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| 基于Moore-Penrose算法的谱反演方法研究 | |
| 摘 要： | 薄储层预测一直是困扰地球物理学家的难题,由于受地震频带的限制,现有的地震数据分辨率有限,很难识别厚度小于5 m的薄储层.谱反演技术利用了反射系数序列的偶分量和奇分量特征,与常规反演理论相比能够更好地识别薄层.前人对此进行了很多研究,也取得了很多有价值的成果,但是多集中在稀疏条件下的谱反演,需要提前确定反射系数的位置,在实际应用中很难提前知道哪里存在反射系数,哪里不存在反射系数.本文将Moore-Penrose算法应用于谱反演领域,在非稀疏条件下提高谱反演的分辨率.首先利用模型验证本文方法的有效性,然后在模型中加入噪声验证本文方法的稳定性,最后将其应用于实际地震资料,证明了其在拓展地震频谱、提高地震分辨率方面的优势,为后续薄储层的预测及研究提供良好的数据基础. |
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