一种基于动态目标泛函的全波形反演多解性评估方法

全波形反演是一种精度较高的地下速度建模方法,但其存在计算量巨大、反演多解性、初始模型依赖性强、适用条件苛刻等困难,生产实用化仍然较为困难。将基于动态目标泛函的全波形反演方法应用于反演解的讨论中,利用已有的反演解作为先验信息,通过动态调整目标泛函,在保证地下介质模型能够准确解释地震数据的前提下得到尽可能不同的反演结果。进一步根据数据约束强弱差异选取不同的反演策略,新方法能够对数据覆盖较弱区域的反演结果进行有效评估。在实现算法和反演流程的基础上,通过典型海底模型进行试算。结果表明,新方法能够在保证解的准确性前提下对全波形反演的特征给出合理分析,相对于传统方法计算效率也有了明显提高。     

地震数据规则化重构方法策略

地震数据规则化重构是地震资料处理十分重要的基础性工作。首先分析地震数据在频率波数域的表现特征,研究发现规则或非规则采样不足均会造成频谱能量在波数域发散,从频谱分析角度阐述规则化重构的重要性;然后根据地震数据的类型对现有的各种规则化重构方法进行分类,依据其实现原理分析各种方法的优缺点及适用条件,总结不同条件下规则化重构方法的选择策略;最后根据总结策略对重构方法进行模型测试。结果表明,地震数据重构的重点为抗假频重建,当规则采样不足时可以采用基于预测误差滤波理论、各种数学变换及其与稀疏反演组合的重构方法,当非规则采样不足时采用基于各种数学变换、矩阵降秩理论和预测滤波理论以及三者分别与稀疏反演或压缩感知理论相结合的方法,不同方法对比效果进一步验证了总结的规则化重构选择策略的正确性和可行性。     

基于快速匹配追踪的混合域地震稀疏反演方法

匹配追踪稀疏地震反演是基于模型参数L0范数稀疏性度量的高分辨率反射系数反演方法。针对经典匹配追踪反演策略抗噪能力强但计算效率低的问题,通过控制多原子迭代次数和迭代阈值搜索模型最优解,提出基于快速匹配追踪算法的混合域地震稀疏反演方法。首先,在相对纵波阻抗低频模型约束下,构建混合域褶积模型正演算子和正则化方程,低频背景的引入将有效缩小模型参数的搜索空间;然后,在多原子快速匹配追踪反演框架推导混合域稀疏反演目标泛函,提高地层反射系数的恢复效率和收敛精度;最后,利用数据测试及实际地震资料对该方法的预测精度和可靠性进行试验分析,该方法相比常规时间域反演有助于选择高信噪比的频率分量提高算法的抗噪能力,而且在改善反演分辨率的同时避免了匹配追踪算法存在的计算效率低和局部极值的问题。     

基于GNSS信号的多孔径无源成像

基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信号的无源成像技术具有多种突出优点,但GNSS信号带宽较窄的缺点导致系统距离向分辨率较低。文章以波数域回波与空域目标像之间的傅里叶变换关系为出发点,通过分析回波在波数域的分布特征与信号频率、收发站布站构型之间的内在联系,寻求带宽和孔径对成像分辨率贡献的互补途径,从而建立一种基于GNSS多星照射、少数甚至单个地面站接收的对地成像方案;该方案利用多颗GNSS卫星的轨道互异特征,扩展系统的孔径数量,弥补现有GNSS信号带宽普遍较窄的不足,从而提高成像分辨率;针对GNSS多孔径无源系统波数域数据大、面积缺失的特点,选用鲁棒性和稳健性较强的逐点匹配滤波方法进行图像反演,最后通过数值仿真实验验证成像方案。     

基于多频率分量的叠前AVO多尺度反演方法

为提高频率域反演的分辨率和抗噪能力,减小频率域反演对初始模型的依赖程度,发展了多分量频率域叠前AVO弹性参数反演方法。考虑地震信号在频率域中不同频率成分可实现自动解耦,使得反问题可通过多分量迭代的途径求取。首先,利用贝叶斯公式将多频率分量联系起来,并结合稀疏约束先验提高反演算法抗噪能力。此外,采用超低频平滑模型提高多频率分量AVO反演算法的稳定性和可靠性。然后,模型测试综合验证了该方法的高分辨率特征和横向连续性,获得与理论模型吻合度较高的高分辨率反演结果。最后,实际资料表明该方法能够稳定的从叠前地震数据中获取与测井数据相吻合的高分辨率弹性参数信息,并可有效的运用到储层含油气性质检测中。     

拉普拉斯域频变衰减常数波形反演方法

在地震数据处理中,拉普拉斯变换可以较好地解决频域波形反演中低频数据的不可靠问题,但是同时施加在高频数据的衰减作用会使速度反演的细部信息有所损失.为了克服拉普拉斯变换在处理高频数据上的不足,在考察衰减常数特性的基础上,提出了一种频变衰减常数的拉普拉斯域波形反演方法,利用随频率变化的衰减常数调节控制拉普拉斯的衰减作用,在低频部分提取可靠稳定数据同时,降低对高频部分数据的衰减作用,以使反演结果具有可靠轮廓又具有丰富的细部刻画,改进了固定衰减常数反演方法的不足之处.     

