缺失地震數(shù)據(jù)重建是地震數(shù)據(jù)疊前處理的重要環(huán)節(jié),對(duì)后續(xù)一系列處理環(huán)節(jié)如SRME多次波去除、三維地震偏移等具有重要意義。基于稀疏變換的地震數(shù)據(jù)重建方法是應(yīng)用最為廣泛的一類重建方法,此類重建方法主要涉及到稀疏變換選取、迭代算法、閾值模型以及噪聲條件下的重建等關(guān)鍵問(wèn)題。考慮到Seislet變換具有極好的促稀疏性,本文采用Seislet變換作為稀疏變換,并且與FFT以及Curvelet變換等常見(jiàn)稀疏變換對(duì)比,分析了Seislet變換作為稀疏變換的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。本文重點(diǎn)討論了POCS(Projection onto convex sets)算法、IHT(Iterative hard thresholding)算法、Bregman算法以及JRSI(Joint Reconstruction by Sparsity-promoting Inversion)算法等四種不同的迭代算法。針對(duì)數(shù)據(jù)重建迭代算法中的閾值處理環(huán)節(jié),我們對(duì)線性、指數(shù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等幾種常見(jiàn)的閾值模型進(jìn)行了對(duì)比研究。在含噪聲條件下,常規(guī)的重建方法難以達(dá)到理想的重建效果,因此需要在迭代公式中引入加權(quán)因子以降低噪聲的影響。本文探討了加權(quán)因子的計(jì)算與選取方法,對(duì)基于常值模型、線性衰減模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的加權(quán)方法進(jìn)行了重點(diǎn)研究。本文通過(guò)數(shù)值模擬以及實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)以上關(guān)鍵問(wèn)題做了研究,分析了各種因素對(duì)地震數(shù)據(jù)重建結(jié)果的影響。
【學(xué)位單位】：中國(guó)石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P631.44
【部分圖文】：

- 11 -(c) (d)圖 2.2 三種稀疏變換重建結(jié)果對(duì)比a）不規(guī)則缺失 50%地震道；（b）FFT 重建結(jié)果；（c）Curvelet 變換重建結(jié)果；（d）Sei變換重建結(jié)果Fig. 2.2 Reconstruction result comparison of three transformsa) 50%irregularly missing trace; (b) FFT reconstruction result; (c) Curvelet reconstructiresult; (d) Seislet reconstruction result

(a) (b) (c)圖 2.3 三種稀疏變換重建誤差對(duì)比圖（a）FFT 重建誤差；（b）Curvelet 變換重建誤差；（c）Seislet 變換重建誤差Fig. 2.3 Reconstruction error of three transforms(a) FFT; (b) Curvelet transform; (c) Seislet transform上述幾種稀疏變換在地震數(shù)據(jù)重建中具有各自的優(yōu)劣勢(shì)，在考慮選擇何種稀疏變換時(shí)需要從幾個(gè)方面綜合考慮。一般來(lái)說(shuō)，基于 Seislet 變換的地震數(shù)據(jù)重建能夠取得比 Curvelet 變換以及 FFT 更好的重建效果，但是對(duì)于過(guò)于復(fù)雜的地震數(shù)據(jù)，比如多同相軸交叉的情況，Seislet 變換可能出現(xiàn)傾角求取不準(zhǔn)確的情況而導(dǎo)致重建效果不佳。針對(duì)彎曲同相軸較多的地震剖面，由于 Curvelet 變換以及 Seislet變換所具有的局部性質(zhì)，我們傾向于選擇 Curvelet 變換、Seislet 變換等容易處理傾角的變換作為重建所需的稀疏變換，但是從計(jì)算效率和計(jì)算成本考慮，F(xiàn)FT 比Curvelet 變換和 Seislet 變換更具優(yōu)勢(shì)，如果進(jìn)行高維地震數(shù)據(jù)重建，Curvelet 變換和Seislet變換計(jì)算量巨大，而FFT可以節(jié)省相當(dāng)大的計(jì)算成本，在這種情況下，選擇 FFT 作為稀疏變換更為合適。

