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题名快速结构字典学习三维地震数据重建方法
被引量：11
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作者
兰南英
张繁昌
张益明
秦广胜
丁继才
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机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
中海油研究总院有限公司
中国石化中原油田分公司
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期1-9,249,共10页
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基金
国家自然科学基金项目“致密裂隙介质波致流机理及物性甜点检测关键算法研究”(41874146)
国家科技重大专项“东濮凹陷油气富集规律与增储领域”(2016ZX05006-004)
中海油科技项目“陆上致密储层的特性和评价技术应用研究”(YXKY-2019-ZY-04)联合资助.
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文摘
目前基于字典学习的三维地震数据重建方法通常采取二维逐切片重建的策略,这种重建方式忽略了切片间的相互联系,未能充分运用地震数据各个方向上的连续性约束。为此,提出了一种三维联合重建方法——快速结构字典学习三维数据重建方法。该方法在压缩感知理论框架下,利用快速结构字典学习算法训练训练集,产生三维自适应字典;然后利用三维自适应字典、观测矩阵以及正则化正交匹配追踪算法对数据进行高精度重建。模型数据和实际数据的重建结果表明,该方法能够恢复地震数据的细节特征,具有重建精度高、保幅性良好的优点。
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关键词
快速结构字典学习
三维地震数据重建
压缩感知
保幅处理
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Keywords
fast structure dictionary learning
3D seismic data reconstruction
compressive sensing
amplitude-preserved processing
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分类号
P631.44
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于迭代最小化稀疏学习的三维地震数据重建
被引量：2
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作者
代志刚
刘智慧
王锦妍
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机构
中国地质大学(武汉)数学与物理学院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期36-45,5,共11页
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基金
国家自然科学基金项目“对称密码抗统计攻击的精确安全界”(61702212)
湖北省教育厅科学技术研究项目“基于原子范数地震信号插值的研究”(B2018541)联合资助.
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文摘
受采集技术、现场环境及经济成本等因素的影响,地震勘探中采集的原始数据往往存在缺炮或缺道等现象,这种数据的不完整性对后续数据处理和成像会造成不良影响,故必须重建此类缺失数据。为此,提出基于迭代最小化稀疏学习(Sparse Learning via Iterative Minimization,SLIM)的方法,主要利用三维地震数据频率切片的二维谐波结构特性,对三维随机缺失地震数据进行重建。即先对三维地震数据沿时间轴方向做傅里叶变换,再利用循环最小化算法(Cyclic Minimization,CM)对频率切片的二维谐波谱进行迭代求解,最后对谱估计做傅里叶逆变换而重构缺失数据。此外,采用共轭梯度最小二乘法实现数据重建过程中的求逆运算,以缩短数据重建时间。试验结果表明:所采用的基于频率切片的SLIM方法对合成和实际三维地震数据均取得了较好的重建效果;该方法的重建性能优于基于频率切片的Hankel矩阵降秩的多道奇异谱分析方法(Multi-channel Singular Spectrum Analysis,MSSA)。
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关键词
三维地震数据重建
循环最小化
谱估计
共轭梯度最小二乘法
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Keywords
3D seismic data reconstruction
cyclic minimization
spectrum estimation
conjugate gradient least squares
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分类号
P631.44
[天文地球—地质矿产勘探]
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