本文關鍵詞：基于稀疏反演算法的地震信號譜分解方法研究，，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層特征與烴類有關的低頻陰影以及儲層預測等領域。譜分解的分辨率高低直接影響地震解釋的準確程度,提高譜分解的分辨率對含油氣儲層研究有著重要的意義。常規(guī)的譜分解方法已經(jīng)越來越不能滿足地震解釋對精度和分辨率的要求,每種方法都存在一定的缺陷,在實際應用中甚至會得出錯誤的結(jié)論。傳統(tǒng)時頻分析方法是研究高分辨譜分解方法的基礎,本文首先回顧了幾種常用的時頻分析方法,包括短時傅里葉變換(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人的優(yōu)勢。為了同時提高譜分解的時間分辨率和頻率分辨率,一種替代的思想是把地震信號譜分解看作一個反問題來求解。地震信號可以通過地震非平穩(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和由偽反射序列相互褶積疊加而成。Portniaguine等(2004)[39]提出通過對地震信號的譜分解過程可以描述為一個求解地球物理反問題,而這個反問題是欠定性的,需要通過稀疏反演算法來對結(jié)果進行稀疏約束。本文將上述描述的求解反問題的過程轉(zhuǎn)化為求解基追蹤降噪問題,并詳細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。接著,將稀疏反演譜分解方法和常用的現(xiàn)代信號分析技術(Gabor變換)進行了比較,也對兩種基于不同稀疏反演算法的譜分解方法進行了比較,并研究了實/復時頻譜以及時頻相位譜的一些特征。通過對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頻分辨率,而對兩種稀疏反演算法的結(jié)果對比可發(fā)現(xiàn),雖然兩者的時頻分辨率都非常高,但由于兩者構建子波庫的方式的不同,導致在求解耗時上產(chǎn)生了差距。在FISTA譜分解方法中,基于前人的觀點,利用CWT正反變換算子來避免子波庫的構建,比SPGL1譜分解方法中用矩陣形式來構建子波庫的方式更加簡便快捷,有著更高的計算效率。且利用CWT的正反變換,可以很容易的將信號從時頻域重構回去。利用這種優(yōu)勢,可以發(fā)展時頻域的信號去噪,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算法對實際單道地震信號進行時頻分析,表明了兩種稀疏反演算法的譜分解技術在實際應用中高分辨率的優(yōu)越性。再由一段實際油氣數(shù)據(jù)表明,反演時頻譜時頻分辨率更高,精確指示了烴類的層位位置,分層更細更準確。
【關鍵詞】：反演譜分解 時頻譜 稀疏反演算法 時頻分析
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及進展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 地震信號譜分解基本方法15-21
• 2.1 短時傅里葉變換（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 時頻實/復譜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 時頻域信號重構37-38
• 3.6.3 時頻實/復譜38-39
• 3.6.4 時頻域信號去噪39-40
• 3.7 小結(jié)40-41
• 第4章 實際數(shù)據(jù)41-45
• 4.1 對單道數(shù)據(jù)處理41-43
• 4.2 實際海上地震數(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46-52
• 作者簡介及攻讀期間發(fā)表的學術論文52-53
• 致謝53

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本文編號：432874