国家自然科学基金(40872090)
- 作品数：10 被引量：13H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程理学更多>>
- 基于NBICA的盲反卷积方法
- 2010年
- 在线性系统假设下,根据地震记录估计地震子波和反射系数序列是一个典型的盲反卷积过程。针对带状独立分量分析反卷积方法对噪声敏感的缺点,提出一种的基于高斯矩的噪声带状独立分量分析反卷积方法,并利用邻近道间的相关信息实施子波提取。实验结果表明,对于带噪地震数据的盲反卷积,该算法性能更优。
- 程成萧蕴诗岳继光
- 关键词：盲反卷积
- 高阶交错网格有限差分法的地震波场数值模拟被引量：2
- 2012年
- 基于地震波波动方程和有限差分法,针对多种不同的复杂地质模型,进行高阶交错网格地震波场模拟仿真研究.首先对地震波波动方程原始形式进行推演,得到一阶速度应力弹性波方程,然后用时空二元高阶交错差分网格的方法对其进行离散化,最后对三层背斜模型、断层模型和含油模型进行了数值模拟实验,获取相应的波场快照和地震道图像进行对比分析,并讨论了差分阶次对于仿真精度的影响.仿真结果表明:算法计算精度准确,计算效率高,适合于模拟非均匀介质、复杂构造和复杂地质体的地震波场.
- 杨圳李蓉艳岳继光萧蕴诗
- 关键词：地震波高阶交错网格有限差分法
- 基于稀疏表示的非零井源距VSP波场分离方法被引量：4
- 2017年
- 随着垂直地震剖面(VSP)技术的不断发展,高保真的波场分离成为VSP资料处理与应用的关键之一。引入欠定盲源分离思想,利用VSP波场的极化特征及多分量资料在时频域的稀疏性,提出一种基于稀疏表示的波场分离方法。该方法分为两步:第一步将地震信号变换到时频域,并估计极化矩阵;第二步在时频域分离各单一波场,再反变换回时间域。在第二步波场分离过程中,针对时频域波场稀疏性不足的情况,提出一种改进的最短路径分解法,在一定程度上解决了时频域局部信号混叠的问题。模型试算与实际资料处理结果表明,与传统方法相比该方法能够更准确地分离上、下行P-P波、P-SV波,分离后的波场保幅性较好,不存在混波、假频以及边界问题。
- 赵彦青萧蕴诗
- 关键词：多分量波场分离欠定盲源分离
- 3D地震反射面自动构造的地质结构快速解释方法
- 2011年
- 计算机辅助地震数据自动解释是提高地震数据解释精度和速度的重要工具。讨论基于全层位追踪及3D地震反射面自动构造的地质构造解释方法的研究和实现。包括地震特征数据提取,波阻抗层位追踪和3D地震反射面生成。方法将波阻抗层位视为3D地震反射面与测线平面上的交线,以此为基础直接构造3D地震反射面,直接对3D反射面操作以得到构造解释结果。从而充分地利用地震数据信息,提高解释的精度和速度。
- 付强萧蕴诗
- 单位超球面上的二元聚类算法被引量：1
- 2011年
- 鉴于在数据学习理论中,基于各种几何正则化的处理方法引起人们的广泛关注,以基于独立成分分析的地震数据处理为背景,针对数据向量的单位模长约束,研究了单位超球面上的二元聚类问题.通过欧氏诱导度量,推导了单位超球面上的黎曼梯度公式,并据此构造了求取其上二元聚类和数据平均的不动点迭代算法.实验结果表明了其有效性和优越性.
- 程成萧蕴诗岳继光
- 关键词：聚类测地距离
- 基于Shear—Warp算法的三维地震数据场体绘制
- 2010年
- 利用三维可视化软件包，采用Shear—Warp算法实现地震数据的模型可视化，并给出了具体算法流程。实验结果表明此算法可提高地震数据的体绘制速度，实现地震数据解释的实时交互式绘制，为地质勘探提供可视化依据。
- 罗天李蓉艳岳继光
- 关键词：体绘制三维地震数据科学可视化
- 基于盲源分离的抽油机噪声压制方法
- 2014年
- 地震勘探领域中,采集的地震记录中往往混有抽油机噪声,严重干扰地震有效信号。针对该问题,提出一种基于最大信噪比(SNR)盲源分离(BSS)的抽油机噪声压制方法。该方法采用盲源分离的原理,结合地震数据信噪模型,分离出地震有效信号及抽油机噪声。模型试算与实际资料应用表明,该方法能够对抽油机噪声进行有效压制,提高地震资料的信噪比,为后续的地震资料处理提供了基础保障。
- 赵彦青萧蕴诗
- 关键词：地震资料抽油机噪声压制盲源分离信噪比
- 一种基于单位超球面平均的盲反卷积方法
- 2010年
- 在机器学习理论中,为消除随机影响,对样本进行平均是一种广为使用的处理手段.为此,在具有相同物理激发过程的系统中,利用黎曼梯度的概念,构造了单位超球面上的平均算子.以地震数据盲反卷积为例,结合改进型的带状独立分量分析,提出了基于单位超球面平均的盲反卷积方法.仿真实验表明了所提出方法的有效性和优越性.
- 程成萧蕴诗岳继光
- 关键词：盲反卷积
- 基于独立成分分析的含噪声时间序列预测被引量：3
- 2013年
- 提出一种基于独立成分分析(ICA)的最小二乘支持向量机(LS-SVM),用于时间序列的多步超前独立预测.用ICA估计预测变量中的独立成分(IC),用不含噪声的IC重新构建时间序列.利用-最近邻法(-NN)减小训练集的规模,提出一种新的距离函数以降低LS-SVM训练过程的计算复杂度,并用约束条件对预测值进行后处理.使用基于ICA的LS-SVM、普通LS-SVM与反向传播神经网络(BP-ANN),对多个时间序列进行对比预测实验.实验结果表明,基于ICA的LS-SVM的预测性能优于普通LS-SVM和BP-ANN.
- 杨臻明岳继光王晓保萧蕴诗
- 关键词：时间序列预测最小二乘支持向量机
- 基于独立模型的非线性时间序列多步超前预测被引量：3
- 2013年
- 提出一种非线性时间序列的多步超前独立预测方法.对比逐步递归方法和独立预测方法,分析了积累误差对多步超前预测性能的影响.采用递归神经网络(RNN)实现了独立预测方法,建立了城市轨道交通能耗预测模型.通过MATLAB训练和测试该模型,比较了两种方法下的多步超前预测输出.结果表明,独立预测方法的误差优于逐步递归方法.最后指出了独立预测方法的优缺点及适用范围.
- 杨臻明岳继光王晓保萧蕴诗
- 关键词：非线性时间序列递归神经网络
