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基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建
1
作者
杨帆
王长鹏
+2 位作者
张春霞
张讲社
熊登
《吉林大学学报(地球科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1582-1592,共11页
由于地表障碍或经济限制,采样的地震数据通常是不完整的,因此地震数据重建是地震研究中的一个重要课题。本文提出一种基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建方法。首先通过纹理块算子对原始地震数据进行低秩预处理...
由于地表障碍或经济限制,采样的地震数据通常是不完整的,因此地震数据重建是地震研究中的一个重要课题。本文提出一种基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建方法。首先通过纹理块算子对原始地震数据进行低秩预处理,然后使用加速近端梯度算法对低秩地震数据进行初步重建,最后提出对数加权核范数算法,用该算法解决优化问题并重建缺失数据。合成地震数据和真实地震数据对比实验结果表明,相比于奇异值阈值、加权核范数以及基于最大化最小化框架的非凸对数和函数算法,本文算法的重建结果在定量和定性分析上均有提升:在40%缺失率合成数据集上的信噪比为26.1357 dB,重建误差为6.7894;在30%缺失率Mobil Avo Viking Graben Line 12数据集上的信噪比为17.2478 dB,重建误差为4.7625;在60%缺失率Netherlands F3数据集上的信噪比为26.0581 dB,重建误差为7.4641。
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关键词
地震
数
据重建
加速近端梯度
对数加权核范数
纹理块预处理
下载PDF
职称材料
题名
基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建
1
作者
杨帆
王长鹏
张春霞
张讲社
熊登
机构
长安大学理学院
西安交通大学数学与统计学院
东方地球物理公司物探技术研究中心
出处
《吉林大学学报(地球科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1582-1592,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61976174,12001057)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102122101)。
文摘
由于地表障碍或经济限制,采样的地震数据通常是不完整的,因此地震数据重建是地震研究中的一个重要课题。本文提出一种基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建方法。首先通过纹理块算子对原始地震数据进行低秩预处理,然后使用加速近端梯度算法对低秩地震数据进行初步重建,最后提出对数加权核范数算法,用该算法解决优化问题并重建缺失数据。合成地震数据和真实地震数据对比实验结果表明,相比于奇异值阈值、加权核范数以及基于最大化最小化框架的非凸对数和函数算法,本文算法的重建结果在定量和定性分析上均有提升:在40%缺失率合成数据集上的信噪比为26.1357 dB,重建误差为6.7894;在30%缺失率Mobil Avo Viking Graben Line 12数据集上的信噪比为17.2478 dB,重建误差为4.7625;在60%缺失率Netherlands F3数据集上的信噪比为26.0581 dB,重建误差为7.4641。
关键词
地震
数
据重建
加速近端梯度
对数加权核范数
纹理块预处理
Keywords
seismic data reconstruction
accelerated proximal gradient
log-weighted nuclear norm
texture-patch preprocess
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建
杨帆
王长鹏
张春霞
张讲社
熊登
《吉林大学学报(地球科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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