基于非均匀Fourier变换的地震数据重建方法研究

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.     

基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建

在野外数据采集过程中,空间非均匀采样下的地震道缺失现象经常出现,为了不影响后续资料处理,必须进行高精度数据重建.然而大多数常规方法只能对空间均匀采样下的地震缺失道进行重建,而对于非均匀采样的地震数据则无能为力.为此本文在以往多尺度多方向二维曲波变换的基础上,首先引入非均匀快速傅里叶变换,建立均匀曲波系数与空间非均匀采样下地震缺失道数据之间的规则化反演算子,在L1最小范数约束下,使用线性Bregman方法进行反演计算得到均匀曲波系数,最后再进行均匀快速离散曲波反变换,从而形成基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建方法.该方法不仅可以重建非均匀带假频的缺失数据,而且具有较强的抗噪声能力,同时也可以将非均匀网格数据归为到任意指定的均匀采样网格.理论与实际数据的处理表明了该方法重建效果远优于非均匀傅里叶变换方法,可以有效地指导复杂地区数据采集设计及重建.     

基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建

不规则采样地震数据的重建是地震数据分析处理的重要问题.本文给出了一种基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建的方法,在最小二乘反演插值方程中,引入正则化功率谱约束项,通过非均匀快速傅里叶变换和修改周期图的方式,自适应迭代修改约束项,使待插值数据的频谱越来越接近真实的频谱,采用预条件共轭梯度法迭代求解,保证了解的稳定性和收敛速度.理论模型和实际地震数据插值试验证明了本文方法能够去除空间假频,速度快、插值效果好,具有实用价值.     

非标准快速傅里叶变换算法综述

非标准快速傅里叶变换算法是一种用于处理非标准采样的快速算法,在信号处理领域有着广泛的应用。本文回顾了NUFFT算法的历史和发展,对通用的算法实现形式做了详细描述,介绍了该算法的最新进展和研究方向。对NUFFT算法在CT重建中的应用,如傅里叶重建,迭代重建,稀疏采样重建等也做了介绍。     

基于泊松碟采样的地震数据压缩重建

在地震资料处理领域,数据的压缩和重建是非常重要的问题,但往往由于数据的严重缺失或采样原因而达不到理想的效果.新发展起来的压缩感知理论为重建欠采样数据提供了可能,而选用合适的采样方法是其中的关键技术之一.本文基于傅里叶变换和压缩感知理论,采用泊松碟采样,对不完整地震数据进行恢复重建.数值实验表明,与传统的单纯随机采样方法相比,泊松碟采样方法在保持采样随机性的同时,使采样点的分布更加均匀,有效地调节了采样间距,从而达到更好的恢复效果,可以有效地指导地震数据采集设计及重建.     

频率细化技术在超低频/极低频电磁信号检测中的应用

离散快速傅里叶变换算法在频谱分析中得到了广泛的应用，这种算法得到的计算结果是在整个频段上的频谱信息. 在一些应用中，需要了解的仅仅是某一窄带内的频谱精细结构，要求频谱的分辨率较高. 而要得到一个较高分辨率的频谱，直接采用快速傅里叶变换计算则会导致参加快速傅里叶变换运算的数据点数的增加，从而引起计算量和存储量的急剧增大，这样，快速傅里叶变换算法就不能满足要求了. 本文介绍了基于复调制的频率细化技术的原理及其在超低频/极低频电磁接收机研制中的应用，阐述了采用这种技术如何实现高分辨率频谱的计算，并给出了理论数据和实际观测数据的计算结果.      

