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基于非高斯性最大化的预测反褶积技术
作 者: 刘军
导 师: 陆文凯
学 校: 清华大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 多次波压制 非高斯性 预测反褶积 时空变 多道预测反褶积
分类号: P631.44
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 115次
引 用: 1次
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内容摘要
在石油地震勘探中,多次波问题一直是一个关键而又困难的问题。多次波的存在会干扰甚至破坏偏移剖面上真实界面的成像,并干扰对一次波的有效识别。因此,可靠地识别多次波并削弱或消除多次波的影响是地震资料处理中的一项重要任务。预测反褶积算法是可以用于多次波压制的常用方法之一。常规的预测反褶积算法建立在二阶统计量的基础上,需要假设多次波和一次波是正交的,而实际数据常常不会满足这个假设。本文利用多次波和一次波是非高斯分布的特性,提出一种基于非高斯性最大化的预测反褶积算法,并应用于多次波压制。相比于常规的预测反褶积算法,基于非高斯性最大化的预测反褶积算法不需要作多次波和一次波正交性的假设。人工合成模型的实验结果表明,采用基于非高斯性最大化的预测反褶积算法在多次波压制问题中优于常规预测反褶积算法。然而,由于实际地震数据往往是时空变的,采用基于非高斯性最大化的预测反褶积算法在处理实际地震数据时并不能取得很好的效果。针对实际地震数据的时空变特性,对不同时间段的地震数据设计不同的预测滤波器,提出一种基于非高斯性最大化的时空变预测反褶积算法。实际地震数据的处理结果表明,采用时空变的预测反褶积算法很好地消除了实际地震数据中的多次波。本文还依据实际地震数据的横向连续性,提出一种基于非高斯性最大化的多道预测反褶积算法。实际地震数据的处理结果表明,相比于单道预测反褶积算法,基于非高斯性最大化的多道预测反褶积算法能够消除更多的多次波,但算法的数值求解的稳定性比较差。
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中图分类: > 天文学、地球科学 > 地质学 > 地质、矿产普查与勘探 > 地球物理勘探 > 地震勘探 > 测量成果的整理、解释
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