基于压缩感知技术的Shearlet变换重建地震数据 被引量：32

1

作者 张良 韩立国 +2 位作者 许德鑫 李宇 李慧 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期220-225,共6页

基于预测滤波方法进行地震数据重建的误差偏大,基于波动方程进行地震数据重建的计算量较大,基于某种变换的地震数据重建精度偏低。为此,利用基于压缩感知技术的Shearlet变换重建地震数据。基于信号的稀疏性,在欠采样的情况下,首先根据... 基于预测滤波方法进行地震数据重建的误差偏大,基于波动方程进行地震数据重建的计算量较大,基于某种变换的地震数据重建精度偏低。为此,利用基于压缩感知技术的Shearlet变换重建地震数据。基于信号的稀疏性,在欠采样的情况下,首先根据地震数据的缺失情况设计采样矩阵,然后使用Shearlet变换将地震数据稀疏化,再采用正交匹配追踪算法在Shearlet域中完成对稀疏系数的重建,最后通过Shearlet反变换实现地震数据重建。实验结果表明,基于压缩感知技术的Shearlet变换能够很好地重建地震数据,且重建精度高于基于压缩感知技术的Fourier变换、离散余弦变换、小波变换和Curvelet变换。 展开更多

关键词 压缩感知 SHEARLET变换 采样矩阵 地震数据重建 正交匹配追踪

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于压缩感知的快速Bregman地震数据重建方法

2

作者 孙小东 李傲伟 +4 位作者 秦宁 蒋润 王敬伊 赵亮 孙耀庭 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期62-68,共7页

受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为... 受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为稀疏基。通过Bregman方法将求解L1范数问题分解为一系列子问题,引入快速迭代收缩阈值方法(FISTA)高效、准确地求解子问题,从而实现对缺失数据的高质量重构。结果表明,基于压缩感知的快速Bregman方法可以对构造复杂的地震数据进行高效的重建,并且提高迭代计算的重建精度。对于缺失地震数据的重建,所提方法在效率和精度方面均高于LBM和FISTA方法。 展开更多

关键词 地震数据重建 压缩感知 快速Bregman方法 快速迭代收缩阈值 曲波变换

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多尺度特征融合的生成对抗网络地震数据重建算法

3

作者 李跃 罗倩 段中钰 《石油物探》 北大核心 2025年第3期482-493,共12页

针对现有地震数据重建技术存在的空间连续性不足和重建细节偏差较大等问题,提出了基于多尺度特征融合与多维对抗的生成对抗网络(MSF-GAN)地震数据重建算法。首先,设计了多尺度特征融合的生成器,确保模型完整地提取地震数据特征并实现多... 针对现有地震数据重建技术存在的空间连续性不足和重建细节偏差较大等问题,提出了基于多尺度特征融合与多维对抗的生成对抗网络(MSF-GAN)地震数据重建算法。首先,设计了多尺度特征融合的生成器,确保模型完整地提取地震数据特征并实现多个尺度特征融合,在生成器部分设计了特征拼接模块,自适应地为地震数据添加掩膜,提高模型计算效率。然后,在算法的判别器部分,设计了多维对抗的判别器,分别从时间维度和测线维度对生成数据进行判别以提高重建精度。最后,使用Smooth L1损失函数作为重建损失,与对抗损失共同构成损失函数以更新生成器,提高地震数据重建精度。利用公开数据集和实测数据,验证了MSF-GAN算法的有效性以及对不同数据缺失情况的适用性。实验结果表明,与正交匹配追踪算法、凸集投影算法和频谱归一化生成对抗网络算法相比,MSF-GAN算法重建结果的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)更高,能够更有效地恢复缺失数据,并且在地震数据随机缺失、连续缺失和规则缺失的情况下,MSF-GAN算法重建结果的细节信息更为完整,空间连续性更强。 展开更多

关键词 地震数据重建 生成对抗网络 多尺度特征融合 特征拼接 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多尺度特征自注意力模型的地震数据重建方法

4

作者 耿鑫 王长鹏 +2 位作者 张春霞 张讲社 熊登 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期1001-1013,共13页

