基于L0范数稀疏约束的地震数据反褶积

地震数据稀疏约束反褶积假设反射系数由一系列稀疏脉冲组成,在进行反褶积时对反射系数进行稀疏约束,避免了子波最小相位和反射系数是白噪声的假设。L0范数是数据稀疏度的最佳度量,最能够反映数据的稀疏性,因此将L0范数稀疏约束引入到地震资料反褶积处理方法研究中。通过对反射系数进行L0范数约束,建立地震数据反褶积的优化目标函数,然后运用迭代硬阈值法求解,得到稀疏分布的反射系数。通过模型试验并与柯西准则约束、L1范数约束进行对比,证明了L0范数稀疏约束反褶积方法的有效性。     

基于Curvelet变换的缺失地震数据插值方法

Curvelet变换具有局部性、多尺度性和多方向性,在处理非稳态地震信号中具有较大的优势,可以利用Curvelet变换的压缩特性重建缺失的地震数据。本文首先分析了基于稀疏变换的缺失地震数据插值的基本原理,在反问题正则化理论框架下,针对L2范数约束和L1范数约束条件,分析了两种约束的差异,着重阐述了基于Curvelet变换的L1范数约束的插值方法,其优点在于对非线性同相轴不需要分窗口处理,并将凸集投影算法(POCS)引入到Curvelet变换的插值方法中,通过采用按指数规律衰减的阈值参数加快了迭代收敛的速度。理论和实际算例验证了Curvelet变换插值方法的有效性。     

基于稀疏冗余表示的三维地震数据随机噪声压制

传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法.该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三维稀疏矩阵和三维超完备离散余弦变换(DCT)字典,利用三维超完备DCT字典作为三维地震数据的稀疏冗余表示,使三维地震数据中随机噪声得到压制.三维模拟数据和实际地震数据试算表明:与常规f-x反褶积法和K-L变换法相比,该方法既提高了三维地震数据体的信噪比,又有效地保护了地震反射信号,而且水平切片的连续性和平滑性很好,构造复杂区域的分辨率也得到提高.     

基于联合稀疏表示的共偏移距道集随机噪声压制方法

受多解性和单道信号处理方法制约,传统基于稀疏表示的一维随机噪声压制方法面临着单道数据处理方法没有考虑有效信号的空间相关性,去噪的同时会损害有效波,以及稀疏表示算法具有多解性,相邻地震道处理结果差异大,难以适应信号空间变化的问题。叠前共偏移距道集中各波形均为水平同相轴,具有相同的双程旅行时间,各道信号具有相同的支撑。在该道集中利用联合稀疏表示进行随机噪声压制处理,能够兼顾信号的道间相干性和空间变化,降低算法的多解性,参与计算的各道在同一条件下获得最优稀疏表示,因此处理结果具有较好的一致性。数值模拟和实际资料试算结果表明,该方法不仅可以实现随机噪声的压制,而且可以很好地保持有效信号,具有良好的应用效果。     

基于三维曲波变换的地震数据去噪方法研究

作为一种非自适应的多尺度、多方向性几何分析方法,曲波变换能够近乎最优地表示含奇异点的高维曲线,地震数据在曲波域有更好的稀疏表达。对于多炮地震数据,三维曲波变换能够成功地实现信号分离,达到去除随机噪声的目的。阐述了三维曲波变换的基本原理;将三维曲波变换与阈值迭代法结合起来,对不同信噪比的模拟数据和实际地震资料进行去噪处理,并与传统的中值滤波法、F-X反褶积法及二维曲波阈值迭代法处理结果进行量化对比。结果表明,基于三维曲波变换的地震数据去噪方法不仅去除噪声能力更强,而且能够保护有用信息,是一种有效的多炮地震数据去噪方法。     

基于压缩感知的反射系数域沿层L2范数约束去强屏蔽方法

常规的压缩感知方法均是基于反射系数稀疏反演提高地震资料分辨率,而对于强屏蔽层信息和储层弱信息耦合叠加情况而言,效果并不理想,原因在于在剥离强反射层的同时往往会损失弱反射层的信息,从而不能有效预测储层。为此,基于压缩感知稀疏表示能力强的特点,利用反射系数域分辨率高和不存在子波重叠的优势,提出了基于压缩感知的反射系数域沿层L₂范数约束去强屏蔽方法。该方法基于压缩感知理论,首先根据时域反射系数域稀疏特性,利用沿层信息分离强屏蔽层与储层,再进行稀疏反演,最后将去强屏蔽后的反射系数与原子波褶积,从而获得去强屏蔽层的高分辨率结果。其优势在于高分辨率的反射系数能够分离强屏蔽层与储层的信息,有利于拾取和剥离强屏蔽层。模型测试和实际地震资料的应用表明:利用所提方法可以精准分离强屏蔽层反射信息与储层弱反射信息,提高储层识别精度;在剥离强屏蔽层的时频切片上,可以看见表征储层的弱能量团,并出现低频伴影现象;在剥离强屏蔽层的沿层能量半时属性切片上,能量半时属性与滩坝砂体储层的相关性较好,可以有效识别有利储层区域。     

一种基于光滑L1范数的地震数据插值方法

基于稀疏变换的地震数据插值可提供有效、可靠的波场,但为了适应不断增加的计算量和减少CPU计算时间,必须探寻更快速稳健的方法。本文提出一种基于曲波变换的快速梯度投影法并应用于地震数据重构。即构建一个光滑的L₁范数优化模型,并用梯度投影法求解该模型。由于曲波变换具有多尺度、多方向、各向异性等特性,可对曲线形状的同相轴进行稀疏表示,计算时利用曲波正交变换加快计算速度。数值实验结果表明,该方法显著快于目前主流的稀疏反演方法,实际数据的试算效果良好。