基于压缩感知的地震波成像及反演方法研究
发布时间：2021-01-22 12:21
地震反演成像技术能够通过采集的地震记录和测井数据得到地下的地质结构信息和岩石属性信息,是地球物理勘探和储层预测的核心技术。随着油气勘探从结构简单的浅层向结构复杂的深层地质构造转移,常规地震反演方法的效率和精度已经无法满足油气勘探开发生产实际的需求,因此,深入开展地震反演方法研究,降低反演多解性,提高反演精度和效率,具有十分重要的理论意义和工程应用价值。为了进一步提高地震反演成像技术的精度及运算效率,本文首先对传统地震成像及反演方法进行了分析,结合统计学贝叶斯理论对传统反演方法进行改进,通过研究压缩感知理论,对基于稀疏约束和凸优化的地震反演成像理论、方法进行了探索和深入研究。主要工作及创新研究内容如下:（1）研究了基于褶积模型的地震反演理论。首先对基于褶积模型的地震反演理论的反演框架进行详细的介绍,包括非统计学反演框架以及贝叶斯反演框架,然后归纳总结现有的地震反演框架,指出非统计学反演和贝叶斯反演中仍然存在的问题,为后续研究提供思路。（2）研究了压缩感知理论以及基于该理论的地震反演数学模型。首先对压缩感知理论进行了详细的介绍,然后分析了压缩感知理论和地震反演理论的关联性并引出基于该理论的...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：147 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
地震记录的采集过程
第二章 压缩感知与地震反演成像基础理论 号的高频部分快速衰减。波形逐渐平滑，形成地震子波。进一步，随着地震子波在地层介质中传播，在穿过不同介质之间的交界处时，形成反射波传回地面，最后由地面上的检波器记录下来反射波，得到观测地震记录。 根据对地震勘探的描述，可以知道观测地震记录是由不同地层反射的地震子波叠加得到的。Cooke 等人总结了这种规律，定义了反射系数，并证实了地震数据是以地震子波为基本单元，在反射系数上平移拉升得到的[61]。如图 2-2。
第二章压缩感知与地震反演成像基础理论15图2-3稀疏表示示意图稀疏测量（Sparsemeasurement，SM）的基本思想是通过构造一个与稀疏变换无关的测量矩阵，将待压缩信号进行压缩，得到维度更低的观测信号。如图2-4所示，其中Z表示观测信号，φ表示测量矩阵。可以发现待压缩信号的维数比观测信号的维数更大。图2-4稀疏测量示意图稀疏重构（Sparsereconstruction，SRec）的基本思想是利用稀疏信号的稀疏性，采用最优化方法从低维的观测信号中精确还原高维的原始信号。用公式表示稀疏重构的思想如下：21()min+()FJg=XXφXZψX(2-8)其中函数g表示对稀疏性的正则化约束项，反应了稀疏信号的性质。根据上述描述，可以知道压缩感知的步骤如图2-5。图2-5压缩感知步骤图首先输入低维观测信号，然后根据稀疏测量得到的测量矩阵建立Frobenius范稀疏测量稀疏表示稀疏重构输入低维观测信号测量矩阵Frobenius范数约束项构建目标函数输出高维原始信号求解目标函数变换矩阵
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反演方法[J]. 石战战,夏艳晴,周怀来,王元君,唐湘蓉. 物探与化探. 2019(04)
[2]相似匹配块组的稀疏表示图像修复[J]. 楼幸欣,唐向宏,张越. 中国图象图形学报. 2019(07)
[3]基于交叠组稀疏广义全变分的地震信号随机噪声衰减[J]. 陈颖频,彭真明,李美惠,喻飞. 石油地球物理勘探. 2019(01)
[4]Seismic Attribute Analysis with Saliency Detection in Fractional Fourier Transform Domain[J]. Yuqing Wang,Zhenming Peng,Yan Han,Yanmin He. Journal of Earth Science. 2018(06)
[5]Prestack Multi-Gather Simultaneous Inversion of Elastic Parameters Using Multiple Regularization Constraints[J]. Shu Li,Zhenming Peng,Hao Wu. Journal of Earth Science. 2018(06)
[6]基于弹性波动方程的叠后地震反演方法[J]. 周东红,李景叶,陈莉. 石油地球物理勘探. 2018(02)
[7]基于稀疏表示及正则约束的图像去噪方法综述[J]. 彭真明,陈颖频,蒲恬,王雨青,何艳敏. 数据采集与处理. 2018(01)
[8]利用改进的在线字典学习估计时变子波[J]. 孔德辉,彭真明. 石油地球物理勘探. 2016(05)
[9]基于广义高斯分布和非凸Lp范数正则化的地震稀疏盲反褶积[J]. 曹静杰. 石油地球物理勘探. 2016(03)
[10]地质统计地震AVO反演[J]. Leonardo Azevedo,崔东. 油气地球物理. 2016(01)
博士论文
[1]广义稀疏域地震反演方法研究及应用[D]. 李曙.电子科技大学 2019
[2]非线性/非高斯地震反演若干问题及应用研究[D]. 岳碧波.电子科技大学 2014
