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基于混合优化算法的地震数据匹配追踪分解
引用本文:蔡涵鹏,贺振华,高刚,黄德济.基于混合优化算法的地震数据匹配追踪分解[J].中南大学学报(自然科学版),2013,44(2).
作者姓名:蔡涵鹏  贺振华  高刚  黄德济
作者单位:1. 中国石油川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司,四川成都,610213;成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,四川成都,610059
2. 成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,四川成都,610059;成都理工大学地球物理学院,四川成都,610059;成都理工大学地球探测与信息技术教育部重点实验室,四川成都,610059
3. 成都理工大学地球物理学院,四川成都,610059
基金项目:国家自然科学基金资助项目,国家自然科学基金重点资助项目
摘    要:以5个参数(幅度、频率、相位移、尺度因子、时移)控制的Morlet小波作为匹配子波原子,在确定控制参数的过程中,提出应用具有全局优化能力的粒子群优化算法与具有局部优化能力的BFGS算法的混合优化算法,能够使得匹配追踪算法不再依赖于复数道分析确定子波原子的振幅、频率和相位的初值.控制子波时间延续长度的尺度因子是一个重要的参数.匹配追踪分解后,消除较小和较大的尺度因子和分解终止时的剩余信号能够有效地压制地震数据噪声.利用局部函数解析表达式和残差信号能量进行有效地控制算法的迭代次数可以提高计算效率.数值试验和实际资料的应用均表明:利用本文方法能够压制地震数据噪声,对地震信号快速地、精确地进行时频谱分析,为烃类检测和储层描述提供有效的手段.

关 键 词:Morlet小波  匹配追踪  粒子群算法  BFGS算法  时频分析  混合优化算法

Seismic data matching pursuit using hybrid optimization algorithm and its application
CAI Hanpeng , HE Zhenhua , GAO Gang , HUANG Deji.Seismic data matching pursuit using hybrid optimization algorithm and its application[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2013,44(2).
Authors:CAI Hanpeng  HE Zhenhua  GAO Gang  HUANG Deji
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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