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- 基于字典训练的Bregman迭代地震数据重建CSTPCD摘要：随着地震勘探正在蓬勃发展,如今对储层预测精度和地震资料质量的要求越来越高.而地震勘探的复杂环境可能导致地震数据通道缺失或者勘探成本上升,因此需要对地震数据进行重建,恢复地震数据的全貌.针对上述情况,首先介绍Bregman迭代方法,接着在Bregman迭代重建算法框架中,使用K-SVD对数据样本进行初步的处理,每次迭代最后进行插值处理,进行多次迭代后得出重建的地震数据.主要将K-SVD字典训练算法结合到分裂Bregman迭代过程之中,实…查看全部>>
- 基于稀疏变换的地震数据重构方法CSCDCSTPCD摘要：缺失地震数据重构恢复是后期地震资料处理取得良好效果的前提.笔者通过研究稀疏变换(F-K变换、Curvelet变换)与最近流行的压缩感知理论,将两者结合起来,建立基于稀疏变换的地震数据重构模型.F-K变换是将地震数据由时间—空间域变换到稀疏域频率—波数域,Curvelet变换由于其良好的方向性、局部性以及各向异性,能够将地震数据进行更优的稀疏表达.基于重构模型,分别采用这两种稀疏变换对地震数据进行重构,并且比较两者的重构效果,证实Cur…查看全部>>
- 海上压缩感知地震仿真采集设计与处理北大核心CSCDCSTPCD摘要：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…查看全部>>
- 海上拖缆时移地震采集设计实例北大核心CSCDCSTPCD
- 基于双重Bregman迭代的地震数据重构与去噪北大核心CSCDCSTPCD摘要：受采集环境、成本及设备等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道和噪声干扰,快速有效的迭代插值方法对地震数据重构与去噪技术具有重要的实际意义.针对含有随机噪声的缺道地震数据,根据压缩感知理论,提出了一种基于双重Bregman迭代的地震数据重构与去噪方法.首先对含有随机噪声的缺道地震数据通过傅里叶变换进行稀疏表示,选取掩膜算子作为观测矩阵,然后将Bregman迭代重构算法作为外部迭代,分裂Bregman迭代去噪算法作为内部迭代,两者…查看全部>>
- 基于字典训练的Bregman迭代地震数据重建CSTPCD
- 基于先验信息约束的Curvelet域地震数据POCS插值方法CSTPCD摘要：由于野外采集环境的限制,常常无法采集得到完整规则的野外地震数据,为后续地震处理、解释工作的顺利进行,需要进行地震数据重构。凸集投影(POCS)方法利用地震波形在Curvelet域的稀疏特性,可以重构出高信噪比地震数据,该迭代算法稳定,其收敛速度较快。但在地震数据恢复的时候,由于直达波和炮集上部空白区域的影响,随着迭代的进行,重构数据中噪声干扰越来越严重,导致最终恢复的地震数据信噪比较低。本文在实现POCS迭代阈值算法基础上,引入先验信…查看全部>>
- 地震数据规则化重构方法策略北大核心CSCDCSTPCD
- 应用快速POCS算法的非均匀地震数据重建CSTPCD
- 无监督残差网络的地震数据重构方法北大核心CSTPCD
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