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1.
不规则采样地震数据会对地震数据的多道处理造成严重影响,将非均匀Fourier变换和贝叶斯参数反演方法相结合,对不规则空间带限地震数据进行反演重建.对每一个频率依据最小视速度确定出重建数据的带宽,然后从不规则地震数据中估计出重建数据的空间Fourier系数.将不规则地震数据重建视为信息重建的地球物理反演问题,运用贝叶斯参数反演理论来估计Fourier系数.在反演求解时,使用共轭梯度算法,以保证求解的稳定性,加快解的收敛速度.理论模型和实际资料处理验证了本方法的有效性和实用性. 相似文献
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基于POCS方法指数阈值模型的不规则地震数据重建(英文) 总被引：8，自引：3，他引：5
不规则地震数据会对地震多道处理技术的正确运行造成不良影响,降低地震资料的处理质量。本文将广泛用于图形图像重建的凸集投影方法应用到地震数据重建领域,实现规则样不规则道缺失数据的插值重建。对于整道缺失地震数据,将POCS迭代重建过程由时间域转移到频率域实现,避免每次迭代都对时间做正反Fourier变换,节约了计算量。在迭代过程中,阈值参数的选择方式对重建效率有重要影响。本文设计了两种阈值集合模型进行重建试验,试验结果表明:在相同重建效果下,指数型阈值集合模型可以有效减少迭代次数,提高重建效率。此外,分析了POCS重建方法的抗噪性能和抗假频性能。最后,理论模型和实际资料处理效果验证了本文重建方法的正确性和有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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随着石油勘探难度的进一步加大,地震数据往往存在采样不规则、地震道缺失等现象,如果不对其进行处理,会对后续的地震成像产生影响,引入成像噪音.针对这一问题,一般是通过地震道插值或数据规则化对叠前数据进行处理,然后采用常规的偏移方法进行成像,本文则是将地震成像看作最小二乘反演问题,在共成像点道集引入平滑算子,在共偏移距/角度道集引入平面波构造算子(PWC)进行约束,通过预条件共轭梯度法使得反偏移后数据与输入数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高、振幅属性更为可靠的成像结果.理论模型和实际资料处理表明,本文方法不仅可以有效压制数据不规则对成像产生的噪音,而且具有更高的成像精度. 相似文献
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受野外观测条件的限制,采集的地震数据体通常不规则,并缺失一部分数据道。传统的单道提高分辨率方法无法兼顾横向地震信息,处理结果存在空间一致性问题。为此,本文提出在曲波域内进行不规则地震数据,通过曲波变换实现对地震数据的稀疏表征,将提高分辨率问题转化为曲波域1-范数约束的稀疏促进求解,得到规则化的高分辨率地震数据体。该方法避免传统单道提高分辨率方法存在的局限性,在提高分辨率的同时,能够恢复缺失的地震数据、压制随机噪声,进而提高地震数据的完备性,模型和实际资料试算,验证了该方法的正确性、有效性和适用性。 相似文献
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3D地震数据不规则采样缺失重建是地震勘探数据处理流程中的重要问题.本文提出了一种基于具有保幅特性的非均匀高阶抛物Radon变换（NHOPRT）地震数据重建方法.在最小二乘反演方程中引入Delaunay三角网格剖分来计算空间不规则加权系数,从而获得最接近完整规则数据的高阶抛物Radon变换域系数.在用SVD求解反演方程过程中,利用高阶抛物Radon变换算子在频率域为指数函数,具有线性可分解特性,将二维空间的高阶抛物Radon变换算子分解为两个独立的一维空间变换算子,减小了变换算子的矩阵大小,从而很大程度地提高了计算效率.理论模型和实际地震数据重建测试证明了本文方法的有效性以及实用性. 相似文献
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在地震数据处理中,地震数据插值方法常常用来解决地震数据空间采样率低和不规则的问题.本文提出了一种基于边缘保持滤波器的地震数据插值方法.在该方法中,对于一个1D信号,逐点滑动一个处理窗口,将信号分成多个信号片段.对于某一个待恢复的缺失采样点,存在多个包含(或邻近)该采样点的信号片段可以用来估计它.采用多项式来拟合这些信号片段,并选择拟合误差最小的信号片段估计此缺失采样点,达到边缘保持的目的.对于2D地震信号,先沿不同方向扫描抽取1D信号,然后采用上述1D边缘保持插值算法分别进行处理,得到沿不同方向的插值结果.对于任一待插值采样点,选取对应拟合误差最小的方向的插值结果作为最后输出的2D数据的插值结果.理论模型和实际资料的处理结果表明,所提方法具有保边缘、抗假频及能够进行不规则数据重建等特点,既能有效的实现不规则地震数据的重建,又能很好的保持原有数据的边缘特征. 相似文献
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人工地震方法由于受到野外观测系统和经济因素等的限制,采集的数据在空间方向总是不规则分布.但是,许多地震数据处理技术的应用（如：多次波衰减,偏移和时移地震）都基于空间规则分布条件下的地震数据体.因此,数据插值技术是地震数据处理流程中关键环节之一.失败的插值方法往往会引入虚假信息,给后续处理环节带来严重的影响.迭代插值方法是目前广泛应用的地震数据重建思路,但是常规的迭代插值方法往往很难保证插值精度,并且迭代收敛速度较慢,尤其存在随机噪声的情况下,插值地震道与原始地震道之间存在较大的信噪比差异.因此开发快速的、有效的迭代数据插值方法具有重要的工业价值.本文将地震数据插值归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,提出新的非线性Bregman整形迭代算法来求解约束最小化问题,同时在迭代过程中提出两种匹配的迭代控制准则,通过有效的稀疏变换对缺失数据进行重建.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与常规迭代插值算法进行比较,结果表明Bregman整形迭代插值方法能够更加有效地恢复含有随机噪声的缺失地震信息. 相似文献