基于Voronoi图的方向区域查询方法

针对空间中方向区域查询效率不高的问题,通过引入Voronoi图,利用其特性对数据空间进行划分,提出了基于Voronoi图的方向区域查询方法.该方法在基于Delaunay三角网生成的Voronoi图索引结构基础上,将首结点与查询对象连线形成有向线段,利用Voronoi图可以通过邻接生成点延展的特点确定查询对象的位置,通过...     

OVT道集时间切片相干加强的采集脚印压制

采集脚印是地震勘探中的固有不利因素,给地震资料解释带来假象。采集脚印可以通过野外采集参数或者观测系统优化等方法进行压制,但往往成本较高。室内的叠后采集脚印压制方法因叠加模糊了观测系统的因素,信号的保真度低。为此,给出了一种OVT道集时间切片相干加强的采集脚印压制方案,即先做叠前5D数据规则化,后进行OVT叠前时间偏移,再校正OVT叠前时间偏移“蜗牛”道集的方位各向异性时差,以消除方位各向异性时差的影响;然后把“蜗牛”道集分选成单次覆盖的单个OVT道集,并按照采样时间切取OVT道集的时间切片,在时间切片上通过相干加强的方法压制采集脚印;最后把采集脚印压制后的数据反分选回“蜗牛”道集。实际数据应用表明：采集脚印在单次覆盖时间切片上的特征较时间偏移剖面上更为明显,规律性更强,与常规的叠后频率—波数域限波方法相比,该方法能更好地保持地震信号振幅的道间相对关系;在某浅海OBC采集数据的采集脚印压制中取得了明显的效果。     

海洋拖缆非常规交叉感应噪声压制方法及其应用

交叉感应噪声（Cross-Feed Noise,CFN）是海洋拖缆资料采集过程中产生的一种非常规噪声,目前针对这种噪声的研究非常少。它的压制极具挑战性,主要是由于其振幅、相位和频率通常与有效信号非常接近,而且这种噪声在时空域出现的随机性也增加了识别难度。为此,对CFN进行了详细分析。首先,阐述了CFN产生机理;其次,介绍了这种噪声在振幅、频率、空间与时间域的分布特征,并通过频率分析、频率扫描和共炮叠加等方法对其进行有效的识别;再次,运用离散傅里叶变换将单炮转换到频率空间域以识别噪声,再将噪声反变换回时间空间域,对识别的噪声模型道与单炮进行互相关,从而得到炮域的噪声模型;最后,通过多道分频自适应相减有效地压制了交叉感应噪声。实例分析表明,该CFN的压制方法是海洋拖缆资料处理的一个重要补充。