理论及贝叶斯理论,提出了一种基于地震分频的多级稀疏正则化反演方法,进行了模型数据测试,并在渤中凹陷石臼坨...
常规地震反演技术对井网密度小、单层厚度小及非均质性强的储层预测精度低。基于匹配追踪与Wigner-Ville分布时频方法、稀疏理论及贝叶斯理论,提出了一种基于地震分频的多级稀疏正则化反演方法,进行了模型数据测试,并在渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段储层预测中进行了实际应用。研究结果表明:(1)地震分频多级稀疏正则化反演主要思路为利用匹配追踪-Wigner-Ville分布技术(MP-WVD)将地震信号分解为大、中、小3个尺度的频段;采用贝叶斯理论构建多尺度稀疏反演目标函数,将L2,L1,L0范数约束项分别作用于大、中、小尺度反演过程,以大尺度反演结果为中尺度反演的先验约束,以中尺度反演结果为小尺度反演的先验约束,最终反演结果为小尺度反演的结果。(2)模型数据测试结果表明,MP-WVD时频谱比连续小波变换时频谱、S变换时频谱的能量集中性更强,时间和频率方向的分辨率均更高,且有效克服了WVD变换时频谱交叉项干扰的问题。(3)地震分频多级稀疏正则化反演在渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段储层波的应用结果显示,纵波阻抗反演结果与测井声波阻抗曲线吻合度较高,比稀疏脉冲反演结果的分辨率更高,较高的纵向分辨率对薄层刻画更准确。
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关键词
多尺度地震信号
匹配追踪-Wigner-Ville分布
稀疏正则化
贝叶斯理论
波阻抗
薄储层刻画
东营组
渤中凹陷
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职称材料
桥梁断面静力三分力系数的人工神经网络识别
被引量：
5
2
作者
李林
李乔
廖海黎
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第6期740-743,757,共5页
通过风洞模型试验得到了足够的样本,在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络;采用BR(Bayesianregularization)算法,比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果,得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论.最后,...
通过风洞模型试验得到了足够的样本,在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络;采用BR(Bayesianregularization)算法,比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果,得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论.最后,提出了应用人工神经网络需要注意的问题.
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关键词
静力三分力系数
br
(
bayesian
regularization
)算法
BP人工神经网络
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职称材料
基于多源数据融合的采煤机截割载荷预测方法
被引量：
8
3
作者
于宁
孙业新
陈洪月
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1247-1253,1259,共8页
为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。...
为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。构建BR-PSO-DBN预测模型,以惰轮轴传感器、连接架销轴传感器和摇臂应变传感器监测的22组测试数据为输入样本,预测滚筒截割三向载荷与扭矩。依托截割载荷实验系统进行现场测试,并将实测结果与预测结果进行对比分析,结果表明:实测曲线与预测曲线变化规律基本相同,峰值点相对应,模型对滚筒三向截割载荷的预测精度达到83%以上,其中对滚筒扭矩预测精度达到95%,说明预测模型具有较高的预测精度,能够为现场应用指导安全生产提供参考。
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关键词
采煤机
载荷预测
深度信念网络
贝叶斯正则化
改进粒子群优化
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职称材料
基于IGSO优化LM网络的变压器故障诊断方法
被引量：
5
4
作者
黄新波
宋桐
+1 位作者
王娅娜
李文君子
《中国电力》
CSCD
北大核心
2014年第9期60-65,共6页
针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表...
针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值。同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。然后,建立基于自适应搜索萤火虫算法优化的神经网络模型,并将典型变压器故障数据代入仿真,通过与贝叶斯正则化神经网络模型以及粒子群模型的仿真结果对比,表明该方法具有较好的分类效果,准确率达到88.57%。
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关键词
电力系统
故障诊断
自适应搜索
萤火虫算法
模糊理论
改进神经网络
贝叶斯正则化
粒子群
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职称材料
BP神经网络在车辆组合导航中的应用研究
被引量：
7
5
作者
李红连
《压电与声光》
CSCD
北大核心
2011年第1期45-48,共4页
针对车辆GPS/DR组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR"零点更新"的问题,提出了基于BP神经网络的DR位置误差预测模型来解决该问题。在GPS有效时,该算法采用基于平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器对GPS/DR信号进行数据融合得...
