POCS联合改进的Jitter采样理论曲波域地震数据重建

由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型对二维地震数据重建结果及收敛速度的影响,采用改进的指数阈值模型(q=0.5)和改进的Jitter欠采样方法在频率域对每一有效频率切片进行二维重建,最终实现三维地震数据重建,并有效地提高了计算效率。在迭代过程中,定义了新的误差函数公式,从而在保证重建质量的同时有效地结束迭代,再次提高了计算效率。模拟数据分析和实际数据处理结果均验证了方法的有效性。

基于jitter采样和曲波变换的三维地震数据重建

传统的地震勘探数据采样必须遵循奈奎斯特采样定理,而野外数据采样可能由于地震道缺失或者勘探成本限制,不一定满足采样定理要求,因此存在数据重建问题.本文基于压缩感知理论,利用随机欠采样方法将传统规则欠采样所带来的互相干假频转化成较低幅度的不相干噪声,从而将数据重建问题转为更简单的去噪问题.在数据重建过程中引入凸集投影算法(POCS),提出采用e-(x^(1/2))(0≤x≤1)衰减规律的阈值参数,构建基于曲波变换三维地震数据重建技术.同时针对随机采样的不足,引入jitter采样方式,在保持随机采样优点的同时控制采样间隔.数值试验表明,基于曲波变换的重建效果优于傅里叶变换,jitter欠采样的重建效果优于随机欠采样,最后将该技术应用于实际地震勘探资料,获得较好的应用效果.

基于改进泊松碟采样的地震数据重构

测量矩阵是压缩感知中一个重要的因素,不同的测量矩阵在不同的条件下重构出的效果会不一样,而且在整个重构过程中起着重要的作用。地震勘探中由于实际情况的影响使得压缩感知中测量矩阵的使用有所限制。针对地震勘探实际情况,结合jitter采样和泊松碟采样的优点,提出了一种改进的泊松碟采样方法,泊松碟采样并没有受到规则网格的约束,这里改进的泊松碟采样是基于规则网格的条件,结合jitter方式,避免了对空间采样点的浪费和克服了间距过大的缺点,同时提高了采样效率,针对野外的实际情况可以调节检波器的布置位置。目前,在一些领域,如图像重构、信号处理等,高斯随机测量矩阵都得到了广泛应用并且其重构效果都很好,但在地震勘探中,由于受到现有检波器的限制,高斯随机测量矩阵并不符合地震勘探的条件。这里,模拟数据和实验数据都表明改进的泊松碟采样方式能够和广泛应用的高斯随机测量矩阵一样取得较好的重构效果,并且代替高斯随机测量矩阵在地震勘探中取得实际应用。

Shearlet域稀疏约束地震数据重建

在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。

基于Shearlet变换稀疏约束地震数据重建

地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shearlet变换与凸集投影(POCS)算法结合起来在动校正预处理后对地震数据进行重建,增强了地震数据在Shearlet域的稀疏性。理论分析和实际地震数据验证结果表明,该方法可以在部分地震数据缺失的情况下取得很好的重建效果,有效地解决了假频问题。

海上压缩感知地震仿真采集设计与处理

压缩感知地震采集的主要目的是提高地震采集效率,降低地震采集成本。受现有海上地震采集装备及技术限制,目前只能在某些方向上进行压缩感知随机采样。通过研究,形成了一套基于Jitter模式的海上压缩感知地震采集观测系统设计技术及配套的数据重构方法和模块。利用该方法实施了两个海上压缩感知地震采集设计仿真试验,并对所采集数据进行了重构处理。结果显示,在节省约1/3采集资源情况下,模型正演数据和实际数据仿真试验的重构效果良好,表明Jitter随机采样模式适用于海上压缩感知地震采集观测系统设计。

基于jittered采样的浅层三维地震数据处理及应用

目前,浅层三维地震勘探在国内外尚处于起步阶段,其勘探深度在100 m以内,勘探目标速度低,地震资料主频较高,根据采样定理,允许的最大道间距较中深层地震勘探要小得多,因此浅层三维地震勘探的观测系统设计和数据处理方法还有许多亟待解决的问题,本文将信号处理领域的压缩感知理论应用到浅层三维地震的观测系统设计和数据处理方法中,研究具有重要的实际意义.理论研究表明:随机采样数据比有规律的欠采样数据能更好的进行波场重建,随机欠采样数据可以将相干混叠转化为不相干噪声,从而将地震数据解释问题转变成了数据去噪问题,同时采用jittered随机采样方式可以避免完全随机采样的数据存在的数据点空间位置过于集中或过于稀疏的情况.本文采用模型分析和实际数据研究的方法,结果显示:在野外进行浅层三维地震数据采集时,如采用jittered随机欠采样方式进行检波器的布置,可以实现以较少的检波器布置较大范围的观测系统,从而大大提高了野外数据采集工作的效率,同时,这种随机的布线可以较灵活地适应野外的工作环境,在采用规则布线时,尽量希望测区足够平坦、开阔,无大尺度障碍物,而随机的布线可以适应有障碍物的地形地貌,在遇到障碍物或不能跨越的地形时,可适当增大道间距,在开阔位置减小道间距进行数据补偿.得到的结论是:这种浅层三维地震道间距无法满足奈奎斯特采样条件的情况,通过检波点的随机分布所采集的地震数据可以有效降低地震资料的混叠效应.