由于采集条件和成本的限制,叠前地震数据在空间上会出现不规则分布或不完整的情况,给地震数据的后续处理和解释带来困难。近年来广泛应用于缺失地震数据重建工作的卷积神经网络方法缺乏对全局信息的关注,同时多次下采样的网络模型会带... 由于采集条件和成本的限制,叠前地震数据在空间上会出现不规则分布或不完整的情况,给地震数据的后续处理和解释带来困难。近年来广泛应用于缺失地震数据重建工作的卷积神经网络方法缺乏对全局信息的关注,同时多次下采样的网络模型会带来低频信号损失,低振幅缺失部分的重建结果仍需要进一步改进。本文提出了一种多尺度特征自注意力模型,在U-Net主干网络的瓶颈处设计了一个基于自注意力机制的多尺度小波融合块,通过离散小波变换和自注意力机制将所有编码器的输出进行融合,有效平衡全局和局部特征处理,降低下采样带来的信号损失;在网络中插入多尺度感受野,通过学习不同退化数据的多尺度特征来提高性能,增强对不同频率的频谱学习。与经典的地震数据重建方法相比,本文算法的重建结果在定性和定量评估方面均有提升:在30%连续缺失的合成数据集和真实数据集上,重建结果的信噪比分别为21.7487和14.9540 dB;在50%随机缺失和规则缺失的合成数据集上,重建结果的信噪比分别为28.8320和37.7242 dB。 展开更多

关键词 自注意力机制 小波融合 多尺度感受野 地震数据重建

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用小波通道注意力网络的地震数据重建方法 被引量：1

5

作者 刘沛 王长鹏 +2 位作者 董安国 张春霞 张讲社 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期31-37,共7页

重建缺失的地震道是地震数据处理的关键环节之一。近年来提出了多种基于深度学习理论的地震数据重建方法。然而,这些方法中常用的卷积运算只能捕捉到地震数据的局部特征,没有充分利用全局信息。另外,池化操作也会造成特征图信息的丢失,... 重建缺失的地震道是地震数据处理的关键环节之一。近年来提出了多种基于深度学习理论的地震数据重建方法。然而,这些方法中常用的卷积运算只能捕捉到地震数据的局部特征,没有充分利用全局信息。另外,池化操作也会造成特征图信息的丢失,从而破坏地震反射的细节特征。为此,提出了基于小波通道注意力网络的地震数据重建方法。哈尔(Haar)小波变换能够有效提取信号的多尺度特征,并在上采样过程中避免信息的丢失;高效通道注意力模块通过对不同通道特征图之间的相关性进行建模,能实现全局信息的充分利用。合成和实际地震数据的实验结果表明,与具有代表性的深度学习方法相比,文中所提出的网络模型可以产生更准确的重建结果。 展开更多

关键词 地震数据重建 随机缺失 深度学习 哈尔小波变换 高效通道注意力

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用XGBoost算法的随机缺失地震数据重建 被引量：1

6

作者 李山 田仁飞 刘涛 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期965-975,共11页

随着勘探目标的构造和地表地质条件的日趋复杂,地震数据经常存在不规则和不完整的问题,给后续的处理带来严重困难。针对这一难题,文中提出了一种基于XGBoost算法的地震数据重建方法。该方法从局部学习的角度出发,针对随机缺失的地震道,... 随着勘探目标的构造和地表地质条件的日趋复杂,地震数据经常存在不规则和不完整的问题,给后续的处理带来严重困难。针对这一难题,文中提出了一种基于XGBoost算法的地震数据重建方法。该方法从局部学习的角度出发,针对随机缺失的地震道,在其周围选择一定数量的相邻地震道作为参考。通过构建这些参考地震道的道号、采样点号与数值之间的回归模型,能够精确学习并重建出缺失地震道的数据。为全面评估该方法的性能,对模拟数据不同地震道缺失情况下进行了实验,并与基于U-net卷积神经网络和基于凸集投影的Curvelet算法等重建方法进行比较。实验结果表明,基于XGBoost算法的重建方法对随机缺失地震数据重建具有较高的精度。实际数据处理结果表明,该方法能够为后续地震资料处理提供高精度的规则炮集数据。 展开更多

