基于阻尼字典学习的三维地震数据重建OA北大核心CSTPCD

为了降低地震数据采集成本、提高采集效率并保持数据规则和完整,首先,针对随机采集观测系统不规则的问题,提出了观测系统规则投影的技术流程,填补缺失的炮点和检波点信息,然后,在压缩感知的框架下,利用字典学习与稀疏表示进行三维地震数据重建。对提出的字典学习方法,利用批量正交匹配追踪避免直接对矩阵求逆造成的计算量大的问题,利用交替最小二乘代替奇异值分解提高计算效率,同时对稀疏系数进行阻尼约束,避免对噪声的拟合从而得到更好的字典。针对常规时间域字典学习地震数据重建方法存在计算效率低、弱信号保护能力差等问题,在频率域进行地震数据重建,对有效信号所在频带范围进行处理,有效减少计算量、压制噪声、提高重建结果的信噪比,形成了针对地震数据随机采集的观测系统规则投影、地震数据重建技术流程。实际资料应用结果表明,通过规则观测系统投影、地震数据重建有效提升了叠前地震资料品质,获得了较好的成像效果。