针对车辆GPS/DR组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR"零点更新"的问题,提出了基于BP神经网络的DR位置误差预测模型来解决该问题。在GPS有效时,该算法采用基于平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器对GPS/DR信号进行数据融合得到车辆实时的精确位置,与经平稳小波变换软阈值模平方去噪法处理的DR位置数据进行平稳小波多尺度比较获得DR位置误差;然后用BP神经网络建立DR位置误差预测模型,为了提高所用网络的泛化能力,采用了贝叶斯正则化规则训练网络。在GPS失效时,利用已建立的预测模型预测DR位置误差来修复DR位置数据,实现车辆行驶在复杂路径下的实时精确导航定位。仿真表明,该算法对车辆GPS/DR组合导航系统有效。
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关键词
车辆GPS/DR组合导航系统
BP神经网络
贝叶斯正则化规则
平稳小波变换
扩展卡尔曼滤波器
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职称材料
基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演
被引量：
9
6
作者
耿伟恒
陈小宏
+3 位作者
李景叶
汤韦
吴凡
张俊杰
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1409-1417,I0006,I0007,共11页
波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借...
波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借鉴全变分正则化的思想,利用叠后地震数据直接获得波阻抗反演结果。首先,推导线性化的波阻抗正演近似公式并分析精度;然后,基于贝叶斯理论,引入L_(1-2)正则化构建波阻抗反演的目标函数,利用迭代重加权最小二乘算法求解目标函数,获得波阻抗反演结果。由于波阻抗反演为单道反演算法,反演多道数据时道与道之间会产生空间不连续现象,因此对反演结果执行f-x域空间预测滤波改善由噪声和单道反演算法带来的空间不连续性。相关系数的定量对比证明了基于L_(1-2)范数的反演结果优于基于L1范数和L2范数。合成数据和实际资料反演验证了所提方法的有效性和可行性。
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关键词
波阻抗反演
L_(1-2)正则化
贝叶斯理论
迭代重加权最小二乘
目标函数
分辨率
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职称材料
贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用
被引量：
11
7
作者
刘恒
侯越
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期225-229,244,共6页
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络...
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络的泛化能力得到提升。在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高42.81%。
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关键词
贝叶斯正则化
神经网络
股票时间序列预测
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职称材料
透射波旅行时Beam层析成像方法
被引量：
4
8
作者
罗飞
王华忠
+2 位作者
冯波
彭仁艳
蒋先勇
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期356-370,共15页
无论是高精度的构造成像,还是高保真的针对岩性油藏的成像,都越来越依赖于有一个准确的浅中层速度模型(含各向异性和Q值参数模型)。随着“两宽一高”地震数据采集技术的进步,透射波相较于反射波信噪比更高,参数反演更自动化,因此利用透...
无论是高精度的构造成像,还是高保真的针对岩性油藏的成像,都越来越依赖于有一个准确的浅中层速度模型(含各向异性和Q值参数模型)。随着“两宽一高”地震数据采集技术的进步,透射波相较于反射波信噪比更高,参数反演更自动化,因此利用透射波信息进行浅中层参数估计得到了特别的重视。首先从层析成像的理论框架出发,系统地论述了波动方程层析、波束层析以及射线层析的异同,剖析了参数迭代公式中各项的含义,认为层析正问题、地震数据的预条件以及模型的正则化是利用透射波旅行时层析成像方法挖掘“两宽一高”地震数据信息时应注意的几个核心问题。然后,重点介绍了加权地震走时的含义及其基于瞬时走时信息的自动化拾取策略。最后,简述了Beam束层析成像算法理论及其对观测系统的适应性,提出了MPI+OpenMP的策略缓解海量地震数据带来的存储与计算压力。海上实际地震资料的处理结果说明了透射波旅行时Beam层析处理流程在“两宽一高”地震数据处理中的可行性。
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关键词
两宽一高
Bayes理论
透射波
瞬时旅行时
Beam束
数据预条件
模型正则化
层析反演
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职称材料
题名
地震分频多级稀疏正则化反演方法——以渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段为例
1
作者
王剑
吴亚宁
王涛
贾万丽
包一凡
刘立峰
机构
中海石油(中国)有限公司北京研究中心勘探开发研究院
中国石油大学(北京)地球物理学院
出处
《岩性油气藏》
北大核心
2025年第4期38-49,共12页
基金
国家自然科学基金“致密砂岩脆性影响因素及多参量-多尺度脆性综合评价研究”(编号:42274140)资助。
文摘