基于多重积分的低频补偿反演方法研究

南海深水区地震资料存在15 Hz以下低频能量较弱的特点,低频成分决定了波阻抗随深度增加的变化趋势,因此要获得该区准确的波阻抗反演结果,必须做好低频成分的补偿。目前,波阻抗低频成分主要是通过井阻抗低通滤波来补偿;但该方法具有局限性。井阻抗低频信息加入过多,会造成波阻抗横向模型化加重。基于此,提出了一种基于多重积分的低频补偿反演方法;并应用实际资料进行了验证。研究表明,该方法可有效解决低频能量较弱地震资料波阻抗反演的低频补偿问题。     

一维速度结构的地震波全波形反演理论测试

为了验证地震学研究中全波形反演方法的有效性, 并研究其收敛特点, 编写基于共轭梯度法的一维地震波全波形反演程序。首先使用单个震源和台站反演出一维非均匀速度结构, 然后通过改变此过程中的各个条件, 讨论不同因素对反演结果的影响。结果显示, 全波形反演在数据较好的情况下能够得到很精确的反演结果; 震源和台站是影响反演的最主要因素; 多尺度反演以及更好的初始模型能够有效地提高反演的稳定性; 观测数据的噪声可使结果产生小尺度的波动, 但在大尺度上对结果的影响相对较小。     

井旁道地震全波形反演技术及应用

地质建模中测井数据的质量与量化程度直接影响到叠前/叠后储层预测精度,为提高地质模型的准确性,有必要利用井旁道集地震数据进行全波形叠前反演,采用地震约束改进测井曲线的准确度。全波形反演(FWI)已越来越成为实用工具来估计地下的参数,通过迭代更新地下弹性模型,并计算相应的合成数据,以减少正演模拟的合成记录和实际地震数据的差异。以H10井为例,利用全波形反演研究表明,地震数据的约束有助于改善井数据的准确性,有效的提高了叠前/叠后储层预测精度。因此,全波型反演是一项值得探索的新技术。     

稳定有效的频域反Q滤波方法

针对传统反Q滤波技术存在着难以由地面资料反演层状Q值场的困难,现提出一种基于等效Q值的频率域反Q滤波方法。该方法允许等效品质因子Q在纵向上随时间连续变化,横向上弱变化;针对反Q滤波技术中固有的不稳定性,采取了控制最大补偿因子在有效频带范围内对地震数据进行反Q滤波的方法实现算法的稳定性,同时还考查了噪声对稳定性控制的影响。正演模拟数据处理结果表明:提出的算法对地震波的粘性吸收进行了合理的补偿,使地震信号的信噪比和分辨率有了明显改善。     

分频波阻抗反演方法及其应用

应用岭回归法对波阻抗反演进行了理论和应用研究。引入了分频思想 ,将地震资料分成几个一定频宽的频段数据进行反演。在用低频成分反演时 ,避免高频噪声的影响 ;用高频成分反演时 ,避免低频噪音的影响。理论模型和实际资料的反演结果表明此方法稳定 ,反演结果可靠 ,使信噪比有了一定提高     

分频波阻抗反演方法及其应用

应用岭回归法对波阻抗反演进行了理论和应用研究。引入了分频思想，将地震资料分成几个一定频宽的频段数据进行反演。在用低频成分反演时，避免高频噪声的影响；用高频成分反演时，避免低频噪音的影响。理论模型和实际资料的反演结果表明此方法稳定，反演结果可靠，使信噪比有一定提高。     

基于 NSDTCT 与稀疏表示的红外和微光图像融合

针对传统融合方法信息缺失较多与连续性较差等问题,提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）与稀疏表示的红外和微光图像融合方法。利用NSDTCT进行多尺度分解获得低频成分和高频子带成分,引入稀疏表示理论,构建低频成分和高频成分的融合模型,将图像融合分别转化为对应稀疏编码的融合,低频和高频成分稀疏表示系数分别根据加权平均和多方向对比度准则进行融合。进行对比实验,选用平均梯度（AG）、标准差（STD）、互信息（MI）、边缘保持度（QAB/F）、结构相似度（SSIM）这5种客观指标,结果较传统方法分别提升2.1%、3.3%、16.1%、6.6%、8.5%以上,表明该方法能够有效保留红外微光图像信息,提高融合图像连续性和成像质量。     

