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人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差(TV)算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声.
相似文献本文提出了一种计算不规则起伏地形中SH波散射的有效方法——局域边界元法.本方法基于传统边界元法,为计算复杂地表散射问题提供了一种更加高效的解决方案.根据地震波满足的边界积分方程中牵引力格林函数的特性,我们将自由边界分解成水平部分和起伏部分.通过公式推导,可将水平部分的位移由起伏部分的位移通过格林函数线性叠加表示,因此只需对起伏部分的位移进行直接求解,从而极大地减少了待求解的未知数个数,显著提高了计算效率.通过与半圆形山谷SH波平面波入射的解析解比较,验证了方法的正确性.数值模型比较显示,局域边界元模拟结果与传统边界元数值解完全吻合,但是大幅提高了计算效率.因此,局域边界元法可以作为模拟不规则地形中地震波散射的有效工具.
相似文献重、磁勘探具有效率高、成本低、工作范围广等优点,已在地球物理勘探中得到了广泛应用.前人大多在不考虑重、磁勘探观测精度的条件下进行了垂向识别能力的研究,但在考虑重、磁观测精度条件下,重力(重力异常、重力张量)与磁力(磁力异常、磁力三分量、磁力张量)对孤立异常的垂向识别能力如何则需要进行深入的理论研究.本文从重、磁场正演理论出发,以球体(点源模型)和无限延伸水平圆柱体(线源模型)为例,考虑给定观测精度条件下,以重力和磁力幅值大小与观测精度的关系来研究垂向识别能力,从而消除了背景场的影响,提高了研究结果的可靠度.通过研究表明,对于孤立异常,重力张量在浅部一定深度内比重力异常的垂向识别能力强,该深度与重力异常和重力张量观测精度的比值成正比;垂直磁化磁力张量在浅部一定深度内比化极磁力异常的垂向识别能力强,该深度与磁力异常与磁力张量观测精度的比值成正比;磁力在浅部一定深度内比重力的垂向识别能力强,该深度与地质体的磁化强度和剩余密度比值、重力观测精度和磁力观测精度比值成正比.通过重力和磁力垂向识别能力的研究将为重、磁勘探的实际应用起到指导作用.
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