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基于一種三維低冗余曲波變換和壓縮感知理論的地震數(shù)據(jù)重建

發(fā)布時(shí)間:2018-02-25 00:20

  本文關(guān)鍵詞: 曲波變換 地震重建 稀疏優(yōu)化 范數(shù) 出處:《中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期  論文類型:期刊論文


【摘要】:基于稀疏變換的重建方法是地震數(shù)據(jù)重建的研究熱點(diǎn),其中稀疏變換的性質(zhì)對(duì)重建的效率和質(zhì)量起關(guān)鍵作用。曲波變換對(duì)波場(chǎng)數(shù)據(jù)有非常稀疏的表示和可靠的數(shù)值效果,然而三維曲波變換的冗余度在24~32之間,須消耗很多的內(nèi)存和計(jì)算時(shí)間。提出基于一種低冗余度曲波變換的地震數(shù)據(jù)重建方法,介紹低冗余曲波變換并且分析其優(yōu)點(diǎn),給出一個(gè)解基于分析的1范數(shù)模型的快速迭代閾值方法。數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該低冗余變換將三維曲波變換的冗余度降低了60%,能夠有效提高數(shù)據(jù)重建的計(jì)算效率;基于低冗余度曲波變換的數(shù)據(jù)重建的計(jì)算效率是基于原始曲波變換重建效率的4倍,對(duì)于10%的采樣比例仍然能夠得到較好的重建和去噪效果。
[Abstract]:The reconstruction method based on sparse transformation is a hot topic in seismic data reconstruction, in which the nature of sparse transformation plays a key role in the efficiency and quality of reconstruction. Qu Bo transform has very sparse representation and reliable numerical effect on wave field data. However, the redundancy of the three dimensional Qu Bo transform is between 24 and 32, which requires a lot of memory and computing time. A method of seismic data reconstruction based on a low redundancy Qu Bo transform is proposed, and its advantages are analyzed. A fast iterative threshold method for solving 1 norm model based on analysis is presented. The data experiment results show that the low redundancy transform reduces the redundancy of 3 D Qu Bo transform by 60% and can effectively improve the computational efficiency of data reconstruction. The efficiency of data reconstruction based on the low redundancy Qu Bo transform is four times that of the original Qu Bo transform, and the reconstruction and denoising effect can be achieved for the sampling ratio of 10%.
【作者單位】: 中國(guó)石油大學(xué)地球物理與信息工程學(xué)院;河北地質(zhì)大學(xué)勘查技術(shù)與工程學(xué)院;河北地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41674114) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(D2017403027) 河北省高校百名優(yōu)秀創(chuàng)新人才支持計(jì)劃Ⅲ(SLRC2017024) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016M600171,2017T100137)
【分類號(hào)】:P631.44

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本文編號(hào):1532304

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