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- 作品数：10 被引量：52H指数：4
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- F-K域主要倾角搜寻地震数据插值算法研究
- 本文将研究一种新的F-K域算法即F-K域主要倾角搜寻插值算法，该算法在实现地震数据任意内插同时，也可压制随机噪声，通过数值模拟分析以及新疆某区块资料验证该方法的可行性与有效性。
- Lu Jiaotong路交通Cao Siyuan曹思远Zhang Yan张
- 关键词：地震数据插值算法信号去噪数值模拟
- 改进的F-X域EMD去噪技术及分布式并行实现被引量：4
- 2012年
- 在地震数据处理领域,较高的计算效率及较好的处理效果一直是地球物理工作者追求的目标。介绍了改进的F-X域(频率-空间域)经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法,首先将地震信号转换到F-X域后分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),然后通过小波阈值滤波对固有模态函数除第一个分量之外的其他分量进行滤波处理来达到去噪目的。此外,为解决改进后的F-X域EMD去噪方法计算效率问题,提出了分布式并行算法,兼顾了运算效率与计算精度。数值模拟结果表明,与F-X域预测滤波技术相比,改进后的F-X域EMD去噪方法可以更加有效地衰减随机噪声和压制线性干扰;最后将该方法应用于实际地震数据处理,进一步验证了该方法的有效性和优越性。
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- 关键词：IMF小波阈值去噪分布式并行随机噪声
- 基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法被引量：7
- 2013年
- 压缩感知是一种新的理论,它打破常规尼奎斯特-香农采样定理的制约,利用信号的稀疏特性或可压缩特性,用较少的数据即可重构恢复完整的信号。建立了基于压缩感知理论的缺失地震数据重构模型。首先在与稀疏变换不相关的测量矩阵基础上引入一种约束矩阵,使地震数据的缺失满足或接近高斯随机分布;随机缺失的地震数据变换到稀疏域会产生很多与有效信号不相干的随机噪声,接着通过一种新的自适应阈值迭代算法可以很好地消除稀疏系数中的随机噪声干扰,经过逆稀疏变换即得到重构后的地震数据。Marmousi 2模型测试及实际地震资料处理均验证了该方法的可行性和有效性。重构缺失地震数据取得了较好的效果。
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- 关键词：压缩感知测量矩阵
- 缺失的地震数据重构方法研究与应用
- 随着煤层气、页岩气等非常规能源勘探开发不断深入,以及时移开发地震等众多高精度勘探开发技术的发展,对地震数据的完整性及规则性提出更高要求。然而,目前勘探成本、采集仪器等诸多因素制约着地震数据的海量采集,导致获得的数据是稀疏...
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- 关键词：压缩感知
- 基于支持向量机的非线性AVO反演被引量：23
- 2012年
- 本文提出了一种新的AVO非线性反演方法,即利用支持向量机来求解AVO非线性反演问题.文中先对支持向量机的原理进行了阐述,然后建立了适合AVO反演的支持向量机模型.最后利用该方法对模型数据和实际资料进行了反演计算,反演结果表明,该方法在没有牺牲反演效果的情况下较好的解决了传统反演方法所具有的局限性,可以直接从合成记录中提取地层的弹性参数,反演速度快、稳定性好.
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- 关键词：非线性AVO反演支持向量机统计学习理论
- F-K域主要倾角搜寻地震数据插值算法研究
- ＜正＞1.引言缺失地震数据会导致三维面元覆盖不均匀产生采集脚印,偏移成像时产生构造假象等等,无法满足如今复杂油气资料勘探生产需要。因此开展缺失数据重构恢复工作具有重要工业价值。常用的f-x域预测滤波重构算法[1,2],存...
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- 压缩感知理论重构地震数据研究
- ＜正＞1.研究意义伴随着国内外油气勘探对象由简单到复杂、由构造向岩性转变,时移地震油气藏监测等技术对地震数据的规则性以及完整性提出更高要求,然而由于各种因素导致地震数据不规则、不完整。缺失的地震数据不进行处理对后期多道处...
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- 文献传递
- 利用改进希尔伯特—黄变换进行地震资料时频分析被引量：13
- 2013年
- 为了克服常规希尔伯特—黄变换(HHT)的缺陷,消除常规经验模态分解(EMD)产生的本征模态函数分量(IMF)中混叠的振荡模式,本文运用改进HHT,即通过引进小波包变换,首先将信号分解成一系列窄带信号,然后对这些窄带信号进行EMD获得一些IMF分量,再根据相关系数法,保留需要的IMF分量,去除虚假的IMF分量,最后进行HHT求取瞬时频率,得到改进HHT谱。改进HHT摆脱了小波变换中的海森堡测不准原理的限制,以及常规HHT模态混叠对分析的干扰。虽然改进HHT谱高频成分存在跳跃现象,但都围绕在真实频率值周围,并且较小波时频图的频带窄很多,能够反映信号的真实频率特性。数值模拟与实际地震记录处理结果证明了改进HHT的可行性。
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- 关键词：小波包变换EMDIMF时频分析
- 基于稀疏变换的地震数据重构方法被引量：5
- 2013年
- 缺失地震数据重构恢复是后期地震资料处理取得良好效果的前提。笔者通过研究稀疏变换(F-K变换、Cur-velet变换)与最近流行的压缩感知理论,将两者结合起来,建立基于稀疏变换的地震数据重构模型。F-K变换是将地震数据由时间—空间域变换到稀疏域频率—波数域,Curvelet变换由于其良好的方向性、局部性以及各向异性,能够将地震数据进行更优的稀疏表达。基于重构模型,分别采用这两种稀疏变换对地震数据进行重构,并且比较两者的重构效果,证实Curvelet变换重构效果优于F-K变换。最终通过Marmousi 2模型以及实际地震资料处理分析,证明该重构模型的正确性和有效性。
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- 关键词：CURVELET变换压缩感知
- 频率切片小波变换地震资料时频分析新技术
- 频率切片小波变换(FSWT)是一种新的时频分析方法，与传统短时傅里叶变换(STFT)相比，它能够在频率域实现平移和伸缩，通过类似于母小波的频率切片函数(FSF)实现信号的分解，不需要小波那样严格的重构条件就可以实现信号的...
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- 关键词：地震信号时频分析储层预测
- 文献传递