关键词 地震数据重建 XGBoost 算法 凸集投影 机器学习 U-net

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于粗-细网络模型分步训练的地震数据重建方法 被引量：1

7

作者 葛康建 王长鹏 +2 位作者 张春霞 张讲社 熊登 《吉林大学学报（地球科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1396-1405,共10页

由于地形等复杂条件的限制,叠前地震数据在空间上存在不完整或不规则分布的情况,导致数据出现缺失或混淆等现象。近年来,基于卷积神经网络的方法已经广泛应用于缺失地震数据重建工作。然而一步训练过程的网络模型不足以重建具有宽振幅... 由于地形等复杂条件的限制,叠前地震数据在空间上存在不完整或不规则分布的情况,导致数据出现缺失或混淆等现象。近年来,基于卷积神经网络的方法已经广泛应用于缺失地震数据重建工作。然而一步训练过程的网络模型不足以重建具有宽振幅范围的缺失地震数据,低振幅缺失部分的重建结果仍需改进。因此本文提出一种具有分步训练过程的粗-细网络模型。该模型由粗网络和细网络组成,分步恢复宽振幅范围内的缺失地震数据。在细网络中引入离散小波变换代替池化操作,其可逆性在上采样阶段有利于保留细节特征。模型采用混合损失函数重建缺失信号的真实细节。粗网络的初步恢复结果经过掩码操作处理后输入到细网络,细网络进一步精确恢复缺失部分的低振幅信号。实验结果表明,与残差网络(ResNet)、U型网络(U-Net)和多级小波卷积神经网络(MWCNN)的重建方法相比,本文方法在合成数据和真实数据上展现出更卓越的重建性能:在缺失75%的合成数据上,信噪比为18.818 5 dB;在缺失50%的真实数据上,信噪比为12.2551 dB。在消融研究中,本文模型重建的均方误差为1.689 3×10^(-4),信噪比为19.284 6 dB,峰值信噪比为43.743 5 dB,结构相似性为0.984 1,均优于其他三组对照实验。 展开更多

关键词 粗-细网络 混合损失 离散小波变换 地震数据重建

在线阅读 下载PDF 职称材料

FISTA框架下基于构造导向空变中值滤波的含异常噪声地震数据重建 被引量：1

8

作者 张元鹏 周辉 +1 位作者 张强 方金伟 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2785-2801,共17页

受实际环境、采集成本等因素的制约,野外观测的地震数据经常出现不规则缺失的现象.为了给后续地震资料处理和成像提供完整的数据,势必要对缺失地震道进行插值重建.基于稀疏变换的插值方法被广泛用于地震数据重建,但传统的基于稀疏变换... 受实际环境、采集成本等因素的制约,野外观测的地震数据经常出现不规则缺失的现象.为了给后续地震资料处理和成像提供完整的数据,势必要对缺失地震道进行插值重建.基于稀疏变换的插值方法被广泛用于地震数据重建,但传统的基于稀疏变换的插值方法对异常噪声非常敏感,当采集数据中存在异常噪声时会严重影响该方法的重建精度.为了克服这一问题,本文在快速迭代阈值收缩算法(FISTA)框架中引入构造导向中值滤波技术,提出了一种能同时压制异常噪声并对缺失地震道进行高精度重建的插值方法.该方法在FISTA的每次迭代中都对地震信号沿其局部倾角方向进行中值滤波以衰减异常噪声并最大限度地保护有效信号不被损害.得益于此,新方法可对含异常噪声的欠采样地震数据进行高精度重建.模型和实际数据测试均表明,当采集数据存在异常噪声时,新方法在插值精度和稳定性方面均优于传统稀疏促进插值方法. 展开更多

关键词 地震数据重建 稀疏促进 快速迭代阈值收缩 构造导向中值滤波 异常噪声

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于阻尼字典学习的三维地震数据重建 被引量：1

9

作者 周旸 黄炜霖 张靖 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第3期558-570,共13页

