约束L1模反褶积

基于层状介质地震道褶积模型的Ｌ１模反褶积方法，在单道处理中，由于各道集中占有强反射层的程度不同，反射系数位置的确定也不唯一，使得反褶只的结果破坏了剖面原有的连续性。本文通过采用位置约束条件的方法，不仅能找了主要反射层，而且位置基本准确，从而克服了原方法中因主要层位找得不准而造成的剖面横向连续性差的缺陷。     

盲源反褶积方法与应用研究

一般求地震反演问题的各种反褶积方法都是基于反射系数白噪和子波为最小相位的假设下提出的。由于实际中并不能完全满足这两个假设,故本文试图对非最小相位子波和不是白噪的反射系数系列进行求解。针对这种盲源反褶积问题提出了一个数学框架,并利用有效的数学方法实现了对多道地震子波和反射系数的提取。理论模拟和实际资料处理结果表明,本文的方法是可行的。     

Cauchy稀疏约束Bayesian估计地震盲反褶积框架与算法研究

以二阶统计学方法为基础,从Canadas等提出的非最小相位子波和非白噪反射系数地震盲反褶积框架出发,给出了Cauchy稀疏约束Bayesian估计地震盲反褶积框架。基于反射系数与子波相互独立（或弱相关）的假设,分别构建了反射系数和子波最优估计方程,并采用预条件共轭梯度法迭代反演实现反射系数和子波的同时估计。在方法具体实现时,以传统脉冲反褶积结果作为迭代初值,通过迭代得到反射系数和任意相位子波;然后再对子波进行最小相位化,通过反演得到反子波;最后将反子波与地震道褶积,得到反褶积结果。利用理论模型和实际数据对算法进行了试算,结果表明,给出的地震盲反褶积理论框架是正确的;与直接（共轭梯度求解正则方程）稀疏同时迭代反演法的对比显示,预条件共轭梯度算法稳定,精度高,收敛快。     

盲源反褶积方法与应用研究

本文在Guy Canadas等提出的针对非最小相位子波和非白噪反射系列情况下的盲源反褶积数学框架的基础上，通过松弛交替求解法和预条件共轭梯度算法，采用具有稀疏特性的反射系列惩罚项，实现了地震子波和反射系数的同时估计，理论模型和实际资料处理结果表明，此法不仅能够很好地实现子波与反射系数的同时估计，并且算法稳定，收敛速度快，是提高地震资料分辨率的有效手段，可以有效地拓宽记录的有效频带，突出其中的结构信息。在地震数据处理中有着良好的应用前景。     

确定性反褶积方法研究

利用VSP资料提取子波，进一步求出反子波，与实际的地震记录褶积，将得出的反褶积结果和常规的地表一致性反褶积结果进行对比，以对确定性反褶积的方法进行详细的研究。结果表明，确定性反褶积方法比一般的反褶积方法更有优势，尤其在高分辨处理和岩性勘探的资料处理中效果明显。     

对反向地震信号同时进行子波估计和反褶积

在假设反射系数据服从伯努利－高斯分布条件下，本文运用Ｂａｙｅｓ方法研究了同时子波仗才反褶积问题，包括地震子波，反射序列和反射序列的统计参数及噪声在内的未知量都被看作是具有适当先验分布的现实化的随机变量，由于确定性方法的计算量相当大，本文采用一种称为Ｇｉｂｂｓ采样器的简单蒙特卡罗方法，从未知量的联合后验分布中迭代生成随样本。     

零相位校正和子波反褶积

熵，作为描述一个序列有序程度的量，从热力学引入地震处理中，用以描述反射系数的随机程度，并把它作为一种约束条件应用到反褶积技术中。在陆相薄互层地质结构中，地层在局部不能表现出较强的反射值，但在整体上具有强反射界面的特点，在应用最小熵反褶积时，要有强反射界面作为约束。在子波反褶积和零相位校正中，子波相位求取在约束条件下是个最优化问题。本文研究了最小熵反褶积的应用条件，根据陆上地震勘探中子波延迟较短的特点，改进了前人在应用模拟退火法中对子波长度已知的假设，简化了输入条件，在最小熵的约束下完成了零相位校正和子波反褶积。     

神经网络子波反褶积

本文利用超级多道振幅谱平均求取子波的振幅谱，用常相位校正估计子波相位，得到一估计子波。然后用神经网络技术求取反子波，即根据子波自动给出期望输出，并利用此期望输出训练网络得到反子波。经人工合成资料及实际地震资料的处理结果表明，此法能有效地提高地震剖面的分辨率。     

