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基于壓縮感知理論的缺失地震數(shù)據(jù)重建方法研究

發(fā)布時間:2020-09-21 11:14
   近年來,隨著地質(zhì)勘探的不斷深入,勘探目標越來越趨于復雜化,多樣化,采集得到的地震數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出不規(guī)則性,不完整性,這給后續(xù)地震數(shù)據(jù)的處理帶來了很多麻煩,最終影響對勘探結(jié)果的判定,因此我們要對這些不完整的地震數(shù)據(jù)進行重建。受限于Nyquist采樣定理,傳統(tǒng)的重建方法依賴于較高的采樣率,在對較低采樣率的地震數(shù)據(jù)進行重建時,效果不好;趬嚎s感知理論的地震數(shù)據(jù)重建方法不受Nyquist采樣定理的限制,它表明只要待重建數(shù)據(jù)本身是稀疏的,或者在某個變換域內(nèi)是稀疏的,即使在較低采樣率的情況下也可以很好地完成地震數(shù)據(jù)的重建。壓縮感知理論的引入,將地震勘探在數(shù)據(jù)采集階段的稀疏測量和數(shù)據(jù)處理階段的重建算法緊密結(jié)合起來,不僅能夠得到更加有效的處理結(jié)果,還能夠降低采樣率,從而節(jié)約勘探成本。地震勘探中正演模擬是基礎(chǔ),很多方法的研究都離不開正演,本文對地震波正演模擬做了一些研究,用正演方法模擬了地震數(shù)據(jù)在采集時的缺失現(xiàn)象,模擬時的邊界條件采用完全匹配層(Perfectly Matched Layer,PML)邊界條件,利用通量校正(Flux-corrected transport,FCT)技術(shù)來消除正演模擬中的頻散問題。壓縮感知理論下地震數(shù)據(jù)的重建主要由三部分內(nèi)容構(gòu)成,即稀疏變換,測量矩陣,重建算法。隨著壓縮感知理論在信號處理領(lǐng)域的快速發(fā)展并逐步完善,在采用重建算法對遠低于Nyquist采樣定理所要求頻率的數(shù)據(jù)進行重建時也能夠得到很好的重建結(jié)果。本文對重建算法進行了較為深入的研究,根據(jù)所選用的地震數(shù)據(jù),采用小波變換來對地震數(shù)據(jù)進行稀疏表示,選用隨機高斯矩陣作為測量矩陣,最后采用匹配追蹤(Matching Pursuit,MP)算法、不動點連續(xù)(Fixed Point Continuation,FPC)算法以及快速不動點連續(xù)(Fast Fixed Point Continuation,FFPC)等多種重建算法來重建缺失地震數(shù)據(jù)。文中對多種重建算法的原理,結(jié)構(gòu)進行了較為深入的研究,并且在多次實驗的基礎(chǔ)上,通過對比得出本文所引用的FFPC算法相對于之前的一些重建算法,不管是在重建精度還是耗時上,都具有明顯的優(yōu)勢。
【學位單位】:吉林大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:P631.44
【部分圖文】:

測量過程,中數(shù),測量矩陣,稀疏矩陣


第 1 章 引言過稀疏變換后數(shù)據(jù)有大量的零元素組成,常用的稀疏變換有傅立葉變換、小波變換、曲波變換等;采用測量矩陣的目的是為了降低數(shù)據(jù)維數(shù),減少存儲,這里需要注意的是稀疏矩陣和測量矩陣必須是高度不相干的,如圖 1.3 所示,其中的 s就是信號 x 在稀疏域中的稀疏系數(shù),大小為 N*1,y 則表示 M(M 遠小于 N 才有意義)個傳感器的直接測量,因此維度為 M*1,Ψ是稀疏矩陣,Φ是測量矩陣,A 是感知矩陣,大小為 M*N;重建算法是較為關(guān)鍵的一環(huán),直接關(guān)系到數(shù)據(jù)重建的效果,重建算法種類較多,大致可以分為基于 L0 范數(shù)類算法和基于最小化L1 范數(shù)類算法兩種。

正演模型,有限差分,校正技術(shù),快照


圖 2.2 有限差分正演模型在做有限差分正演模擬時,我們分兩步進行,第一步是采用傳統(tǒng)方法,即不加入通量校正技術(shù);第二步在保證其它條件跟第一步完全相同的基礎(chǔ)上,加入了通量校正技術(shù)。兩次實驗中,我們在相同時間采樣點分別截取了兩張波場快照,如圖 2.3 所示,a 圖是不加入通量校正技術(shù)得到的波場快照,b 圖是加入通量校正技術(shù)得到的波場快照,從圖中可以看到,a 圖中的波場快照相對于 b 圖中的波場快照,數(shù)值頻散較為嚴重,在采用了通量校正技術(shù)之后,數(shù)值頻散得到了明顯的抑制。

快照,波場,有限差分,聲波方程


圖 2.2 有限差分正演模型在做有限差分正演模擬時,我們分兩步進行,第一步是采用傳統(tǒng)方法,即不加入通量校正技術(shù);第二步在保證其它條件跟第一步完全相同的基礎(chǔ)上,加入了通量校正技術(shù)。兩次實驗中,我們在相同時間采樣點分別截取了兩張波場快照,如圖 2.3 所示,a 圖是不加入通量校正技術(shù)得到的波場快照,b 圖是加入通量校正技術(shù)得到的波場快照,從圖中可以看到,a 圖中的波場快照相對于 b 圖中的波場快照,數(shù)值頻散較為嚴重,在采用了通量校正技術(shù)之后,數(shù)值頻散得到了明顯的抑制。

【參考文獻】

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1 謝興隆;劉學清;查恩來;;子波分解重構(gòu)與EEMD在火山機構(gòu)地震精細刻畫中的應用研究[J];物探化探計算技術(shù);2015年06期

2 謝小國;;基于τ-p變換的地震道重構(gòu)[J];四川地質(zhì)學報;2014年04期

3 張久明;郭樹旭;王淼石;鐘菲;;壓縮感知自動校準并行成像重建算法[J];計算機應用;2014年05期

4 李s

本文編號:2823414


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