基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法

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。     

基于LDPC矩阵采样方法的三维地震数据重构

按照以往的测量矩阵进行实际勘察无法较好地实现地震数据的重构,大多数矩阵设计复杂且元素多样,不符合实际标准。笔者将LDPC矩阵应用到地震勘探采样中,用较少的地震数据来重构完整的地震记录。采用K-SVD字典对数据进行稀疏变换,FISTA算法进行重构。对比以往的随机采样、离散均匀采样和jitter采样,LDPC矩阵更适合三维环境且恢复重构效果更好。对比重构数据的信噪比,三维模拟数据和实际数据都证实了LDPC矩阵信噪比值最高,重构出的数据效果最好。     

基于τ-p变换的地震道重构

基于τ-p变换原理,研究一种基于τ-p变换的地震数据重构方法,运用该方法对待重构道用零道替代,通过τ-p正反变换及一定的迭代处理实现地震道数据重构。理论模型与实际资料应用表明,基于τ-p变换的地震道重构方法效果明显,重构数据稳健。     

Shearlet域稀疏约束地震数据重建

在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。     

基于F-K和Radon变换的多次波衰减方法

多次波干扰是地震勘探中最重要的问题之一,其衰减技术也是地震数据处理的难题之一。本文主要介绍了多次波的形成、分类及其特征,并在 ProMax 系统上对合成地震记录的多次波进行了压制:首先采用合适的速度对时-空域的地震记录进行 NMO 校正;然后,分别用 F -K 变换和 Radon 变换方法将其变换到 F -K 域和 Radon域,对多次波所占据的主要区域进行充零衰减;最后,通过对应的反变换将其变换到时-空域,从而达到多次波衰减的目的。通过在 ProMax 系统中的应用表明:不同方法对多次波的衰减效果各有优劣,组合滤波方法能达到更好的效果。     

基于快速字典学习的压缩感知地震数据重建

地震数据的稀疏性是压缩感知地震数据重建的重要前提,其直接影响地震数据的重建精度,因此研究高效的地震数据稀疏表示方法具有重要意义.针对经典K-SVD算法稀疏编码时无法得到全局最优解,不能保证收敛从而影响重建精度的问题,这里提出快速字典学习算法稀疏表示地震数据的方法.快速字典学习将稀疏表示目标优化问题转换为两个可直接求解最...     

用MATLAB 实现地震数据的小波变换

小波变换借助于时－频局部分析特性，已经成为地震资料处理中的一种重要工具。作者在阐述其基本原理后，讨论了如何选择小波基（函数），并利用MATLAB语言及小波工具箱，实现了SEG－Y格式地震数据文件的小波分析，取得了令人满意的效果。     

基于信号重构的地震道插值

在简要回顾几种插值方法的基础上 ,提出了基于信号重构的地震道插值方法。这种方法无需任何地质和地球物理假设 ,主要用于恢复缺失的地震道。本方法的基础是傅立叶变换理论和最小平方反演技术。文中给出了原理、算法、实现步骤及简要的流程框图。如果对变换域的参数进行规则采样 ,则该方法可以用高效、快速的算法来实现。本插值方法适用于规则和非规则采样的数据。文中给出了理论合成数据和实际数据的试验结果 ,并对结果进行了讨论。同时 ,本方法对于 AVO分析、DMO处理、三维叠前偏移成像等研究也将是有益的     

基于第二代Curvelet变换的地震资料随机噪声衰减

噪声衰减是地震资料处理中的关键问题之一。根据Curvelet变换对含有光滑边界的二维二阶连续可微函数所具有的稀疏表示性能,给出了Curvelet变换域地震资料随机噪声衰减的阈值方法;并给出了基于地震资料中随机噪声是独立同分布的高斯白噪假设条件下的阈值估计方法。通过合成数据和叠后实际数据算例,对该方法的有效性进行验证。结果表明,Curvelet变换不仅可以很好地衰减随机噪声,并且能较好地保持有效信号。     

基于角度部份叠加地震数据的流体识别技术

角度部份叠加地震数据是对叠前和叠后两种数据的优点进行了折中,既具有相对较高的信噪比,又保留了丰富的信息量,所以从角道集出发研究流体识别和储层预测,能够更加准确、可靠.这里以Zoeppritz方程的Shuey近似为基础,借鉴Smith提出的流体因子表示方法,提出了三种流体识别和储层预测的方法与技术,从而为油藏精细描述提供...     