一种基于自然梯度的地震盲反褶积方法

常规反褶积方法在地震子波和反射系数未知的情况下，需要做统计性假设，这样往往会降低地震数据处理的分辨率和可靠性。基于自然梯度的盲反褶积算法无需任何假设，利用自然梯度法估算地震子波，得到更接近于实际情况的混合相位子波，用于反褶积，使地震资料的分辨率得到了提高。首先介绍了源数据体可分离的数学依据；然后阐述了基于自然梯度盲反褶积算法的数学原理，并引入补偿函数，推导出适合地震盲反褶积的迭代公式；最后分别利用合成地震记录和实际地震数据对方法进行了验证，结果表明，基于自然梯度的盲反褶积算法能较好地适用于混合相位子波，最大可能地估算原始反射系数。     

频谱约束反褶积及应用

由于地震数据不同频带信噪比有差异等原因，反褶积处理后常出现分频率提高的同时信噪比明显降低的情形，针对这种情形，本文提出了频谱约束反褶积方法以解决该问题，频谱约束反褶积根据数据的信噪比特性自动求取频谱约束算子，限制低信噪比频段的反褶积程度，达到反褶积后处理提高分频率的同时保持一定的信噪比的目的，本方法应用方便，理论和实际数据的应用效果证实了其有效性。     

基于负熵的地震盲反褶积方法及其应用

讨论了基于负熵的地震盲反褶积方法。盲反褶积方法不需要以最小相位子波和高斯白噪反射系数为基本假设,通过高斯混合模型模拟反射系数序列中的强反射信息（地质目标体）和弱反射信息（隐蔽性油气藏）,基于负熵的非高斯性判据定义盲反褶积目标函数,应用期望最大化算法求解模型参数的最优估计,最终得到与原始反射系数相似程度很高的非高斯反射系数。选用不同相位子波和非高斯反射系数模型对方法进行了验证,并与维纳脉冲反褶积进行了比较,结果表明,算法适应非最小相位、非高斯系统。将方法应用于实际地震数据处理,地震记录的频带被有效拓宽,地震资料的分辨率得到提高。     

谱模拟反褶积方法及其应用

本文提出了一种新的反褶积方法——谱模拟反褶积方法。此法基本上克服了统计性反槽积方法中反射系数序列在计算子波自相关过程中带来的影响。在地震子波具有光滑报幅谱的假设条件下，首先对地震数据振幅谱进行模拟，得到比较精确的自相关估计值；然后在不改变常规统计性反褶积方法对地震子波相位假设的条件下，得到更好的子波估计值；再通过对反射系数有色成分的模拟，得到与反射系数有色成分有关的算子；最后通过对地震数据进行褶积运算，就能获得比常规反褶积方法好得多的结果。     

基于峭度最大化的地震盲反褶积方法

从地震褶积与反褶积过程的等效总系统出发,使脉冲响应满足单位脉冲序列形式,导出方差约束下反褶积输出的峭度最大化准则,作为地震盲反褶积的目标函数;针对目标函数关于反褶积算子的优化问题,采用粒子群算法进行全局寻优操作,实现地震信号的反褶积。数值模拟和实际资料处理结果表明,该方法不但适用于最小相位子波的反褶积,而且适用于混合相位子波的反褶积。与梯度法优化峭度准则的反褶积结果相比,能够更好地从地震记录中估计反射系数,拓宽地震资料的频谱,提高地震资料的分辨率。     

频率域地表一致性反褶积方法及应用效果分析

提高地震资料分辨率的重要手段是采用反褶积技术。反褶积方法很多，如子波反褶积、脉冲反褶积和预测反褶积等。这些方法各有优缺点，在高分辨率资料处理中应用受到许多条件制约，不能有效地提高资料的分辨率，其效果不能满足解释人员的要求。作频率域地表一致性反褶积需要对记录进行频谱分析和频谱分解，同时要设计反褶积算子，然后在共炮点域和共接收点域分两步对资料进行褶积。这种方法能够展宽频谱，压缩地震子波，并能校正地震信号的相位谱，输出零相位子波，较大程度地提高地震资料的分辨率。该方法在胜利油田车22地区三维等资料处理中应用，取得了较好的效果。     

应用时变子波的盲反射系数反演

由于地震数据的非稳态和全盲特性,实际地震子波通常是未知的且其波形会随传播时间发生变化,故常规基于稳态子波假设的反射系数反演精度将难以保证。为此,利用广义S变换将非稳态地震数据变换到时频域,基于自相关理论逐点提取子波并重新构建时变子波矩阵,而不再是从一道地震记录中仅提取一个时不变子波,将其应用于反演模型以实现非稳态地震资料反射系数的盲反演。模型测试和实际资料处理结果表明,相较于传统时不变子波反演方法,所提方法考虑了地震信号的时变特征,且是数据驱动的,更适用于实际地震资料,能得到更精确的时变子波结果和较高分辨率的反射系数剖面。