常规地震反演技术对井网密度小、单层厚度小及非均质性强的储层预测精度低。基于匹配追踪与Wigner-Ville分布时频方法、稀疏理论及贝叶斯理论,提出了一种基于地震分频的多级稀疏正则化反演方法,进行了模型数据测试,并在渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段储层预测中进行了实际应用。研究结果表明:(1)地震分频多级稀疏正则化反演主要思路为利用匹配追踪-Wigner-Ville分布技术(MP-WVD)将地震信号分解为大、中、小3个尺度的频段;采用贝叶斯理论构建多尺度稀疏反演目标函数,将L2,L1,L0范数约束项分别作用于大、中、小尺度反演过程,以大尺度反演结果为中尺度反演的先验约束,以中尺度反演结果为小尺度反演的先验约束,最终反演结果为小尺度反演的结果。(2)模型数据测试结果表明,MP-WVD时频谱比连续小波变换时频谱、S变换时频谱的能量集中性更强,时间和频率方向的分辨率均更高,且有效克服了WVD变换时频谱交叉项干扰的问题。(3)地震分频多级稀疏正则化反演在渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段储层波的应用结果显示,纵波阻抗反演结果与测井声波阻抗曲线吻合度较高,比稀疏脉冲反演结果的分辨率更高,较高的纵向分辨率对薄层刻画更准确。
关键词
多尺度地震信号
匹配追踪-Wigner-Ville分布
稀疏正则化
贝叶斯理论
波阻抗
薄储层刻画
东营组
渤中凹陷
Keywords
multi-scale seismic signals
Matching Pursuit-Wigner-Ville distribution
sparse
regularization
bayesian
theory
wave impedance
thin reservoir characterization
Dongying Formation
Bozhong Sag
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
P618.13 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
桥梁断面静力三分力系数的人工神经网络识别
被引量：
5
2
作者
李林
李乔
廖海黎
机构
西南交通大学土木工程学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第6期740-743,757,共5页
基金
四川省学术带头人基金资助项目
文摘
通过风洞模型试验得到了足够的样本,在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络;采用BR(Bayesianregularization)算法,比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果,得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论.最后,提出了应用人工神经网络需要注意的问题.
关键词
静力三分力系数
br
(
bayesian
regularization
)算法
BP人工神经网络
Keywords
static coefficients
bayesian
regularization
algorithm
BP artificial neural network
分类号
U441.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于多源数据融合的采煤机截割载荷预测方法
被引量：
8
3
作者
于宁
孙业新
陈洪月
机构
辽宁工程技术大学机械工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1247-1253,1259,共8页
基金
国家自然科学基金(51874157)。
文摘
为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。构建BR-PSO-DBN预测模型,以惰轮轴传感器、连接架销轴传感器和摇臂应变传感器监测的22组测试数据为输入样本,预测滚筒截割三向载荷与扭矩。依托截割载荷实验系统进行现场测试,并将实测结果与预测结果进行对比分析,结果表明:实测曲线与预测曲线变化规律基本相同,峰值点相对应,模型对滚筒三向截割载荷的预测精度达到83%以上,其中对滚筒扭矩预测精度达到95%,说明预测模型具有较高的预测精度,能够为现场应用指导安全生产提供参考。
关键词
采煤机
载荷预测
深度信念网络
贝叶斯正则化
改进粒子群优化
Keywords
shearer
load prediction
deep belief network(DBN)
bayesian
regularization
(
br
)
improved particle swarm optimization(PSO)
分类号
TD421 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于IGSO优化LM网络的变压器故障诊断方法
被引量：
5
4
作者
黄新波
宋桐
王娅娜
李文君子
机构
西安工程大学电子信息学院
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2014年第9期60-65,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB724507-3)
陕西省教育厅产业化培育项目(2013JC13)
+2 种基金
陕西省科学技术研究发展计划项目(2014XT-07)
教育部"新世纪优秀人才支持计划"项目(NCET-11-1043)
陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-16)~~
文摘
针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值。同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。然后,建立基于自适应搜索萤火虫算法优化的神经网络模型,并将典型变压器故障数据代入仿真,通过与贝叶斯正则化神经网络模型以及粒子群模型的仿真结果对比,表明该方法具有较好的分类效果,准确率达到88.57%。
关键词
电力系统
故障诊断
自适应搜索
萤火虫算法
模糊理论
改进神经网络
贝叶斯正则化
粒子群
Keywords
power system
fault diagnosis
self-adaptive search
theory
glowworm swarm algorithm
fuzzy
theory
the improved neural network
bayesian
regularization
algorithm
article swarm optimization
分类号
TM407 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
BP神经网络在车辆组合导航中的应用研究
被引量：
7
5
作者
李红连
机构
成都大学电子信息工程学院
出处
《压电与声光》
CSCD
北大核心
2011年第1期45-48,共4页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC
2008BB0327)
文摘
