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基于Radon域阈值迭代的同时震源波场分离
引用本文:朱翔宇,毛伟建,杨庆节,唐欢欢,唐博文.基于Radon域阈值迭代的同时震源波场分离[J].世界地质,2018,37(3):920-929.
作者姓名:朱翔宇  毛伟建  杨庆节  唐欢欢  唐博文
作者单位:1. 中国科学院测量与地球物理研究所 计算与勘探地球物理研究中心, 武汉 430077;2. 大地测量与地球动力学国家重点实验室, 武汉 430077;3. 中国科学院大学 地球与行星科学学院, 北京 100049;4. 中国石油集团公司东方地球物理公司 物探技术研究中心, 河北 涿州 072751
基金项目:中国石油集团公司项目(2016A-33)与家自然科学基金重点项目(U1562216)联合资助.
摘    要:由于同时震源数据包含串扰很难直接成像,因此需要对混叠的炮记录进行分离,为了将混叠的波场进行分离,笔者建立了基于稀疏域反演的阈值迭代模型,将混合采集数据的共检波点道集转换到Radon域进行稀疏表示,利用阈值算子进行约束,通过迭代反演得到分离结果。实验算例表明通过较少的迭代即可获得信噪比较高的分离结果,验证了反演方法的有效性,并且该算法对随机噪声有很强的压制效果。

关 键 词:同时震源  Radon变换  阈值迭代  整形正则化  波场分离  反演  相干
收稿时间:2018-04-09
修稿时间:2018-04-20

Simultaneous source wavefield separation based on Radon domain threshold iteration
ZHU Xiang-yu,MAO Wei-jian,YANG Qing-jie,TANG Huan-huan,TANG Bo-wen.Simultaneous source wavefield separation based on Radon domain threshold iteration[J].World Geology,2018,37(3):920-929.
Authors:ZHU Xiang-yu  MAO Wei-jian  YANG Qing-jie  TANG Huan-huan  TANG Bo-wen
Institution:1. Center for Computational & Exploration Geophysics, Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430017, China;2. State Key Laboratory of Geodesy and Earth's Dynamic, Wuhan 430017, China;3. University of Chinese Academy of Sciences, College of Earth and Planetary Sciences, Beijing 100049, China;4. Research & Development Center, BGP, China National Petroleum Corporation, Zhuozhou 072751, Hebei, China
Abstract:It is difficult to directly image the simultaneous source data that contains crosstalk, so the blended data should be separated into single shot data. In order to deblend the mixed wave field, a threshold iteration model based on sparse domain inversion is set up, which transformed common receiver gather data of blended acquisition into Radon domain for sparse representation, and constrained the model by threshold operator, then used iterative inversion to get separating results. The experimental examples show that the deblended results with high SNR can be obtained with less iterations, which verifies the effectiveness of the inversion method and its strong suppression on random noise.
Keywords:simultaneous source  Radon transform  threshold iteration  shaping regularization  deblend  inversion  coherence
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