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本文给出了地震记录变子波模型的一种近似数学表达式.基于该表达式研究了反射系数序列不满足白噪假设和子波在地下传播时发生变化这两种情况下地震道谱的组成及结构,讨论了谱白化及反褶积方法在这两种情况下效果不佳的原因.然后基于变子波模型,提出了一种新的提高地震记录分辨率的方法:第一步,用自适应于地震记录的Gabor分子窗把地震记录恰当地划分成若干片断,每段内信号近似平稳,然后将地震记录变换到时间-频率域;第二步,在变换域对每个分子窗内信号的振幅谱进行处理以拓宽频带;最后把处理后的时间-频率域函数反变换回时间域得到提高分辨率后的结果.本文提出的方法具有能较好地适用于反射系数不满足白噪假设的情况及提高分辨率后的地震记录能较好地保持原地震记录的相对能量关系等优点,模型和实际资料算例结果均表明,本文方法在拓宽地震资料频带及保持地震记录局部能量相对关系方面均明显优于谱白化方法. 相似文献
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地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.ℓ1范数和全变分(Total Variation,TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的两种正则化项.但是,ℓ1范数是对ℓ0范数的松弛,难以提供更稀疏的去噪结果;基于TV正则化项的方法容易引起阶梯状异常结果.因此,为了避免上述缺点,本文提出了一种基于广义Beta小波稀疏域混合范数优化的地震随机噪声压制方法和算法流程实现.首先利用广义Beta小波紧标架加快计算,获得具有更高局域化性的稀疏时频表示.其次是引入包括ℓp范数和TV正则化的混合约束项,克服单一正则化项的缺点.最后,利用鄂尔多斯盆地黄土塬区的合成地震数据、三维叠后地震数据和共反射点道集数据验证了本文去噪方法的有效性.结果表明:本文提出的去噪方法既能够有效抑制随机噪声、显著提高信噪比,让地震同相轴连续光滑;又能够准确保护有效信号,保持波组间的相对幅值,突出有利微小断层和含油气层的振幅形态.
相似文献66.
人工神经网络是通过从大量训练数据中学习来拟合复杂非线性函数的有效方法,属于一种数据驱动的机器学习方法.人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果,有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力.本文对人工神经网络的发展脉络进行了回顾,梳理了基于梯度的学习过程中代价函数的作用,反向传播学习算法的思路,激活函数的不同类型,以及万能近似定理等.特别是对热门的深度神经网络,按照时间先后顺序总结了带卷积核的LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、UNet、自编码器和GANs等经典模型.在此基础上,本文分析了深度神经网络在反射系数和子波反演、速度反演、波阻抗反演和地震结构反演中不同网络的拓扑结构、学习算法、激活函数和训练样本等.最后,本文归纳和讨论了用于地震反演的有监督端到端学习网络的流程和关键影响因素等,展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络. 相似文献
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消除地震资料中的干扰噪声,增强地质沉积特征,对地震资料的后继处理和解释都有重要的意义.本文重点论述一种基于偏微分方程的非线性各向异性扩散滤波技术.采用梯度结构张量估计局部地层方向,度量地质特征的规则程度,以此约束扩散滤波器沿着地层方向作扩散滤波,并且通过控制在断层和河道等不连续性区域的滤波程度,使得扩散滤波器具有优异的保持边缘特性.对大庆油田的一块实际地震资料的处理结果表明,该方法可有效消除非相干噪声,增强地震反射同相轴的连续性,突出地质沉积特征,提高资料的信噪比,整体改善地震资料的品质. 相似文献
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本文提出了一种基于自适应分子分解的地层吸收补偿方法。该方法能有效克服时频域地层吸收补偿方法中局部分析时窗端点反射子波截断和窗内子波重叠干涉对补偿效果带来的影响。该方法具体实现如下:首先根据地震信号振幅谱的时变特性,构造一组自适应分子标架,将地震信号变换到时频域;然后在时频域提取每个时窗内地震信号振幅谱的慢变分量(时变子波振幅谱);再在每个时窗内,利用相关系数构造目标函数,反演吸收补偿滤波器参数,得到吸收补偿滤波器;接着用吸收补偿滤波器对各时窗内信号的时频谱进行补偿,最后重构补偿后的时频系数,得到补偿后的地震记录。自适应分子分解的引入,使得本文方法可用于含有薄层(或薄互层)的非均匀粘弹性介质反射地震记录的地层吸收补偿。文中给出了模型及实际资料算例,验证了本文提出的方法的有效性。 相似文献
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垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)资料处理中波场分离是关键问题之一.随着属性提取技术的发展,新的属性参数(例如Q值)提取技术对波场分离的保真性要求越来越高.本文改进了传统奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)法,给出了一种对波场的动力学特征具有更好的保真性,可以作为Q值提取的预处理步骤的零偏VSP资料上下行波场分离方法.该方法通过两步奇异值分解变换实现:第一步,排齐下行波同相轴,利用SVD变换压制部分下行波能量;第二步,在剩余波场中排齐上行波同相轴,使用SVD变换提取上行波场.在该方法的实现过程中,压制部分下行波能量后的剩余波场中仍然存在较强的下行波干扰,使得上行波同相轴的排齐比较困难.本文给出了一种通过极大化多道数据线性相关程度(Maximize Coherence,MC)排齐同相轴的算法,在一定程度上解决了低信噪比下排齐同相轴的问题.将本文提出的方法用于合成数据和实际资料的处理,并与传统SVD法的处理结果进行对比,结果表明本文提出的波场分离方法具有良好的保真性,得到波场的质量明显优于传统SVD法.通过对本文方法和传统SVD法处理合成数据得到的下行波场提取Q值,然后进行对比可知,本文方法可以有效提高所提取Q值的准确性,适合作为Q值提取的预处理步骤. 相似文献