多采样率地震勘探技术（MrSET）探讨

时间采样以及空间采样问题是地震勘探基本问题,空间采样方式包括规则采样、非均匀(非规则)采样、随机采样等.从地震波场的带限性、空间域非均匀性、地下构造多样性出发,提出多采样率地震勘探技术(MrSET),尝试组合不同空间采样方式.多采样率地震勘探观测系统设计一般应满足5项准则,探讨了多采样率数据处理基本方法,并以合成数据和实际数据的处理效果为基础,总结了多采样率地震勘探技术的7个方面优势.在相同道密度前提下,与规则采样相比,多采样率地震勘探技术更能满足复杂地震波场、弱能量绕射波与散射波充分采样的需要,是一项能提高反射地震数据成像精度的地震勘探技术,经过进一步研究将有巨大潜力成为(陆上、海洋)节点地震勘探时代常规技术.     

基于jitter采样和曲波变换的三维地震数据重建

传统的地震勘探数据采样必须遵循奈奎斯特采样定理,而野外数据采样可能由于地震道缺失或者勘探成本限制,不一定满足采样定理要求,因此存在数据重建问题.本文基于压缩感知理论,利用随机欠采样方法将传统规则欠采样所带来的互相干假频转化成较低幅度的不相干噪声,从而将数据重建问题转为更简单的去噪问题.在数据重建过程中引入凸集投影算法(POCS),提出采用e^-√x(0≤x≤1)衰减规律的阈值参数,构建基于曲波变换三维地震数据重建技术.同时针对随机采样的不足,引入jitter采样方式,在保持随机采样优点的同时控制采样间隔.数值试验表明,基于曲波变换的重建效果优于傅里叶变换,jitter欠采样的重建效果优于随机欠采样,最后将该技术应用于实际地震勘探资料,获得较好的应用效果.     

基于稀疏约束的地震数据高效采集方法理论研究

随着地震勘探目标复杂化和精细化程度的提高以及"两宽一高"等采集技术的广泛应用,当前地震数据采集的时间越来越长、成本越来越高.针对此问题,本文基于压缩感知理论开展了地震数据高效采集方法的改进和探索研究.根据波动方程解的一般表示式,从波场传播的角度给出了地震数据具有稀疏性的数学物理依据及寻找适应地震数据稀疏变换的一般方案;在稀疏性先验信息的指导下,发展了具有"蓝色噪声"频谱特征的改进的分段采样方法,并基于最优化理论提出了地震数据重建方法.地震数据的稀疏性理论、稀疏约束下的高效采集方法以及地震数据的重建方法构成了相对完善的地震数据高效采集理论.把该理论用于指导地震数据采集,即利用稀疏约束的随机采样方法改变常规规则密集测网中炮点和检波点(或二者之一)的分布,设计了三种随机且均匀的高效采集测网,提出了利用相应测网获取的地震数据重建为常规规则密集测网地震数据的针对性方案,并使用重建精度、高效采集数据的直接成像和重建后再成像的结果对比证明了上述重建方案的有效性.基于Marmousi模型的高效采集试验检验了本文构建的基于稀疏约束的地震数据高效采集方法理论框架在提高当前地震数据采集效率、降低勘探成本上的优势以及方法的有效性和可行性.     

地震数据反假频规则化方法研究

由于诸多因素的影响,地震数据沿空间方向通常是稀疏采样的,因此引起较为严重的空间假频.本文提出一种反假频地震数据规则化的方法,采用Fourier变换域加权范数带限重建方法完成低频数据重建,利用自适应频谱加权范数的正则化项约束方程的解,将地震数据的带宽和谱形状作为先验信息,具有较好的低频重建特性.文中采用共轭梯度算法求解方程,而后利用重建的低频数据信息,应用频带延拓的方法重建高频数据,未知的高频带信息由重建的低频带信息构建.本方法在完成地震数据规则化的同时,可有效去除地震数据中的空间假频干扰.理论模型和实际资料处理均表明文中所提出的反假频地震数据规则化方法是有效可行的.     

