本文關(guān)鍵詞：基于稀疏反演算法的地震信號(hào)譜分解方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在地震解釋中,譜分解被廣泛用于確定薄層的儲(chǔ)層特征與烴類有關(guān)的低頻陰影以及儲(chǔ)層預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。譜分解的分辨率高低直接影響地震解釋的準(zhǔn)確程度,提高譜分解的分辨率對(duì)含油氣儲(chǔ)層研究有著重要的意義。常規(guī)的譜分解方法已經(jīng)越來(lái)越不能滿足地震解釋對(duì)精度和分辨率的要求,每種方法都存在一定的缺陷,在實(shí)際應(yīng)用中甚至?xí)贸鲥e(cuò)誤的結(jié)論。傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法是研究高分辨譜分解方法的基礎(chǔ),本文首先回顧了幾種常用的時(shí)頻分析方法,包括短時(shí)傅里葉變換(STFT)、Gabor變換、連續(xù)小波變換(CWT)、S變換和Wigner-Ville分布(WVD)方法、匹配追蹤算法以及希爾伯特-黃變換。但是這些方法在分辨率方面能力有限。基于稀疏反演算法的譜分解方法作為一種新的方法,在分辨率等方面有著過(guò)人的優(yōu)勢(shì)。為了同時(shí)提高譜分解的時(shí)間分辨率和頻率分辨率,一種替代的思想是把地震信號(hào)譜分解看作一個(gè)反問題來(lái)求解。地震信號(hào)可以通過(guò)地震非平穩(wěn)褶積模型,將其看成是由單一不同頻率子波組成的子波庫(kù)和由偽反射序列相互褶積疊加而成。Portniaguine等(2004)[39]提出通過(guò)對(duì)地震信號(hào)的譜分解過(guò)程可以描述為一個(gè)求解地球物理反問題,而這個(gè)反問題是欠定性的,需要通過(guò)稀疏反演算法來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行稀疏約束。本文將上述描述的求解反問題的過(guò)程轉(zhuǎn)化為求解基追蹤降噪問題,并詳細(xì)介紹了兩種求解該稀疏反演問題的優(yōu)化算法(SPGL1,FISTA),為之后研究稀疏反演譜分解方法奠定理論基礎(chǔ)。接著,將稀疏反演譜分解方法和常用的現(xiàn)代信號(hào)分析技術(shù)(Gabor變換)進(jìn)行了比較,也對(duì)兩種基于不同稀疏反演算法的譜分解方法進(jìn)行了比較,并研究了實(shí)/復(fù)時(shí)頻譜以及時(shí)頻相位譜的一些特征。通過(guò)對(duì)擬合算例的分析表明,稀疏反演譜分解比常用的Gabor變換譜分解有著更高的時(shí)頻分辨率,而對(duì)兩種稀疏反演算法的結(jié)果對(duì)比可發(fā)現(xiàn),雖然兩者的時(shí)頻分辨率都非常高,但由于兩者構(gòu)建子波庫(kù)的方式的不同,導(dǎo)致在求解耗時(shí)上產(chǎn)生了差距。在FISTA譜分解方法中,基于前人的觀點(diǎn),利用CWT正反變換算子來(lái)避免子波庫(kù)的構(gòu)建,比SPGL1譜分解方法中用矩陣形式來(lái)構(gòu)建子波庫(kù)的方式更加簡(jiǎn)便快捷,有著更高的計(jì)算效率。且利用CWT的正反變換,可以很容易的將信號(hào)從時(shí)頻域重構(gòu)回去。利用這種優(yōu)勢(shì),可以發(fā)展時(shí)頻域的信號(hào)去噪,模擬數(shù)據(jù)也表明了該方法的可行性。最后,分別利用Gabor變換,SPGL1算法和FISTA算法對(duì)實(shí)際單道地震信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,表明了兩種稀疏反演算法的譜分解技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中高分辨率的優(yōu)越性。再由一段實(shí)際油氣數(shù)據(jù)表明,反演時(shí)頻譜時(shí)頻分辨率更高,精確指示了烴類的層位位置,分層更細(xì)更準(zhǔn)確。
【關(guān)鍵詞】：反演譜分解 時(shí)頻譜 稀疏反演算法 時(shí)頻分析
【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】：2016
【分類號(hào)】：P631.4
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究目的及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及進(jìn)展12-13
• 1.2.1 譜分解方法研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 稀疏反演算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要內(nèi)容和研究成果13-15
• 1.3.1 論文主要內(nèi)容13-14
• 1.3.2 論文的研究成果14-15
• 第2章 地震信號(hào)譜分解基本方法15-21
• 2.1 短時(shí)傅里葉變換（STFT）15-16
• 2.2 Gabor變換16
• 2.3 連續(xù)小波變換 （Continuous Wavelet Transform：CWT）16-17
• 2.4 S變換17-18
• 2.5 Wigner-Ville分布（WVD）18-19
• 2.6 匹配追蹤算法（Matching Pursuit Algorithm）19-20
• 2.7 希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）20-21
• 第3章 求解稀疏反演算法的譜分解技術(shù)21-41
• 3.1 稀疏反演問題21-22
• 3.2 求解基追蹤降噪問題22-31
• 3.2.1 L1極小化譜投影梯度 (SpectralProjected-gradient for L1 minimization-SPGL1)22-28
• 3.2.2 快速迭代收縮閾值算法 (Fast IterativeShrinkage-Thresholding Algorithm)28-31
• 3.3 稀疏反演算法譜分解31
• 3.4 反演譜分解原理31-33
• 3.5 利用SPGL1反演算法求解33-35
• 3.5.1 s值的討論33-34
• 3.5.2 時(shí)頻實(shí)/復(fù)譜34-35
• 3.6 利用FISTA優(yōu)化算法求解35-40
• 3.6.1 稀疏度參數(shù)討論37
• 3.6.2 時(shí)頻域信號(hào)重構(gòu)37-38
• 3.6.3 時(shí)頻實(shí)/復(fù)譜38-39
• 3.6.4 時(shí)頻域信號(hào)去噪39-40
• 3.7 小結(jié)40-41
• 第4章 實(shí)際數(shù)據(jù)41-45
• 4.1 對(duì)單道數(shù)據(jù)處理41-43
• 4.2 實(shí)際海上地震數(shù)據(jù)43-44
• 4.3 小結(jié)44-45
• 第5章 結(jié)論與展望45-46
• 參考文獻(xiàn)46-52
• 作者簡(jiǎn)介及攻讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文52-53
• 致謝53

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本文編號(hào)：432874