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最小二乘逆时偏移(LSRTM)是一种高分辨率和振幅相对保真的地震成像方法,但是该方法往往需要迭代近十次,而每次迭代大约需要两次所有炮逆时偏移(RTM)的计算成本,因此计算量非常大。文中应用深度学习领域中的自适应矩估计方法提高LSRTM的计算效率:每次迭代只采用部分共炮点道集计算梯度,利用动量法对梯度进行修正;考虑梯度的非稳态性,通过均方根传播算法消除照明不足带来的影响。自适应矩估计方法结合了这两种方法的优点,不仅降低了每次迭代的计算量,而且提高了迭代收敛的速度。该方法易于实现、计算效率高、占用内存小,是一种快速有效的梯度预条件方法。自适应矩估计方法不仅可以直接用于LSRTM,也可应用于炮编码的LSRTM。SEG/EAGE盐丘模型数值试验表明,自适应矩估计方法仅需两倍的RTM计算成本就能够获得高精度、高分辨率的成像结果。计算效率的大幅度提升有助于将LSRTM方法推广应用于实际地震数据处理。 相似文献
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地震数据不规则和地下照明不均匀是阻碍地震保幅成像的两个关键因素。为此,利用已知的地下模型信息,采用Kirchhoff叠前时间偏移将原始数据映射到成像空间,在成像空间提取有效特征,再反偏移到数据空间,重建缺失数据。由于偏移算子在一定程度上消除了地震波的传播效应,因此成像空间比数据空间更加简单,更易于提取有效的信息特征。在最小二乘意义下利用迭代算法拟合观测数据从而提高了方法的精度,并分析了该方法对速度模型的依赖性。理论模型和实际资料处理结果表明,该方法能够对复杂介质条件下的地震数据进行有效的规则化处理,并改善成像质量。 相似文献
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采用电弧光保护系统来实现母线故障的切除,减少了切除故障的时间和设备损伤,对系统的组成部分和实施方案进行了说明,指出了其在应用中存在的问题,并提出了相应的建议. 相似文献
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本文在对水色水香化妆品所针对的目标群体—大学生消费群体调研的基础上,从网络营销角度为水色水香化妆品在该群体的营销寻求有效的推广对策,力争为该品牌化妆品的营销推广提供一点有益的启示。 相似文献
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