为了降低地震数据采集成本、提高采集效率并保持数据规则和完整,首先,针对随机采集观测系统不规则的问题,提出了观测系统规则投影的技术流程,填补缺失的炮点和检波点信息,然后,在压缩感知的框架下,利用字典学习与稀疏表示进行三维地震... 为了降低地震数据采集成本、提高采集效率并保持数据规则和完整,首先,针对随机采集观测系统不规则的问题,提出了观测系统规则投影的技术流程,填补缺失的炮点和检波点信息,然后,在压缩感知的框架下,利用字典学习与稀疏表示进行三维地震数据重建。对提出的字典学习方法,利用批量正交匹配追踪避免直接对矩阵求逆造成的计算量大的问题,利用交替最小二乘代替奇异值分解提高计算效率,同时对稀疏系数进行阻尼约束,避免对噪声的拟合从而得到更好的字典。针对常规时间域字典学习地震数据重建方法存在计算效率低、弱信号保护能力差等问题,在频率域进行地震数据重建,对有效信号所在频带范围进行处理,有效减少计算量、压制噪声、提高重建结果的信噪比,形成了针对地震数据随机采集的观测系统规则投影、地震数据重建技术流程。实际资料应用结果表明,通过规则观测系统投影、地震数据重建有效提升了叠前地震资料品质,获得了较好的成像效果。 展开更多

关键词 字典学习 稀疏表示 阻尼约束 观测系统规则投影 地震数据重建

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于四元数矩阵分解算法的多分量地震数据矢量重建研究

10

作者 孙文博 王艳冬 +3 位作者 黄小刚 张洪亮 高建军 王小六 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4759-4772,共14页

与单分量纯纵波勘探相似,多波多分量地震勘探在数据采集时也会遭遇地震道缺失和不规则采样问题,也需要进行数据规则化重建.然而,对多分量地震数据重建而言,目前普遍采用单分量重建方法逐个分量进行重建,这种标量化做法忽略了各分量之间... 与单分量纯纵波勘探相似,多波多分量地震勘探在数据采集时也会遭遇地震道缺失和不规则采样问题,也需要进行数据规则化重建.然而,对多分量地震数据重建而言,目前普遍采用单分量重建方法逐个分量进行重建,这种标量化做法忽略了各分量之间的非线性关系,破坏了地震波场的矢量结构特征.本文将四元数理论与矩阵分解降秩算法相结合,提出一种基于四元数矩阵分解降秩算法的多分量地震数据矢量规则化重建方法,并将其应用于三分量三维不规则缺失地震道的矢量联合重建.与现有单分量重建方法相比,本文方法能够实现三分量数据的联合重建,且在重建时能有效保持各分量间的非线性正交结构特征,保护波场的矢量特性,此外,该方法是一种非SVD分解类算法,计算成本低.最后,模型数据和实际资料验证了本文方法的有效性和先进性. 展开更多

