基于一种三维低冗余曲波变换和压缩感知理论的地震数据重建

发布时间：2018-02-25 00:20

本文关键词： 曲波变换地震重建稀疏优化范数　出处：《中国石油大学学报(自然科学版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于稀疏变换的重建方法是地震数据重建的研究热点,其中稀疏变换的性质对重建的效率和质量起关键作用。曲波变换对波场数据有非常稀疏的表示和可靠的数值效果,然而三维曲波变换的冗余度在24~32之间,须消耗很多的内存和计算时间。提出基于一种低冗余度曲波变换的地震数据重建方法,介绍低冗余曲波变换并且分析其优点,给出一个解基于分析的1范数模型的快速迭代阈值方法。数据实验结果表明:该低冗余变换将三维曲波变换的冗余度降低了60%,能够有效提高数据重建的计算效率;基于低冗余度曲波变换的数据重建的计算效率是基于原始曲波变换重建效率的4倍,对于10%的采样比例仍然能够得到较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%.
【作者单位】：中国石油大学地球物理与信息工程学院;河北地质大学勘查技术与工程学院;河北地质大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41674114) 河北省自然科学基金项目(D2017403027) 河北省高校百名优秀创新人才支持计划Ⅲ(SLRC2017024) 中国博士后科学基金资助项目(2016M600171,2017T100137)
【分类号】：P631.44

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