基于迭代最小化稀疏学习的三维地震数据重建OA北大核心CSCDCSTPCD
受采集技术、现场环境及经济成本等因素的影响,地震勘探中采集的原始数据往往存在缺炮或缺道等现象,这种数据的不完整性对后续数据处理和成像会造成不良影响,故必须重建此类缺失数据.为此,提出基于迭代最小化稀疏学习(Sparse Learning via Iterative Minimization,SLIM)的方法,主要利用三维地震数据频率切片的二维谐波结构特性,对三维随机缺失地震数据进行重建.即先对三维地震数据沿时间轴方向做傅里叶变换,再利用循环最小化…查看全部>>
代志刚;刘智慧;王锦妍
中国地质大学(武汉)数学与物理学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)数学与物理学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)数学与物理学院,湖北武汉430074
天文与地球科学
三维地震数据重建循环最小化谱估计共轭梯度最小二乘法
《石油地球物理勘探》 2020 (1)
对称密码抗统计攻击的精确安全界
36-45,10
本项研究受国家自然科学基金项目“对称密码抗统计攻击的精确安全界”(61702212)及湖北省教育厅科学技术研究项目“基于原子范数地震信号插值的研究”(B2018541)联合资助.
评论