关键词 多分量地震数据 地震数据矢量重建 四元数矩阵分解 低秩矩阵

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于循环特征推理的大间距缺失地震数据重建方法

11

作者 李紫娟 常光耀 贾永娜 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期176-183,共8页

【目的】由于急流、裂谷、高山等自然环境的限制,采集的地震数据会出现大间距缺失的现象,影响后续的地震数据处理和地质分析工作,需要对缺失数据进行插值重建。【方法】为解决大间距地震数据缺失问题,提出一种基于循环特征推理的重建方... 【目的】由于急流、裂谷、高山等自然环境的限制,采集的地震数据会出现大间距缺失的现象,影响后续的地震数据处理和地质分析工作,需要对缺失数据进行插值重建。【方法】为解决大间距地震数据缺失问题,提出一种基于循环特征推理的重建方法。首先缺失的地震数据经过部分卷积运算,在计算过程中根据感受野内有效特征图数据的占比,自适应地调整卷积运算结果的权重,避免在连续缺失的地震道上执行无效的卷积操作。然后采用循环特征推理的方式,逐步对缺失部分进行渐进式重建。部分卷积运算和循环特征推理交替进行,直至所有缺失数据重建完成。最后特征融合每次迭代产生的重建特征,以保证推理的准确性。为增强模型对大间距缺失区域纹理细节的学习能力,结合纹理损失和均方误差函数作为复合损失函数,进一步提高重建精度。【结果和结论】结果显示:(1)基于循环特征推理的方法可以有效重建大间距缺失的地震数据,信噪比在原缺失数据的14.89 dB的基础上提升至28.15 dB。(2)连续缺失30道至80道的多次重建实验中,本方法的重建结果信噪比、结构相似性、均方误差等评价指标均优于U-Net方法。采用6种不同公开数据集测试了本方法的重建效果,进一步证明了本方法的有效性。(3)对比实验探究部分卷积核大小对重建结果的影响表明,当部分卷积核大小为3×3时重建结果信噪比更高并且迭代时间更短。研究成果为大间距缺失地震数据的重建方法提供了新的解决思路。 展开更多

关键词 地震数据重建 部分卷积 循环特征推理 复合损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建 被引量：38

12

作者 孟小红 郭良辉 +2 位作者 张致付 李淑玲 周建军 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期235-241,共7页

不规则采样地震数据的重建是地震数据分析处理的重要问题.本文给出了一种基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建的方法,在最小二乘反演插值方程中,引入正则化功率谱约束项,通过非均匀快速傅里叶变换和修改周期图的方式,... 不规则采样地震数据的重建是地震数据分析处理的重要问题.本文给出了一种基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建的方法,在最小二乘反演插值方程中,引入正则化功率谱约束项,通过非均匀快速傅里叶变换和修改周期图的方式,自适应迭代修改约束项,使待插值数据的频谱越来越接近真实的频谱,采用预条件共轭梯度法迭代求解,保证了解的稳定性和收敛速度.理论模型和实际地震数据插值试验证明了本文方法能够去除空间假频,速度快、插值效果好,具有实用价值. 展开更多

关键词 非均匀傅里叶变换 不规则地震数据重建 最小二乘反演

在线阅读 下载PDF 职称材料

加权抛物Radon变换叠前地震数据重建 被引量：46

13

作者 王维红 裴江云 张剑锋 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期851-859,共9页

基于部分动校正(NMO)后反射同相轴在CMP道集上的抛物线走时近似,给出了加权抛物Radon变换叠前地震数据重建方法(WPRT).WPRT通过在迭代过程中引入变化着的权系数,拓展和改进了传统抛物Radon变换方法,使其可同时完成不规则采样的规则化和... 基于部分动校正(NMO)后反射同相轴在CMP道集上的抛物线走时近似,给出了加权抛物Radon变换叠前地震数据重建方法(WPRT).WPRT通过在迭代过程中引入变化着的权系数,拓展和改进了传统抛物Radon变换方法,使其可同时完成不规则采样的规则化和空道及近偏移距道重建,且有更高的计算效率.文中给出了应用WPRT进行近偏移距和中偏移距的空地震道重建及数据规则化的算法实现.理论模型和实际地震资料的地震数据重建结果显示了本文算法的优点. 展开更多

关键词 加权抛物 Radon变换(WPRT) 地震数据重建 数据规则化

在线阅读 下载PDF 职称材料

POCS联合改进的Jitter采样理论曲波域地震数据重建 被引量：21

14

作者 王本锋 陈小宏 +1 位作者 李景叶 张华 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期20-28,13-14,共9页

由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型... 由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型对二维地震数据重建结果及收敛速度的影响,采用改进的指数阈值模型(q=0.5)和改进的Jitter欠采样方法在频率域对每一有效频率切片进行二维重建,最终实现三维地震数据重建,并有效地提高了计算效率。在迭代过程中,定义了新的误差函数公式,从而在保证重建质量的同时有效地结束迭代,再次提高了计算效率。模拟数据分析和实际数据处理结果均验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 地震数据重建 曲波变换 凸集投影(POCS) 阈值模型 改进的Jitter采样

