基于形态分量分析的含噪地震数据重建方法

论文摘要

随着当今勘探难度的增加,地震数据处理的精度也逐步提升,因此,对数据的完整度也提出了更高的要求.本文基于形态分量分析,采用离散余弦变换(DCT)字典和Shearlet字典的组合形式用于地震数据恢复重建,相比于其他稀疏变换具有更高的稀疏性、更强的稀疏表示能力.在MCA框架下,首先通过对地震数据中的局部奇异分量与平滑状分量分别采用DCT字典和Shearlet字典进行稀疏表示;而后,在重建的算法中加入指数阈值模型和指数阈值函数的块坐标松弛(BCR)算法来得到各个分量;最后,将不同字典得到的结果合并得到最终重建结果.通过合成数据实验和实际数据实验均表明,该方法能够有效地重建缺失地震数据,并且重建精度高于Curvelet字典与DCT字典组合、单一Shearlet字典、Shearlet字典与Curvelet字典组合.同时,通过对含噪数据以及不同信噪比的数据处理结果均验证了该方法具有较强的适应性.

论文目录

• 0 引 言
• 1 基于MCA的地震数据重建方法
•   1.1 形态分量分析
•   1.2 地震数据重建问题地震数据重建问题可以表示为
•   1.3 MCA求解算法
•   1.4 阈值模型
•   1.5 稀疏字典的选取
•     1.5.1 DCT字典
•     1.5.2 Shearlet字典
• 2 数值实验
•   2.1 评价参数
•   2.2 合成数据实验
•     2.2.1 不含噪数据恢复重建
•     2.2.2 含噪数据恢复重建
•   2.3 实际数据实验
•   2.4 不同缺失程度的实际数据恢复重建
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 江萍,张凯,张医奎,田鑫

关键词: 形态分量分析,离散余弦变换,变换,地震数据重建,压缩感知

来源: 地球物理学进展 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 中国石油大学(华东)理学院,中国石油大学(华东)地球科学与技术学院

基金: 国家油气重大专项(2017ZX05032-003-002),山东省自然基金项目(ZR2017MD014),山东省重点研发计划项目(2018GHY115016),中央高校基本科研业务费专项资金(17CX02052,19CX02056A)共同资助

分类号: P631.44

页码: 573-580

总页数: 8

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