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基于压缩感知和稀疏反演的地震数据低频补偿 被引量:21

Compressed Sensing and Sparse Inversion Based Low-Frequency Information Compensation of Seismic Data
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摘要 目前波形反演是地下速度成像技术研究的热点,但地震采集数据低频能量的缺失制约着波形反演的效果。笔者基于压缩感知理论和稀疏约束反演技术,提出了一种地震数据低频补偿方法。第一步,利用反射系数的稀疏性,根据压缩感知概念,构造L1范数约束的稀疏反演问题,在Fourier域通过有限带宽重构全带宽频谱,实现对地震数据全带宽拓频。这个过程借助快速迭代阈值法求解反问题。第二步,截取拓频后数据的低频能量和原数据的高频能量构成最终的低频补偿地震数据。模拟数据例子和实际数据例子证明了该方法能够有效地对10 Hz以下的频率进行补偿。 目前波形反演是地下速度成像技术研究的热点,但地震采集数据低频能量的缺失制约着波形反演的效果。笔者基于压缩感知理论和稀疏约束反演技术,提出了一种地震数据低频补偿方法。第一步,利用反射系数的稀疏性,根据压缩感知概念,构造L1范数约束的稀疏反演问题,在Fourier域通过有限带宽重构全带宽频谱,实现对地震数据全带宽拓频。这个过程借助快速迭代阈值法求解反问题。第二步,截取拓频后数据的低频能量和原数据的高频能量构成最终的低频补偿地震数据。模拟数据例子和实际数据例子证明了该方法能够有效地对10 Hz以下的频率进行补偿。
出处 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S3期259-264,共6页 Journal of Jilin University:Earth Science Edition
基金 国家科技重大专项项目(2011ZX05025-001-04) 国家科技专项(SinoProbe-03)
关键词 稀疏反演 L1范数约束 压缩感知 低频补偿 快速迭代阈值法 波形反演 sparse inversion L1 norm constrain compressed sensing low-frequency compensation fast iterative thresholding algorithm full waveform inversion
  • 相关文献

参考文献13

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共引文献29

同被引文献245

引证文献21

二级引证文献75

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