[3]AVO三参数反演方法研究[D]. 陈建江.中国石油大学 2007
[4]地震反演中的非线性优化方法及应用研究[D]. 彭真明.成都理工学院 2001
硕士论文
[1]基于稀疏表示和压缩感知的地震信号处理及应用研究[D]. 范弘毅.电子科技大学 2014
[2]正则化约束稀疏脉冲地震反演方法及应用研究[D]. 王圣川.电子科技大学 2014
[3]地震信号反褶积与子波提取若干问题研究[D]. 袁园.电子科技大学 2013
本文编号：2993218
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：147 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
地震记录的采集过程
第二章 压缩感知与地震反演成像基础理论 号的高频部分快速衰减。波形逐渐平滑，形成地震子波。进一步，随着地震子波在地层介质中传播，在穿过不同介质之间的交界处时，形成反射波传回地面，最后由地面上的检波器记录下来反射波，得到观测地震记录。 根据对地震勘探的描述，可以知道观测地震记录是由不同地层反射的地震子波叠加得到的。Cooke 等人总结了这种规律，定义了反射系数，并证实了地震数据是以地震子波为基本单元，在反射系数上平移拉升得到的[61]。如图 2-2。
第二章压缩感知与地震反演成像基础理论15图2-3稀疏表示示意图稀疏测量（Sparsemeasurement，SM）的基本思想是通过构造一个与稀疏变换无关的测量矩阵，将待压缩信号进行压缩，得到维度更低的观测信号。如图2-4所示，其中Z表示观测信号，φ表示测量矩阵。可以发现待压缩信号的维数比观测信号的维数更大。图2-4稀疏测量示意图稀疏重构（Sparsereconstruction，SRec）的基本思想是利用稀疏信号的稀疏性，采用最优化方法从低维的观测信号中精确还原高维的原始信号。用公式表示稀疏重构的思想如下：21()min+()FJg=XXφXZψX(2-8)其中函数g表示对稀疏性的正则化约束项，反应了稀疏信号的性质。根据上述描述，可以知道压缩感知的步骤如图2-5。图2-5压缩感知步骤图首先输入低维观测信号，然后根据稀疏测量得到的测量矩阵建立Frobenius范稀疏测量稀疏表示稀疏重构输入低维观测信号测量矩阵Frobenius范数约束项构建目标函数输出高维原始信号求解目标函数变换矩阵
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反演方法[J]. 石战战,夏艳晴,周怀来,王元君,唐湘蓉. 物探与化探. 2019(04)
[2]相似匹配块组的稀疏表示图像修复[J]. 楼幸欣,唐向宏,张越. 中国图象图形学报. 2019(07)
[3]基于交叠组稀疏广义全变分的地震信号随机噪声衰减[J]. 陈颖频,彭真明,李美惠,喻飞. 石油地球物理勘探. 2019(01)
[4]Seismic Attribute Analysis with Saliency Detection in Fractional Fourier Transform Domain[J]. Yuqing Wang,Zhenming Peng,Yan Han,Yanmin He. Journal of Earth Science. 2018(06)
[5]Prestack Multi-Gather Simultaneous Inversion of Elastic Parameters Using Multiple Regularization Constraints[J]. Shu Li,Zhenming Peng,Hao Wu. Journal of Earth Science. 2018(06)
[6]基于弹性波动方程的叠后地震反演方法[J]. 周东红,李景叶,陈莉. 石油地球物理勘探. 2018(02)
[7]基于稀疏表示及正则约束的图像去噪方法综述[J]. 彭真明,陈颖频,蒲恬,王雨青,何艳敏. 数据采集与处理. 2018(01)
[8]利用改进的在线字典学习估计时变子波[J]. 孔德辉,彭真明. 石油地球物理勘探. 2016(05)
[9]基于广义高斯分布和非凸Lp范数正则化的地震稀疏盲反褶积[J]. 曹静杰. 石油地球物理勘探. 2016(03)
[10]地质统计地震AVO反演[J]. Leonardo Azevedo,崔东. 油气地球物理. 2016(01)
博士论文
[1]广义稀疏域地震反演方法研究及应用[D]. 李曙.电子科技大学 2019
[2]非线性/非高斯地震反演若干问题及应用研究[D]. 岳碧波.电子科技大学 2014
[3]AVO三参数反演方法研究[D]. 陈建江.中国石油大学 2007
[4]地震反演中的非线性优化方法及应用研究[D]. 彭真明.成都理工学院 2001
硕士论文
[1]基于稀疏表示和压缩感知的地震信号处理及应用研究[D]. 范弘毅.电子科技大学 2014
[2]正则化约束稀疏脉冲地震反演方法及应用研究[D]. 王圣川.电子科技大学 2014
[3]地震信号反褶积与子波提取若干问题研究[D]. 袁园.电子科技大学 2013
本文编号：2993218
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