针对车辆GPS/DR组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR"零点更新"的问题,提出了基于BP神经网络的DR位置误差预测模型来解决该问题。在GPS有效时,该算法采用基于平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器对GPS/DR信号进行数据融合得到车辆实时的精确位置,与经平稳小波变换软阈值模平方去噪法处理的DR位置数据进行平稳小波多尺度比较获得DR位置误差;然后用BP神经网络建立DR位置误差预测模型,为了提高所用网络的泛化能力,采用了贝叶斯正则化规则训练网络。在GPS失效时,利用已建立的预测模型预测DR位置误差来修复DR位置数据,实现车辆行驶在复杂路径下的实时精确导航定位。仿真表明,该算法对车辆GPS/DR组合导航系统有效。
关键词
车辆GPS/DR组合导航系统
BP神经网络
贝叶斯正则化规则
平稳小波变换
扩展卡尔曼滤波器
Keywords
vehicle GPS/DR integrated navigation system
back-propagation（BP） neural network
bayesian regularization（br） theory
stationary wavelet transformation（SWT）
extended Kalman filter（EKF）
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演
被引量：
9
6
作者
耿伟恒
陈小宏
李景叶
汤韦
吴凡
张俊杰
机构
中国石油大学(北京)地球物理学院
油气资源与探测国家重点实验室
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1409-1417,I0006,I0007,共11页
基金
国家自然科学基金项目“时移地震约束油藏动态表征理论与方法研究”(41774129)
“基于散射理论面向储层的叠前地震波形反演理论与方法”(41774131)
国家重点研发计划项目“智能化海上高精度地震数据处理关键技术”(2019YFC0312003)联合资助。
文摘
波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借鉴全变分正则化的思想,利用叠后地震数据直接获得波阻抗反演结果。首先,推导线性化的波阻抗正演近似公式并分析精度;然后,基于贝叶斯理论,引入L_(1-2)正则化构建波阻抗反演的目标函数,利用迭代重加权最小二乘算法求解目标函数,获得波阻抗反演结果。由于波阻抗反演为单道反演算法,反演多道数据时道与道之间会产生空间不连续现象,因此对反演结果执行f-x域空间预测滤波改善由噪声和单道反演算法带来的空间不连续性。相关系数的定量对比证明了基于L_(1-2)范数的反演结果优于基于L1范数和L2范数。合成数据和实际资料反演验证了所提方法的有效性和可行性。
关键词
波阻抗反演
L_(1-2)正则化
贝叶斯理论
迭代重加权最小二乘
目标函数
分辨率
Keywords
acoustic impedance inversion
L_(1-2)
regularization
bayesian
theory
iterative reweighted least squares
objective function
resolution
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用
被引量：
11
7
作者
刘恒
侯越
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期225-229,244,共6页
基金
甘肃省教育厅项目(No.2016B-027)
文摘
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络的泛化能力得到提升。在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高42.81%。
关键词
贝叶斯正则化
神经网络
股票时间序列预测
Keywords
bayesian
regularization
(
br
)
neural network
stock time series prediction
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
透射波旅行时Beam层析成像方法
被引量：
4
8
作者
罗飞
王华忠
冯波
彭仁艳
蒋先勇
机构
波现象与智能反演成像研究组(WPI)
中石化石油工程地球物理公司国际业务发展中心
中国石油化工股份有限公司中原油田分公司物探研究院
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期356-370,共15页
基金
国家自然科学基金(41604091,41704111,41774126)
国家科技重大专项(2016ZX05024-001,2016ZX05006-002)共同资助~~
文摘
无论是高精度的构造成像,还是高保真的针对岩性油藏的成像,都越来越依赖于有一个准确的浅中层速度模型(含各向异性和Q值参数模型)。随着“两宽一高”地震数据采集技术的进步,透射波相较于反射波信噪比更高,参数反演更自动化,因此利用透射波信息进行浅中层参数估计得到了特别的重视。首先从层析成像的理论框架出发,系统地论述了波动方程层析、波束层析以及射线层析的异同,剖析了参数迭代公式中各项的含义,认为层析正问题、地震数据的预条件以及模型的正则化是利用透射波旅行时层析成像方法挖掘“两宽一高”地震数据信息时应注意的几个核心问题。然后,重点介绍了加权地震走时的含义及其基于瞬时走时信息的自动化拾取策略。最后,简述了Beam束层析成像算法理论及其对观测系统的适应性,提出了MPI+OpenMP的策略缓解海量地震数据带来的存储与计算压力。海上实际地震资料的处理结果说明了透射波旅行时Beam层析处理流程在“两宽一高”地震数据处理中的可行性。
关键词
两宽一高
Bayes理论
透射波
瞬时旅行时
Beam束
数据预条件
模型正则化
层析反演
Keywords
‘
br
oadband
wide-azimuth and high-density seismic’ data
bayesian
theory
transmitted wave
instantaneous traveltime
Beam
data preconditions
model
regularization
tomography inversion
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P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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