本文關(guān)鍵詞： 非平穩(wěn) 局部屬性 反問題 局部時(shí)頻變換 局部信噪比 流式算法　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：地震屬性指的是地震數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換得到的關(guān)于幾何學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。它作為地震資料屬性特征的度量,能夠有效反映地下介質(zhì)的信息。因此,地震屬性在地震數(shù)據(jù)處理和解釋中起著重要作用。目前,地震屬性種類較多,分類方法不一,考慮地震數(shù)據(jù)的全局特性和局部特性,可將地震屬性分為全局屬性與局部屬性。全局屬性指的是全部地震數(shù)據(jù)的幾何學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)特征,反映的是地震資料的整體特性。局部屬性指的是局部地震數(shù)據(jù)的幾何學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)特征,反映的是地震資料的局部特性。一般情況下,局部屬性特指的是單個(gè)地震數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性特征。局部屬性利用了地震數(shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其鄰域各點(diǎn)的局部信息,能夠準(zhǔn)確反映地震信號(hào)的局部信息特征,有利于地震數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確直觀的處理和解釋。局部屬性種類較多,常見的有局部時(shí)頻屬性、局部相關(guān)性、局部信噪正交屬性等。本文重點(diǎn)研究了兩類局部屬性,分別是局部時(shí)頻屬性和局部信噪比屬性。其中,局部時(shí)頻屬性是將局部屬性的數(shù)學(xué)原理應(yīng)用到時(shí)頻變換中,求得最小二乘意義下的時(shí)變傅里葉級(jí)數(shù)。局部時(shí)頻譜能夠準(zhǔn)確反映地震數(shù)據(jù)的時(shí)頻特征,可應(yīng)用于基于時(shí)頻特征的地震數(shù)據(jù)處理和解釋中。本文在局部時(shí)頻屬性的基礎(chǔ)上,研究了地震波衰減的補(bǔ)償方法。通過(guò)頻譜比值法求品質(zhì)因子,并利用Kolsky衰減-頻散模型在局部時(shí)頻域中進(jìn)行地震波的衰減補(bǔ)償。本文研究的另一類局部屬性是局部信噪比。針對(duì)目前已有的信噪比定義無(wú)法反映地震數(shù)據(jù)的局部質(zhì)量問題,本文提出了局部信噪比的概念,定義了隨時(shí)間空間變化的信噪比函數(shù)。自適應(yīng)的信噪比函數(shù)使得求解問題成為數(shù)學(xué)欠定問題,本文利用每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其鄰域各點(diǎn)的局部信息,使用正則化約束下的共軛梯度算法迭代求解局部信噪比的最小二乘解。時(shí)空變的信噪比函數(shù)能夠反映地震數(shù)據(jù)中每一處數(shù)據(jù)點(diǎn)的質(zhì)量好壞,為后續(xù)的處理和解釋提供了直觀準(zhǔn)確的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。求解實(shí)際地震資料的局部信噪比時(shí),還需要知道含噪聲地震數(shù)據(jù)所包含的信號(hào)部分和噪聲部分。本文在過(guò)濾波和局部信噪正交屬性的基礎(chǔ)上,提出了級(jí)聯(lián)信號(hào)估計(jì)方法來(lái)估計(jì)有效信號(hào)。該方法利用有效信號(hào)和噪聲的相關(guān)性特征計(jì)算局部信噪比中的有效信號(hào)。局部信噪比估計(jì)方法利用了信號(hào)中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其鄰域各點(diǎn)的局部信息,避免了使用單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)而可能出現(xiàn)的信噪比不合理值,而且局部處理能夠減少全局噪聲對(duì)信噪比估算的影響,該方法可以更準(zhǔn)確地表征地震資料信噪分布特征。另外,局部信噪比對(duì)去噪方法的評(píng)估也具有重要意義。局部屬性的數(shù)學(xué)原理是利用正則化約束下的共軛梯度算法求解數(shù)學(xué)反問題。這種迭代式算法計(jì)算量大,在實(shí)際地震資料處理和解釋中,其實(shí)用性受到影響。為此,本文研究了局部屬性的流式算法。該算法以不斷更新已得參數(shù)的方式來(lái)計(jì)算新的局部屬性參數(shù),這樣一種不斷更新的計(jì)算過(guò)程如同水流般沿?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)不斷向前進(jìn)行,因此稱之為“流式”。流式算法用更新固定參數(shù)的方式代替自適應(yīng)變化的參數(shù),用代數(shù)相似關(guān)系代替正則化的局部平滑作用,用簡(jiǎn)單的代數(shù)運(yùn)算代替復(fù)雜的迭代求解,所以,該算法極大的減小了內(nèi)存占用量和計(jì)算量。將流式局部信噪正交屬性與流式預(yù)測(cè)濾波的數(shù)學(xué)原理相結(jié)合,可以得到流式正交預(yù)測(cè)濾波方法。作為流式局部屬性在地震數(shù)據(jù)去噪中的應(yīng)用,該方法可以在有效去除隨機(jī)噪聲的同時(shí),最大程度的保護(hù)有效信號(hào)。
[Abstract]:The seismic attribute is obtained by mathematical transform of seismic data on geometry, kinematics, dynamics or statistical characteristics. It is used as a measure of seismic attribute, which can effectively reflect the information of underground medium. Therefore, the seismic attribute plays an important role in seismic data processing and interpretation. At present, many kinds of seismic attributes, classification method a consideration of global characteristics and local characteristics of seismic data, seismic attribute can be divided into global and local property attributes. Global property refers to all the seismic data of the geometry, kinematics, dynamics and statistical characteristics, reflects the overall characteristics of seismic data. The local attribute refers to the local seismic data geometry. The kinematics, dynamics and statistical characteristics, reflects the local characteristics of seismic data. In general, local attribute refers to the single point of seismic data The characteristics of local properties using seismic data. The local information in each data point and its neighborhood of each point, can accurately reflect the local information of the characteristics of the seismic signal, is conducive to seismic data processing and interpretation more accurately