在线阅读 下载PDF 职称材料

非抽样离散小波变换叠前地震数据重建方法 被引量：17

15

作者 郭念民 李海山 +1 位作者 冯雪梅 吴国忱 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期508-516,416-417,共9页

叠前地震数据包含了丰富的地层信息,但在实际勘探中由于受采集条件等影响,叠前地震数据地震道缺失现象严重。针对规则采样不规则道缺失的插值恢复问题,一些传统的插值方法无能为力或者插值效果不佳,而近年来发展起来的非抽样离散小波变... 叠前地震数据包含了丰富的地层信息,但在实际勘探中由于受采集条件等影响,叠前地震数据地震道缺失现象严重。针对规则采样不规则道缺失的插值恢复问题,一些传统的插值方法无能为力或者插值效果不佳,而近年来发展起来的非抽样离散小波变换(UDWT),具有很好的稀疏表示能力,比傅里叶变换能更加稀疏地表示地震数据;根据压缩感知理论,即使不满足Nyquist采样定理的要求,利用极少的观测数据,也可能较好地恢复缺失的地震数据。本文提出一种基于UDWT的地震数据插值方法,对地震数据做插值和规则化处理,可以提高叠前地震数据的完整性,理论模型和实际资料的重建效果验证了方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 非抽样离散小波变换 压缩感知 地震数据重建 地震数据规则化 叠前地震数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

三维不规则地震数据重建方法 被引量：12

16

作者 高建军 陈小宏 李景叶 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期40-47,164+169,共8页

不规则采样地震数据会对多道处理技术产生不良影响,降低地震资料的处理质量。本文针对有限带宽三维不规则地震数据,将二维空间非均匀Fourier变换理论和贝叶斯参数反演方法相结合,进行反演重建。首先,采用分频重建策略,对每一个时间频率... 不规则采样地震数据会对多道处理技术产生不良影响,降低地震资料的处理质量。本文针对有限带宽三维不规则地震数据,将二维空间非均匀Fourier变换理论和贝叶斯参数反演方法相结合,进行反演重建。首先,采用分频重建策略,对每一个时间频率依据最小视速度确定出待重建数据的空间频率带宽,从不规则地震数据中估计出重建数据的空间Fourier谱。然后,将不规则地震数据重建视为谱重建的地球物理反演问题,运用贝叶斯参数反演理论估计出空间Fourier谱。在反演求解时,采用Delaunay三角网格剖分方法来确定不规则采样点的权值。此外,为避免复数矩阵求逆,使用预条件共轭梯度算法来保证求解的稳定性和收敛速度。理论模型和实际资料处理结果验证了本文方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 不规则地震数据 非均匀傅里叶变换 地震数据重建 贝叶斯反演

在线阅读 下载PDF 职称材料

反假频非均匀地震数据重建方法研究 被引量：59

17

作者 刘喜武 刘洪 刘彬 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期299-305,共7页

研究基于Fourier变换的数据重建方法 ,既能进行非均匀采样数据重建 ,又可以去除空间假频 .将不规则采样数据重建问题归结为信息重建的地球物理反演问题 ,采用最小二乘方法从观测的稀疏或不规则数据反演模型空间完全信息 .在求解信息重... 研究基于Fourier变换的数据重建方法 ,既能进行非均匀采样数据重建 ,又可以去除空间假频 .将不规则采样数据重建问题归结为信息重建的地球物理反演问题 ,采用最小二乘方法从观测的稀疏或不规则数据反演模型空间完全信息 .在求解信息重建反演问题时 ,引入DFT 加权范数规则化策略 ,采用预条件共轭梯度法 (PCG)求解 ,保证解的稳定性和收敛速度 .处理线性同相轴假频问题时 ,根据采样定理 ,引入线性预测方法 ,采用Yule Walker方程由带限信号的无假频低频功率谱预测高频功率谱 ,达到反假频目的 .本文研究了均匀采样数据内插 ,非均匀采样数据重建 ,非均匀分布高频信息重建等方面问题 ,数值试验取得较好效果 . 展开更多