基于离散Gabor变换迭代时变滤波实现地震信号去噪

基于离散Gabor变换时变滤波对宽带和非平稳信号估计具有强大的能力,迭代时变滤波不仅计算上有效,而且能得到较好的信噪比。鉴于迭代时变滤波方法的特点和地震信号的非平稳性,我们提出了基于离散Gabor变换迭代时变滤波方法实现地震信号的去噪,并根据实际地震信号的带限性及其频带分布规律,提出了简单的掩模函数求取方法。经大量的理论模型和实际资料计算表明该方法是有一定效果的。      

测井数据小波变换用于准层序研究

层序界面的识别及其内部特征是层序地层学研究的关键问题。准层序地层单元的分界面上物理性质变化明显,测井曲线表现为突变,测井数据小波变换能够表征这种突变。以东营凹陷某井为例,选取高斯小波对SP测井数据进行小波变换,得到时频色谱图和不同尺度上的小波系数曲线。选定最佳分解尺度后,依据该尺度下小波系数模极值的位置能准确识别出准层序界面。并利用测井多尺度分析方法对不同井段GR测井曲线进行分析,得到不同尺度下的低频和高频信息能够识别出准层序内部的沉积旋回类型,建立了相应的频谱响应特征。这些探索为层序界面的定量划分及其内部特征研究提供了一种新的思路。     

应用MATLAB实现探地雷达数据小波变换处理

文章应用Matlab实现了探地雷达原始数据的读取及分析处理,并给出了Matlab下探地雷达数据的小波变换处理实例,应用效果令人满意,为探地雷达数据自主应用提供了新思路.     

Ridgelet变换在地震数据处理中的应用

最近，Stanford大学E J Candes和D L Donoho教授提出了一种新的多尺度变换-Ridgelet变换，它特别适合于具有直线或超平面奇性的高维信号的描述，而且具有较高的逼近精度。将它应用于地震处理中，即可获得较以前其它方法无法达到的精度和效果。     

基于主成分分析与K-L变换的双重属性优化方法

利用主成分分析客观赋权原理计算地震属性在预测目标参数时贡献率的大小,通过去除权重系数较小的属性参数,实现了地震属性的敏感性分析,建立储层参数与有效属性之间的匹配关联;在此基础上,利用K-L变换将属性样本空间的高维属性映射为低维属性,去除了属性之间的相关性,有效地解决了属性组合的优化问题,表明了主成分分析和K-L变换相结合的属性双重优化方法克服了单纯使用每种方法时的局限性,充分发挥了各自的优点,有助于属性分析、关联以及组合优化问题的解决,提高了地震储层参数预测的运算速度和精度.     

深反射地震资料处理和解释的初步研究

深反射地震资料处理的关键是从干扰背景中提取和增强深层弱有效信号,提高剖面的信噪比和分辨率.深反射地震剖面的解释要着眼于大的地质构造运动和成因,运用地质规律进行综合地质解释.在解释中,通过分析和研究某些相干干扰波的形成和特点,有助于对深反射地震剖面进行可靠的地质推断解释.     

基于小波变换的地震属性多源信息融合预测技术研究

油气预测一直以来都是地震油气勘探的重要类容,但由于地下地质构造的复杂性,往往使得这项工作困难重重。实验提出了一种基于小波变换的地震属性多源信息融合方法,包括了属性数据的标准化处理、小波分解、数据融合与小波重构,其能够将多种属性的优势特征信息有机的结合起来,从而为油气预测提供可靠与准确的依据。为了验证本方法的有效性,将其应用于准噶尔盆地X区块的油气有利储集预测。首先对多种属性进行标准化处理,在此基础上进行小波分解,获得各属性的多种频带,进而对高低频带采用不同的方法融合,最后进行小波重构获得融合数据属性。实际资料处理效果显示,相对变换优于传统线性函数标准化处理,而基于小波变换融合方法优于传统的PCA变换融合,不仅能够消除干扰与冗余信息,而且增强了各属性的优势特征与细节信息,可以较好的改善多解性问题,提高储层预测和油气检测的成功率。     

小波变换在煤田高分辨地震资料处理中的应用研究

研究了小波变换的定义及小波变换的性质，构造了适合于我们要求的子波序列。用小波变换作一维滤波克服了传统的窗口傅里叶方法易出现的吉布斯效应。用小波变换的多分辨率成像技术适当地选择小波函数和伸缩尺度参数，让薄层的局部化特征明显，提高地震剖面对薄层的分辨率，让薄层的局部特征明显地表现出来，精确地进行分析判定。     

利用B样条小波变换提高地震信号的分辨率

介绍了小波变换的基本原理；利用二阶Ｂ样条函数为小波基，构造了尺度函数和小波函数。通过实际资料证明，小波变换综合考虑了地震信号的时域和频域特征，可获得不同频带的地震剖面，提高地震资料的分辨率。