2D地震数据规则化中随机稀疏采样方案

地震数据规则化是地震信号处理中一个重要步骤,近年来受到广泛关注的压缩感知技术已经被应用到地震数据规则化中。压缩感知技术突破了传统的Shannon-Nyqiust采样定理的限制,可以用采集的少量地震数据重构完整数据。基于压缩感知技术的地震数据规则化质量主要受三个因素影响,除了受地震信号在不同变换域的稀疏表达和11范数重构算法的影响外,极大地取决于地震道随机稀疏采样方式。尽管已有学者开展了2D地震数据离散均匀分布随机采样方式研究,但设计新的稀疏采样方案仍然很有必要。在本文中,我们提出满足Bernoulli分布规律的Bernoulli随机稀疏采样方式和它的抖动形式。对2D数值模拟数据进行四种随机稀疏采样方案和两种变换（Fourier变换和Curvelet变换）实验,对获取的不完整数据应用11范数谱投影梯度算法（SPGL1）进行重构。考虑到不同随机种子点产生不同约束矩阵R会有不同的规则化质量,对每种方案和每个稀疏采样因子进行10次规则化实验,并计算出相应信噪比（SNR）的平均值和标准偏差。实验结果表明,我们提出的新方案好于或等于已有的离散均匀分布采样方案。     

弹性波边界元法正演模拟

弹性波边界元地震模型方法（ＢＥＥＳＭ），实现了二维和三维问题的纵、横波及转换波的同时模拟，并且能模拟任意复杂构造的地震声波正演模型．根据地震模型的特点，本文发展了数值积分计算与矩阵消元同步进行的块状高斯消元法；用解析法处理奇异积分；用无限元法处理边界吸收问题；采用单元长度随介质速度和计算频率变化的变单元算法，及自动剖分单元等技术，提高了计算精度，节省了内存，缩短了计算时间．     

预条件共轭梯度法在地震数据重建方法中的应用

基于最小平方的Fourier地震数据重建方法最终转化为求解一个线性方程组, 其系数矩阵是Toeplitz矩阵,可以用共轭梯度法求解该线性方程组.共轭梯度法的迭代次数受系数矩阵病态程度的影响,地震数据的非规则采样程度越高,所形成的系数矩阵病态程度越高,就越难收敛和得到合理的计算结果.本文研究了基于Toeplitz矩阵的不同预条件的构造方法,以及对共轭梯度法收敛性的影响.通过预条件的使用,加快了共轭梯度法的迭代速度, 改进了共轭梯度算法的收敛性,提高了计算的效率.数值算例和实际地震数据重建试验证明了预条件共轭梯度法对计算效率有很大的提高.     

About the Efficiency of Numerical 1-D and 2-D Modelling of Site Effects in Basin Structures

—In the present study we compare results obtained from experimental estimates of local site amplification effects with those from numerical modelling using four different techniques. We benefit from an extremely precise knowledge of the near-surface structure and experimental estimates of the local amplification factors which are determined from seismic weak-motion data recorded by a dense array across a sedimentary basin at a European test-site in Northern Greece. The possibilities and limitations of the different modelling techniques (a 1-D technique, and three 2-D techniques) to model the effects of local amplification effects are tested. Amplifications calculated by the numerical techniques are only qualitatively compared with observed data from experimental studies in the time domain and directly in the frequency domain.¶As a result we conclude that, in the case of a complex subsurface geometry, 1-D modelling underestimates the amplification patterns in terms of absolute amplification level, and cannot correctly account for resonant frequencies, at least for modes higher than the fundamental mode. If a more realistic incident wave field than just a plane wave is taken into account, 2-D modelling reveals the fundamental frequency and shows adequate amplifications not only at the fundamental frequency but also at higher frequencies. The general trend of the amplifications at the lowest frequencies is well determined by the 2-D numerical modelling, and can therefore supply information for seismic risk analysis.     