and intuitively. Many local attribute types, common local time-frequency property, local correlation, local SNR orthogonal attributes etc.. This paper focuses on the two types of local properties, are the local time-frequency properties and local SNR properties. Among them, the local time-frequency property is the mathematical principle of using local properties of time-frequency transform, obtain the least squares sense time-varying Fourier series. Partial spectrum can reflect the time-frequency characteristics seismic data, seismic data processing and interpretation can be used in feature based on time-frequency. Based on the local time based on the properties of frequency, the compensation method of seismic wave attenuation by frequency spectrum ratio. Value method for the quality factor, and using the Kolsky attenuation dispersion model of seismic wave attenuation compensation in local time and frequency domain. A local attribute of this paper is the local SNR. According to the current SNR definition cannot reflect the local quality of seismic data, this paper puts forward the concept of local signal to noise the definition of change with time and space. The adaptive function of signal-to-noise ratio SNR function makes the solving problems become mathematics underdetermined problem, using the local information of each data point and its neighborhood of each point, using the least squares regularization constrained conjugate gradient iterative algorithm for solving local SNR of the temporal and spatial solution. The noise can reflect each data point on the quality of seismic data in function, provides intuitive and accurate criteria for subsequent processing and interpretation of seismic data. To solve the local signal-to-noise Than, also need to know the signal containing noise and noise of seismic data contained in part. Based on the filtering and local signal-to-noise orthogonal attributes, proposed signal estimation method to estimate the effective signal. Correlation between signal and noise characteristics using the method of calculating effective local signal SNR. Ratio estimation method using signal local information in each data point and its neighborhood of each point of the local signal to noise, avoid the use of a single data point may appear in the SNR is not reasonable, and local treatment can reduce the noise on the global SNR estimation, this method can characterize the signal-to-noise distribution characteristics exactly. In addition, the evaluation method of local denoising SNR is also important. The mathematical principle of local properties of the conjugate gradient algorithm is used to solve the mathematics question regularization constraints This kind of problem. The iterative algorithm of large amount of calculation, in the actual seismic data processing and interpretation, the practicability is affected. Therefore, this paper studies the flow properties of the local algorithm. The algorithm has to continuously update the parameters to calculate the local properties of the new parameters, such a constantly updated calculation process as water flows along like data points forward, so called "flow". Parameters of the streaming algorithm with fixed parameters instead of updating adaptive local smoothing function, instead of regularization using algebraic iterative solution, similar to that with simple algebraic operation instead of complex so the algorithm greatly reduced the memory and computation. The mathematical principle will flow noise and flow prediction filtering orthogonal attribute combination, can get the prediction filtering method of stream flow. As the orthogonal seismic attribute in number According to the application of de-noising, this method can effectively remove the random noise and protect the effective signal to the maximum extent.

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P631.4

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