基于深度学习的心血管血流动力学参数反演

考虑现有血流动力学参数反演方法在实际应用中存在计算量大、迭代易发散等问题,提出一种新的基于深度学习的心血管血流动力学参数反演方法.首先建立一维-零维耦合的多尺度血流动力学模型;随后基于卷积神经网络和全连接神经网络提出一种用于参数反演的混合多源输入深度网络模型;针对测量波形中的噪声干扰问题,提出一种同时利用多个深度网络的...     

Curvelet域蒙特卡罗估计的随机噪声衰减

针对低信噪比地震资料进行噪声压制时,传统滤波方法容易损伤有效波。研究认为,curvelet多尺度多方向的分析能力可以有效分离随机噪声,提出基于蒙特卡罗估计的自适应非线性阈值函数法衰减噪声能量,实现在压制噪声的同时保持有效反射信息。模型算例及大巴山地区某地震资料的处理实例表明,该方法能够有效地压制随机干扰,同相轴连续性与剖面信噪比较传统小波方法显著提高,一定程度上改善了常规滤波处理方法在压制噪声的同时对有效波的影响。     

一种引入吸收衰减的压缩感知薄储层识别方法

常规基于压缩感知稀疏反演方法是基于频域平稳地震褶积模型进行的，而实际地下介质是粘弹性的，这使得该方法的反演反射系数振幅缺失、位置偏移。针对该问题，本文通过引入时频衰减因子，构建改进的感知矩阵，将稀疏反演从常规的频率域拓展至衰减频率域。反演结果在一定程度上可恢复缺失的振幅，增强弱信号的识别能力。由于噪声影响，以上处理结果中仍存在噪声干扰，故在衰减频率域稀疏反演的基础上，引入平滑的高斯函数，对反演目标函数进一步优化，以有效压制残存的噪声干扰；之后将反演结果与褶积宽频子波可生成高分辨率地震剖面，由此形成了一种引入吸收衰减的压缩感知薄储层识别方法。薄层理论模型及含有河道砂储层的实际地震资料的处理结果表明，本文方法较常规方法，有效地增强了薄层弱信号的振幅及横向连续性，可在保证信噪比的情况下，提高地震资料的分辨率及薄储层的识别能力。     

基于地震地质模型的高分辨率处理方法

根据层序地层学理论并利用钻井、测井和地震已知信息 ,对油田和探区的地震层序模型进行了研究 ,建立了有效的地震地质模型。将地震地质模型用于地震资料的联合反演 ,提高了地震资料的分辨率。这种基于地震地质模型的高分辨率处理方法能补偿地震记录的高频成分并拓宽低频成分 ,有效地扩展了信号的有效频带。在提高分辨率的同时 ,改善了资料的信噪比 ,从而提高了用地震时间剖面解决地质问题的能力。     

贺兰山岩画的多尺度非局部滤波算法

针对贺兰山岩画提出了一种新的滤波算法,该方法基于混合多尺度和非局部平均滤波的思想处理噪声图像.首先,将RGB彩色空间转换到L*a*b*颜色空间;其次,对L*a*b*颜色空间的每个分量进行多层小波变换;然后通过2种不同的策略处理粗尺度的小波系数,即对低频系数进行非局部平均滤波,对高频系数进行阈值处理,并对处理后的粗尺度小波系数进行重构得到上一层的低频图像;之后,对每一个尺度继续上面的操作直到得到最细尺度的系数,并对完全重构的图像进行非局部平均滤波;最后,将处理结果转换到通常的RGB彩色空间.大量的实验用于讨论参数的选取和算法的有效性.结果表明,该方法在计算效率、鲁棒性和视觉效果方面均优于已有的混合高斯尺度方法、多尺度双边滤波方法、非局部平均滤波方法.     

测井资料与地震属性关系研究综述

测井资料和地震资料是地震勘探中两种最重要的资料,由于地震波的频散,使合成地震记录与地面地震记录不能完全匹配,因此使用之前必须对二者进行频率校正;地震资料在测井资料约束下可以进行反演,以求取地下波阻抗,主要有两种方法：基于褶积模型的波阻抗反演方法和基于波动方程的波阻抗反演方法;可以用多属性变换由地震资料预测测井信息。上述3种方法是目前研究测井资料与地震属性关系的主要方法。     

基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法

针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。