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题名自适应步长FISTA算法稀疏脉冲反褶积
被引量：13
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作者
潘树林
闫柯
李凌云
蒋从元
石林光
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机构
西南石油大学地球科学与技术学院
中国石油西南油气田分公司
胜利油田分公司物探研究院
四川职业技术学院电子电气工程系
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期737-743,I0007,共8页
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文摘
FISTA算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)采用线性搜索方法寻找最佳内部梯度的步长L,而线性搜索只能使L向增大的方向搜索,严重影响了FISTA算法的收敛性。为此,提出了一种基于自适应步长FISTA算法的稀疏脉冲反褶积方法,该方法在FISTA算法的基础上,通过在每一次迭代之前适当减小常数L,然后利用线性搜索的方式寻找最优的常数L,以达到自适应调整L的目的。为了使算法达到理论收敛,通过结合前、后两次的L,对传统FISTA算法的辅助序列进行修改,最终使整套算法在理论上得以收敛。理论模型与实际地震资料的处理、分析结果表明,所提方法具有更好的收敛性,能在不同信噪比下得到理想的反演结果,较常规FISTA算法具有更好的抗噪能力。
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关键词
稀疏脉冲反褶积
FISTA算法
线性搜索
自适应
收敛性
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Keywords
sparse-spike deconvolution
fast iterative shrinkage-thresholding algorithm(FISTA)
linear search
adaptive step algorithm
convergence
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积
被引量：1
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作者
潘树林
闫柯
杨海飞
蒋从元
秦子雨
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机构
西南石油大学地球科学与技术学院
长庆油田长北作业分公司
四川职业技术学院电子电气工程系
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出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期533-540,共8页
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基金
国家自然基金项目(NSFC 41674095)
“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室开放基金项目(PLN201733)
天然气地质四川省重点实验室开放基金项目(2015trqdz03)共同资助~~
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文摘
稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数.当地震子波提取不准确时,反褶积效果不理想.为此,在ISTA基础上,结合循环神经网络(RNN)中反向传播(BPTT)的思想,研究形成了一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积方法.该算法首先使用常规手段从实际地震数据中提取地震子波,构建反褶积的子波字典;然后将构建的地震子波字典作为已知的初始条件,结合ISTA求取的反射系数;再根据BPTT算法思想,将求取的反射系数与子波褶积并与实际数据进行比较,反向修改地震子波;最终,经过多次迭代修改获得合理的地震子波字典,并利用该地震子波字典求解实际地震数据的反射系数序列.为验证算法的有效性,采用不同信噪比的理论地震记录,给定存在较大误差的初始子波,进行了反褶积计算.采用传统的ISTA和类RNN的改进ISTA进行对比处理,结果表明,改进ISTA具有较好的抗噪能力和子波自适应能力,可使实测地震资料的有效频带拓展约1.5倍,能够较好地适应实际地震资料的反褶积处理.
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关键词
稀疏脉冲反褶积
分辨率
ISTA
地震子波
信噪比
循环神经网络
反向传播
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Keywords
sparse spike deconvolution
resolution
Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm (ISTA)
seismic wavelet
SNR
Recurrent Neural Network (RNN)
Back-Propagation Through Time (BPTT)
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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