双稀疏字典和FISTA的地震数据去噪

地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤，双稀疏字典提供了两层稀疏模型，比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示，然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm，FISTA）对初始字典系数进行更新，接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame，DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数，最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数，并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比，该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示，在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比；与字典学习去噪方法相比，该方法不仅拥有较快的去噪速度，而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.     

基于自适应步长OBFGS算法的快速时间域全波形反演

将OBFGS(Online-BFGS)优化算法应用到全波形反演中,OBFGS算法是一种不依赖Wolfe准则求取步长的优化算法。基于OBFGS算法的特点,提出了自适应步长策略,可以根据当前目标函数的变化情况自适应调整步长。基于自适应步长的OBFGS算法不要求在调整步长时计算正演和梯度,因此可以加快计算速率。通过对Marmousi型进行反演的精度分析表明,基于自适应步长OBFGS算法全波形反演提高了反演精度。反演效率分析结果表明,基于自适应步长的OBFGS算法的反演耗时较短,具有更快的收敛速度,提高了反演的效率。     

基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪

为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。     

基于局部采样MCMC方法的时移探地雷达反演

马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法,可以用来解决概率反演的问题.基于MCMC方法的反演不依赖于准确的初始模型,可以引入任意复杂的先验信息,通过对先验概率密度函数的采样来获得大量的后验概率分布样本,在寻找最优解的过程中可以跳出局部最优得到全局最优解.MCMC方法由于计算量巨大,应用难度较高,在地球物理反演中的应用尚处于起步阶段.作者将MCMC方法应用到时移探地雷达(GPR)反演中,并结合双差法对时移的目标区域进行准确反演.在双差法时移反演的过程中,作者对目标区域使用拓展的Metropolis算法进行局部采样,减小了计算量的同时,进一步提高了目标区域的反演精度.最后对合成的数据进行了反演测试,对目标区域的反演误差进行了分析,说明了基于局部采样的MCMC反演方法的有效性,目标区域反演结果特征明显,反演效果好.     

多孔黏弹介质平面波理论及波场数值模拟

本文将黏弹固体骨架与各向异性多孔弹性模型相结合,并将地层黏弹性的特性考虑其中,更好地刻画了快P波和横波在地震频带的衰减现象。将多孔黏弹模型模拟结果同传统弹性模型模拟结果对比显示,多孔黏弹模型在模拟真实储层方面更具优势。     

基于常Q模型的分数阶粘弹介质数值模拟方法

基于常Q模型的解耦分数阶拉普拉斯算子粘滞波动方程,可以分开模拟振幅衰减和相位错动。但该方程拉普拉斯算子的阶数是随空间变化的,因此数值求解存在一定困难。这里基于截断的泰勒展开,经过一系列近似,推导出拉普拉斯算子的阶数与空间无关的解耦分数阶粘滞弹性波动方程。采用中心差分计算时间导数,使用交错网格伪谱法计算空间导数。数值算例表明,新的方程在处理非均匀介质时具有精度高,计算简便的优点。     

地震波在孔隙介质中低频衰减现象的粘弹性特征分析及近似（英文）

由于介观尺度的孔隙流体流动,弹性波传播过孔隙岩层时在地震频段表现出较强的频散和衰减。Johnson理论给出了在任意孔隙形状的条件下,部分气水饱和孔隙介质的理论相速度和品质因子的解析解。本文在Johnson模型的基础上,通过对Q值曲线的低频和高频近似,推导了Q值曲线的近似公式,以及基于孔隙介质基本地球物理参数和孔隙斑块几何形态参数T和比表面积S/V的最大衰减Qmin近似公式。通过与理论值的对比,对Qmin近似公式存在的线性误差进行改正,进一步提高了精度。复杂的斑块形态对最大衰减Qmin和过渡频率ftr的都产生一定影响,且对ftr影响更大。因为数值模拟直接求解介观尺度的Biot孔隙介质方程需要极大的计算量,我们使用Zener模型建立了等效粘弹模型,有效地模拟了地震频带内的衰减和频散现象。     

空间归一化边界识别方法用于判断地质体的水平位置及深度(英文)

边界识别是重磁数据解释中的常用方法之一,依据其结果可划分出地质体的水平范围。边界识别结果受地质体埋深及导数计算误差的影响所识别边界与真实边界之间存在一定的差距,且边界识别法无法直观地给出地质体的深度信息。为了获得异常体的水平位置和深度信息,本文提出空间归一化边界识别方法,其对不同深度的边界识别函数进行归一化计算,空间归一化边界识别法的最大值对应于异常体的水平位置和深度。常规边界识别结果的误差随理深的减小而减小,而空间归一化边界识别法是通过最大值来判断地质体的位置,最大值是在地质体处获得,因此归一化边界识别方法所获得的结果是准确的。通过理论模型试验证明归一化边界识别方法能有效地完成异常体的水平位置和深度的计算,所获得的水平位置和深度信息与理论值相一致,为下一步的勘探计划提供了更加可靠的依据。将其应用于实际航磁数据的解释,获得了断裂的具体分布形式。     

L1-L2范数联合约束稀疏脉冲反演的应用

稀疏脉冲反演实际上就是利用反褶积原理, 从带有噪声的地震道中计算出具有稀疏分布特征的反射系数的振幅和时间.稀疏脉冲反演是非线性优化问题, 通常都是把非线性优化问题转化为线性优化问题, 然后用线性优化算法求解.以范数约束为基础, 提出L1-L2范数联合约束求解的方法.该算法采用了目前国际流行的内点算法, 与传统的优化算法相比, 这种算法具有精度高, 速度快的优点.通过研究人工模型和南海某油田实际数据, 表明该算法的计算结果和测井记录吻合好, 提高了地震分辨率, 目的层段分辨率优于8m.利用反射系数剖面预测的储层厚度和开发井吻合很好, 大大地降低了资源量计算的风险和油田开发的不确定性.