关键词 FOURIER变换 地震数据重建 最小二乘法 预条件共轭梯度法 线性预测 反假频

在线阅读 下载PDF 职称材料

不规则地震数据的抗假频重建方法 被引量：6

18

作者 高建军 陈小宏 +2 位作者 李景叶 张南南 刘志鹏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期326-331,共6页

不规则采样地震数据会对地震数据多道处理的效果造成严重影响。本文将单步预测滤波拓展到多步预测滤波,基于多步自回归预测滤波方法,实现对不规则地震数据的分步、抗假频重建方法。文中首先运用带限Fourier重建方法对不规则地震数据进... 不规则采样地震数据会对地震数据多道处理的效果造成严重影响。本文将单步预测滤波拓展到多步预测滤波,基于多步自回归预测滤波方法,实现对不规则地震数据的分步、抗假频重建方法。文中首先运用带限Fourier重建方法对不规则地震数据进行规则化重建,得到无假频低频数据的频率谱;接着使用多步自回归算子从重建数据的无假频低频谱中提取整个有效频带的预测滤波因子;然后利用已知道数据和预测滤波因子重建得到完整数据的频率谱,最终实现不规则地震数据的抗假频重建。理论模型和实际资料的处理结果验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 不规则地震数据 带限Fourier重建 多步自回归算法 地震数据重建

在线阅读 下载PDF 职称材料

预条件共轭梯度法在地震数据重建方法中的应用 被引量：8

19

作者 霍志周 熊登 张剑锋 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1321-1330,共10页

基于最小平方的Fourier地震数据重建方法最终转化为求解一个线性方程组,其系数矩阵是Toeplitz矩阵,可以用共轭梯度法求解该线性方程组.共轭梯度法的迭代次数受系数矩阵病态程度的影响,地震数据的非规则采样程度越高,所形成的系数矩阵病... 基于最小平方的Fourier地震数据重建方法最终转化为求解一个线性方程组,其系数矩阵是Toeplitz矩阵,可以用共轭梯度法求解该线性方程组.共轭梯度法的迭代次数受系数矩阵病态程度的影响,地震数据的非规则采样程度越高,所形成的系数矩阵病态程度越高,就越难收敛和得到合理的计算结果.本文研究了基于Toeplitz矩阵的不同预条件的构造方法,以及对共轭梯度法收敛性的影响.通过预条件的使用,加快了共轭梯度法的迭代速度,改进了共轭梯度算法的收敛性,提高了计算的效率.数值算例和实际地震数据重建试验证明了预条件共轭梯度法对计算效率有很大的提高. 展开更多

关键词 预条件 共轭梯度法 地震数据重建 Fourier方法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于高阶扩展快速行进法的缺失地震数据重建 被引量：6

20

作者 周亚同 滕琳琳 李玲玲 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期873-880,803,共8页

传统地震数据重建算法大多采用整体重建模式。受数字图像重建思路启发,提出了一种基于高阶扩展快速行进法的缺失地震数据重建算法。该算法采用局部重建模式,首先将缺失地震数据映射为地震图像,并定量分析映射导致的量化误差;再采用二抽... 传统地震数据重建算法大多采用整体重建模式。受数字图像重建思路启发,提出了一种基于高阶扩展快速行进法的缺失地震数据重建算法。该算法采用局部重建模式,首先将缺失地震数据映射为地震图像,并定量分析映射导致的量化误差;再采用二抽取小波变换对地震图像进行分解,分解后的低频分量采用高阶扩展快速行进法做局部逐点重建,高频分量通过已重建低频部分的水平、垂直和对角预测滤波做重建;然后采用小波逆变换得到重建后的地震图像;最后将地震图像映射回地震数据。叠前和叠后实际地震数据重建实例验证了算法的可行性;与基于形态分量分析、基于K-奇异值分解(SVD)字典学习等地震数据重建算法的对比结果表明,本文算法具有更快的重建速度和更高的重建精度。 展开更多

关键词 地震数据重建 快速行进法 小波变换 数字图像重建

在线阅读 下载PDF 职称材料