叠前道集分析与优化方法研究

发布时间：2017-07-06 08:28

  本文关键词：叠前道集分析与优化方法研究

  更多相关文章： 混合范数 拉东变换 动态时间规整 小波紧框架 布里格曼迭代

【摘要】：叠前道集优化技术是叠前反演的前序工作,是岩性油气藏开发的重要技术。经过优化的道集能够解释地下介质的特征。鉴于实际获得的工区数据会因为各种原因导致成像质量不高,本文主要针对地震数据中包含高斯和非高斯随机噪声,多次波相干噪声,叠前同相轴不平整以及缺失部分地震子道等问题,对叠前数据进行优化处理。本文首先阐述了相关领域的发展现状以及发展进程,然后针对几个重点领域提出了本文的优化流程,对流程中涉及到的相关技术进行重点介绍,之后提出了本文所做出的创新性研究,最后通过人工数据和实际工区数据进行验证,证明了本文提出的改进具有真实可靠的提升效果,本文的主要工作如下:1.针对叠前数据富含噪声的问题,对于不规则随机噪声,本文采用了二范数和四范数的双正则项混合的方法,结合二范数对高斯噪声的有良好的去噪效果,四范数对亚高斯噪声有不错的去噪能力,可以有效的去除随机噪声。对于规则的多次波干扰,主要是在形态上呈现出规则的曲率,本文采用拉东变换的方法,在变换域去除并反变换回原域得到去噪后结果。2.针对同向轴不平整的问题,本文提出一种基于DTW(Dynamic Time Warp)的Segmental DTW拉平算法和具体流程。该算法通过引入语音识别中的DTW算法,匹配地震信号序列中的相似采样点,得到最佳匹配路径。然后基于最佳匹配路径求出最佳关键匹配段,将最佳关键匹配段做偏移,消除了同相轴过度拉伸或压缩的现象。经数据测试,该方法很好的实现了关键段同相轴的拉平,并保留了同相轴原本的地震面貌。3.针对叠前道集会出现缺失子道的问题,本文提出了一种基于分裂布里格曼迭代求解恢复地震信号目标函数的算法。该算法根据地震数据自身的结构特点构造合适的紧框架,通过有效的稀疏变换在变换域中利用部分的信息表示数据,利用分裂布里格曼迭代的算法求解构造的目标函数,既减少了计算复杂度有很好的恢复出缺失地震信号的信息。该方法在保持地震信号原有效信息的同时,能够很好的恢复出规则缺失和不规则缺失的地震信号。本文中道集优化方法应用于不同工区,从实际效果来看,对于噪声去除,多次波压制,同相轴拉平以及缺道信息恢复都有很好的效果,道集质量有明显提高。
【关键词】：混合范数 拉东变换 动态时间规整 小波紧框架 布里格曼迭代
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.4
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 研究现状15-18
• 1.2.1 去除地震随机噪声研究现状15-16
• 1.2.2 去除多次波研究现状16-17
• 1.2.3 拉平方法研究现状17
• 1.2.4 地震数据恢复研究现状17-18
• 1.3 本文主要工作与贡献18
• 1.4 论文章节安排18-19
• 第二章 叠前道集优化方法原理19-36
• 2.1 叠前道集随机噪声降噪原理20-23
• 2.1.1 奇异值分解降噪法20-21
• 2.1.2 最大熵方法21-22
• 2.1.3 基于小波分析的图像降噪法22-23
• 2.2 叠前道集曲线型噪声降噪原理23-27
• 2.2.1 线性拉东变换24-25
• 2.2.2 抛物线拉东变换25-27
• 2.3 叠前道集拉平方法原理27-32
• 2.3.1 基于速度调整的道集拉平30-31
• 2.3.2 基于动态时间规整的静态调整拉平31-32
• 2.4 叠前道集缺道数据重建原理32-35
• 2.4.1 基于稀疏表示的重建方法32-34
• 2.4.2 图像重建质量的评价34-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 叠前道集去噪拉平方法36-55
• 3.1 引言36-37
• 3.2 问题描述37-38
• 3.3 拉平预处理38-41
• 3.3.1 随机混合噪声的压制38-40
• 3.3.2 多次波压制40-41
• 3.4 同向轴拉平41-48
• 3.4.1 改进的动态时间规整算法43-46
• 3.4.2 基于Segmental DTW的拉平方法46-47
• 3.4.3 基于三次样条插值算法47-48
• 3.5 实验结果48-54
• 3.5.1 人工合成数据48-49
• 3.5.2 在实际工区结果49-54
• 3.6 本章小结54-55
• 第四章 叠前数据重建方法55-65
• 4.1 引言55
• 4.2 目标函数55-60
• 4.2.1 紧框架56-59
• 4.2.2 基于数据驱动的紧框架59-60
• 4.3 求解算法60-62
• 4.3.1 布里格曼迭代算法60-61
• 4.3.2 分裂布里格曼迭代算法61-62
• 4.4 实验结果62-64
• 4.5 本章小结64-65
• 第五章 总结与展望65-66
• 5.1 工作总结65
• 5.2 工作的不足与展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-70
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果70-71

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本文编号：525473