基于压缩感知理论的浅层地震数据重建研究

发布时间：2023-03-19 20:01

　　地震勘探作为一种重要的地球物理勘探方法,在油气资源勘探、煤田和工程地质勘察、区域地质研究和地壳研究等领域有着广泛的应用。其中,浅层地震勘探在工程建设、水文与环境地质勘查等方面应用较多,是一种精度高、成本低的工程物探勘探方法。地震数据的采集严重影响着成像结果的精度,在理想情况下,采集的地震数据应该是规则、密集且满足采样定理的,但是在实际采集过程中由于地形环境、地表障碍物、仪器硬件等因素的影响,采集的数据总是存在不规则的道缺失,即地震记录在空间方向上呈现非规则采样或者是稀疏采样的。地震数据不规则的缺失往往会造成处理过程中空间假频的产生,降低地震数据处理结果的信噪比,影响地震数据的成像效果。同时浅层地震往往要求探测精度高,道缺失最终会降低地震勘探的成功率。近年来基于压缩感知理论的地震数据重建方法的研究和应用在石油地震勘探中的研究成果很多,在浅层地震勘探中同样存在道缺失问题,但是由于浅层地震数据的信噪比不高及采集与处理的成本等原因,并未采用地震数据重建方法,传统的处理手段会影响地震数据的成像效果。传统的信号处理方法受限于奈奎斯特——香农采样定理,对非规则低采样率的数据处理时,效果很差,本文摆脱...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于波动方程的方法
        1.2.2 基于预测滤波的方法
        1.2.3 基于稀疏变换的压缩感知重建方法
    1.3 本文的主要内容和安排
第二章 压缩感知理论基础
    2.1 奈奎斯特——香农理论
        2.1.1 奈奎斯特——香农基础理论
        2.1.2 传统信号的处理过程及其优缺点
    2.2 压缩感知基础理论
        2.2.1 压缩感知理论基本算法
        2.2.2 稀疏性度量
        2.2.3 稀疏信号和可压缩信号模型
        2.2.4 测量矩阵的设计
    2.3 压缩感知理论在地震勘探中的应用
        2.3.1 地震数据随机采样
        2.3.2 地震数据插值重建与去噪
        2.3.3 特征波场提取与特征波成像
    2.4 本章小结
第三章 Curvelet变换
    3.1 Curvelet变换原理
        3.1.1 连续Curvelet变换
        3.1.2 离散Curvelet变换
        3.1.3 Curvelet变换的性质
    3.2 离散Curvelet变换的实现
        3.2.1 USFFT算法
        3.2.2 Wrap算法
        3.2.3 离散Curvelet变换举例
    3.3 地震波场和Curvelet变换
    3.4 本章小结
第四章 基于压缩感知理论的重建算法
    4.1 地震数据重建模型
    4.2 稀疏优化算法
        4.2.1 稀疏变换
        4.2.2 地震数据随机采样
    4.3 基于压缩感知的浅层地震数据重建
        4.3.1 稀疏解法
        4.3.2 双曲正切函数逼近0-范数
        4.3.3 地震稀疏反演模型及算法
    4.4 本章小结
第五章 模拟数据实验
    5.1 基于反射系数合成的地震记录
    5.2 基于波动方程合成的地震记录
    5.3 采用Tesseral建模模拟浅层地震数据
    5.4 本章小结
第六章 实测数据实验
    6.1 城市活断层探测实际数据检验
    6.2 浅层地质调查探测实际数据检验
    6.3 本章小结
第七章 结论与展望
    7.1 本文主要结论
    7.2 展望
参考文献
攻读学位期间所取得的相关科研成果
作者简介
致谢



本文编号：3765871