本文關(guān)鍵詞：疊前道集分析與優(yōu)化方法研究

  更多相關(guān)文章： 混合范數(shù) 拉東變換 動態(tài)時間規(guī)整 小波緊框架 布里格曼迭代

【摘要】：疊前道集優(yōu)化技術(shù)是疊前反演的前序工作,是巖性油氣藏開發(fā)的重要技術(shù)。經(jīng)過優(yōu)化的道集能夠解釋地下介質(zhì)的特征。鑒于實(shí)際獲得的工區(qū)數(shù)據(jù)會因?yàn)楦鞣N原因?qū)е鲁上褓|(zhì)量不高,本文主要針對地震數(shù)據(jù)中包含高斯和非高斯隨機(jī)噪聲,多次波相干噪聲,疊前同相軸不平整以及缺失部分地震子道等問題,對疊前數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理。本文首先闡述了相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀以及發(fā)展進(jìn)程,然后針對幾個重點(diǎn)領(lǐng)域提出了本文的優(yōu)化流程,對流程中涉及到的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)介紹,之后提出了本文所做出的創(chuàng)新性研究,最后通過人工數(shù)據(jù)和實(shí)際工區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,證明了本文提出的改進(jìn)具有真實(shí)可靠的提升效果,本文的主要工作如下:1.針對疊前數(shù)據(jù)富含噪聲的問題,對于不規(guī)則隨機(jī)噪聲,本文采用了二范數(shù)和四范數(shù)的雙正則項(xiàng)混合的方法,結(jié)合二范數(shù)對高斯噪聲的有良好的去噪效果,四范數(shù)對亞高斯噪聲有不錯的去噪能力,可以有效的去除隨機(jī)噪聲。對于規(guī)則的多次波干擾,主要是在形態(tài)上呈現(xiàn)出規(guī)則的曲率,本文采用拉東變換的方法,在變換域去除并反變換回原域得到去噪后結(jié)果。2.針對同向軸不平整的問題,本文提出一種基于DTW(Dynamic Time Warp)的Segmental DTW拉平算法和具體流程。該算法通過引入語音識別中的DTW算法,匹配地震信號序列中的相似采樣點(diǎn),得到最佳匹配路徑。然后基于最佳匹配路徑求出最佳關(guān)鍵匹配段,將最佳關(guān)鍵匹配段做偏移,消除了同相軸過度拉伸或壓縮的現(xiàn)象。經(jīng)數(shù)據(jù)測試,該方法很好的實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵段同相軸的拉平,并保留了同相軸原本的地震面貌。3.針對疊前道集會出現(xiàn)缺失子道的問題,本文提出了一種基于分裂布里格曼迭代求解恢復(fù)地震信號目標(biāo)函數(shù)的算法。該算法根據(jù)地震數(shù)據(jù)自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)構(gòu)造合適的緊框架,通過有效的稀疏變換在變換域中利用部分的信息表示數(shù)據(jù),利用分裂布里格曼迭代的算法求解構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù),既減少了計算復(fù)雜度有很好的恢復(fù)出缺失地震信號的信息。該方法在保持地震信號原有效信息的同時,能夠很好的恢復(fù)出規(guī)則缺失和不規(guī)則缺失的地震信號。本文中道集優(yōu)化方法應(yīng)用于不同工區(qū),從實(shí)際效果來看,對于噪聲去除,多次波壓制,同相軸拉平以及缺道信息恢復(fù)都有很好的效果,道集質(zhì)量有明顯提高。
【關(guān)鍵詞】：混合范數(shù) 拉東變換 動態(tài)時間規(guī)整 小波緊框架 布里格曼迭代
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P631.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 去除地震隨機(jī)噪聲研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 去除多次波研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 拉平方法研究現(xiàn)狀17
• 1.2.4 地震數(shù)據(jù)恢復(fù)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文主要工作與貢獻(xiàn)18
• 1.4 論文章節(jié)安排18-19
• 第二章 疊前道集優(yōu)化方法原理19-36
• 2.1 疊前道集隨機(jī)噪聲降噪原理20-23
• 2.1.1 奇異值分解降噪法20-21
• 2.1.2 最大熵方法21-22
• 2.1.3 基于小波分析的圖像降噪法22-23
• 2.2 疊前道集曲線型噪聲降噪原理23-27
• 2.2.1 線性拉東變換24-25
• 2.2.2 拋物線拉東變換25-27
• 2.3 疊前道集拉平方法原理27-32
• 2.3.1 基于速度調(diào)整的道集拉平30-31
• 2.3.2 基于動態(tài)時間規(guī)整的靜態(tài)調(diào)整拉平31-32
• 2.4 疊前道集缺道數(shù)據(jù)重建原理32-35
• 2.4.1 基于稀疏表示的重建方法32-34
• 2.4.2 圖像重建質(zhì)量的評價34-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 疊前道集去噪拉平方法36-55
• 3.1 引言36-37
• 3.2 問題描述37-38
• 3.3 拉平預(yù)處理38-41
• 3.3.1 隨機(jī)混合噪聲的壓制38-40
• 3.3.2 多次波壓制40-41
• 3.4 同向軸拉平41-48
• 3.4.1 改進(jìn)的動態(tài)時間規(guī)整算法43-46
• 3.4.2 基于Segmental DTW的拉平方法46-47
• 3.4.3 基于三次樣條插值算法47-48
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-54
• 3.5.1 人工合成數(shù)據(jù)48-49
• 3.5.2 在實(shí)際工區(qū)結(jié)果49-54
• 3.6 本章小結(jié)54-55
• 第四章 疊前數(shù)據(jù)重建方法55-65
• 4.1 引言55
• 4.2 目標(biāo)函數(shù)55-60
• 4.2.1 緊框架56-59
• 4.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的緊框架59-60
• 4.3 求解算法60-62
• 4.3.1 布里格曼迭代算法60-61
• 4.3.2 分裂布里格曼迭代算法61-62
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-66
• 5.1 工作總結(jié)65
• 5.2 工作的不足與展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果70-71

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