(c) (d)圖 3.3 POCS 算法與 IHT 算法重建誤差對(duì)比POCS 算法重建誤差（τn=0）；（b）IHT 算法重建誤差（τn=0）；（c）POCS 算法差（τn≠0）；（d）IHT 算法重建誤差（τn≠0）Fig. 3.3 Reconstruction error of POCS and IHT algorithm(a) POCS (τn=0); (b) IHT (τn=0); (c) POCS (τn≠0); (d) IHT (τn≠0)0 5 10 15 20 25 30 35 400510152025Iteration(times)SNR(dB)convergence ratePOCS(τn=0)IHT(τn=0)POCSIHT
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳迪;吳文斌;陸苗;胡瓊;周清波;;基于多源數(shù)據(jù)融合的地表覆蓋數(shù)據(jù)重建研究進(jìn)展綜述[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃;2016年09期

2 溫睿;劉國(guó)昌;冉揚(yáng);;壓縮感知地震數(shù)據(jù)重建中的三個(gè)關(guān)鍵因素分析[J];石油地球物理勘探;2018年04期

3 霍志周;熊登;張劍鋒;;地震數(shù)據(jù)重建方法綜述[J];地球物理學(xué)進(jìn)展;2013年04期

4 耿麗英;馬明國(guó);;長(zhǎng)時(shí)間序列NDVI數(shù)據(jù)重建方法比較研究進(jìn)展[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2014年02期

5 霍志周;熊登;張劍鋒;;預(yù)條件共軛梯度法在地震數(shù)據(jù)重建方法中的應(yīng)用[J];地球物理學(xué)報(bào);2013年04期

6 劉喜武,劉洪,年靜波;非均勻地震數(shù)據(jù)重建方法及其應(yīng)用[J];石油物探;2004年05期

7 彭佳明;付麗華;張雪敏;;應(yīng)用快速不動(dòng)點(diǎn)延續(xù)算法的地震數(shù)據(jù)重建[J];石油地球物理勘探;2019年06期

8 李玉潮;黃培之;陳玲;;一種用于等值線數(shù)據(jù)重建目標(biāo)三維模型的算法[J];測(cè)繪通報(bào);2010年08期

9 張彥;薛威;王一多;;對(duì)瑕疵圖像基于模型的部分?jǐn)?shù)據(jù)重建[J];煤炭技術(shù);2009年11期

10 高建軍;陳小宏;李景葉;;三維不規(guī)則地震數(shù)據(jù)重建方法[J];石油地球物理勘探;2011年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 謝雨來(lái);溯源的高效存儲(chǔ)管理及在安全方面的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2013年

2 韓曉勇;MODIS陸表產(chǎn)品數(shù)據(jù)重建與時(shí)間序列分析[D];長(zhǎng)安大學(xué);2016年

3 唐剛;基于壓縮感知和稀疏表示的地震數(shù)據(jù)重建與去噪[D];清華大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 鄭雪辰;基于壓縮感知理論和SPGL1算法的地震數(shù)據(jù)重建[D];長(zhǎng)安大學(xué);2019年

2 朱震東;基于壓縮感知的地震數(shù)據(jù)重建方法研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2019年

3 溫睿;基于Seislet變換的地震數(shù)據(jù)重建方法研究[D];中國(guó)石油大學(xué)(北京);2018年

4 程鑫華;壓縮感知框架下DTCWT地震數(shù)據(jù)重建研究[D];東北石油大學(xué);2018年

5 王勝侯;基于無(wú)展開(kāi)隨機(jī)QR分解的高維地震數(shù)據(jù)重建和混采數(shù)據(jù)分離[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2018年

6 郭明煥;由相疊低分辨數(shù)據(jù)重建高分辨圖像算法研究[D];西北大學(xué);2002年

7 周舟;基于多道奇異譜分析方法的地震數(shù)據(jù)重建[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2014年

8 王天野;基于傅里葉變換的反泄漏地震數(shù)據(jù)重建方法[D];東北石油大學(xué);2017年

9 蕭牧天;IM協(xié)議分析和數(shù)據(jù)重建技術(shù)的研究與應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2011年

10 王一博;MODIS地震熱異常的數(shù)據(jù)處理與算法研究[D];中國(guó)石油大學(xué)(華東);2014年

本文編號(hào)：2878676