| 地震数据的稀疏高斯束分解方法 |
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| 引用本文： | 刘鹏,王彦飞,杨明名,杨长春,B.B.Sholpanbaev,Zh.O.Oralbekova.地震数据的稀疏高斯束分解方法[J].地球物理学报,2013,56(11):3887-3895. |
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| 作者姓名： | 刘鹏 王彦飞 杨明名 杨长春 B.B.Sholpanbaev Zh.O.Oralbekova |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院地质与地球物理研究所兰州油气资源研究中心, 兰州 730000;2. 中国科学院地质与地球物理研究所, 北京 100029;3. 中国科学院大学, 北京 100049;4. 中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院, 北京 102249;5. Abai Kazakh National Pedagogical University, Almaty, Kazakhstan |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(11271349);国家杰出青年科学基金(41325016);重大科研装备研制项目课题(ZDYZ2012-1-02-04)共同资助 |
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| 摘 要： | 本文研究了地震数据的稀疏分解问题.提出了一种用高斯束稀疏分解表示地震数据的方法.这是一个拟0范数约束优化问题.在求解拟0范数极小化问题的过程中,通过扫描同相轴的方法实现高斯束稀疏分解,数值实现上提出了使用一种快速单调下降的梯度优化方法.本文提出的稀疏优化方法同时具有去噪的功能,数据模拟试验表明了本方法的可行性和可靠性.
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| 关 键 词： | 高斯束 稀疏分解 去噪 |
| 收稿时间： | 2012-11-28 |
Seismic data decomposition using sparse Gaussian beams |
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| LIU Peng,WANG Yan-Fei,YANG Ming-Ming,YANG Chang-Chun,B.B. Sholpanbaev,Zh.O. Oralbekova.Seismic data decomposition using sparse Gaussian beams[J].Chinese Journal of Geophysics,2013,56(11):3887-3895. |
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| Authors: | LIU Peng WANG Yan-Fei YANG Ming-Ming YANG Chang-Chun BB Sholpanbaev ZhO Oralbekova |
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| Institution: | 1. Lanzhou Center for Oil and Gas Resources, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China;2. Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;4. College of Geophysics and Information Engineering, China University of Petroleum, Beijing 102249, China;5. Abai Kazakh National Pedagogical University, Almaty, Kazakhstan |
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| Abstract: | We study seismic data decomposition problem in this paper. Seismic data representation using Gaussian beams are proposed. This is an l0 quasi-norm constrained minimization problem. In solving the l0 quasi-norm minimization, scanning event in phase is proposed and a gradient descent method of rapid monotonic decrease is utilized. The sparse optimization method proposed in this paper possesses the ability to remove noise and is validated with numerical simulations. |
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| Keywords: | Gaussian beam Sparse decomposition Denoising |
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