Curvelet reconstruction of non-uniformly sampled seismic data using the linearized Bregman method

Seismic data reconstruction, as a preconditioning process, is critical to the performance of subsequent data and imaging processing tasks. Often, seismic data are sparsely and non-uniformly sampled due to limitations of economic costs and field conditions. However, most reconstruction processing algorithms are designed for the ideal case of uniformly sampled data. In this paper, we propose the non-equispaced fast discrete curvelet transform-based three-dimensional reconstruction method that can handle and interpolate non-uniformly sampled data effectively along two spatial coordinates. In the procedure, the three-dimensional seismic data sets are organized in a sequence of two-dimensional time slices along the source–receiver domain. By introducing the two-dimensional non-equispaced fast Fourier transform in the conventional fast discrete curvelet transform, we formulate an L1 sparsity regularized problem to invert for the uniformly sampled curvelet coefficients from the non-uniformly sampled data. In order to improve the inversion algorithm efficiency, we employ the linearized Bregman method to solve the L1-norm minimization problem. Once the uniform curvelet coefficients are obtained, uniformly sampled three-dimensional seismic data can be reconstructed via the conventional inverse curvelet transform. The reconstructed results using both synthetic and real data demonstrate that the proposed method can reconstruct not only non-uniformly sampled and aliased data with missing traces, but also the subset of observed data on a non-uniform grid to a specified uniform grid along two spatial coordinates. Also, the results show that the simple linearized Bregman method is superior to the complex spectral projected gradient for L1 norm method in terms of reconstruction accuracy.     

利用正交多项式对三维地震资料拟合算法的研究

目前在地震勘探中经常采用的拟合方法多是二维的,本文利用正交多项式的性质以及地震资料的相干性对地震资料进行三维拟合.该方法充分利用了三维地震资料,提高了处理效率.     

单源单缆方式采集的天然气水合物三维地震数据处理技术

作为潜在的能源储备,天然气水合物的重要性持续上升.针对天然气水合物的地震勘探也逐步由二维方式向三维方式转变.本文以单源单缆方式采集的天然气水合物三维地震数据为基础,探讨了地震数据成像的关键技术,在获得准确的三维地震成像数据体的同时,还得到三维地层速度数据体.三维地震数据更有利于描述含天然气水合物地层的地震反射特征,并刻画可能含天然气水合物地层的分布,从而拓宽对天然气水合物储层的认识.     

三维保幅弯曲射线Kirchhoff叠前时间偏移方法与应用

地震勘探是寻找油气的重要手段之一.对于复杂构造地区,地震偏移成像成为地震资料处理流程中最重要的一环.由于叠前时间偏移尤其是Kirchhoff叠前时间偏移适应性强、计算效率高、成本低的自身特点,该方法在油气勘探中发挥着重要作用.对于该方法的成像精确性的研究有着重大的科研和工业价值.本文利用弯曲射线方法计算走时,加入保幅权函数,结合去假频技术、MPI并行技术,以SEG三维盐丘模型和某区域三维实际资料为研究对象,实现三维保幅弯曲射线Kirchhoff叠前时间偏移.将该方法偏移结果与传统的叠前时间偏移方法偏移结果进行对比分析,结果表明:本文采用的方法主要有以下两方面的优越性:第一,引入了弯曲射线计算走时,实现了弯曲射线叠前时间偏移,提高了成像的精确性;第二,引入了保幅权函数,实现了保幅叠前时间偏移,提高偏移结果的信噪比.     

Geophysical data sparse reconstruction based on L0-norm minimization

Missing data are a problem in geophysical surveys, and interpolation and reconstruction of missing data is part of the data processing and interpretation. Based on the sparseness of the geophysical data or the transform domain, we can improve the accuracy and stability of the reconstruction by transforming it to a sparse optimization problem. In this paper, we propose a mathematical model for the sparse reconstruction of data based on the L0-norm minimization. Furthermore, we discuss two types of the approximation algorithm for the L0-norm minimization according to the size and characteristics of the geophysical data: namely, the iteratively reweighted least-squares algorithm and the fast iterative hard thresholding algorithm. Theoretical and numerical analysis showed that applying the iteratively reweighted least-squares algorithm to the reconstruction of potential field data exploits its fast convergence rate, short calculation time, and high precision, whereas the fast iterative hard thresholding algorithm is more suitable for processing seismic data, moreover, its computational efficiency is better than that of the traditional iterative hard thresholding algorithm.