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《中国海洋大学》 2011年
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基于独立变量分析的盲反褶积研究

高伟  
【摘要】:反褶积是提高地震记录分辨率的主要方法,传统的地震反褶积方法在计算时常常需要对反射系数和地震子波附加一定的假设条件,即假设反射系数为白噪的随机序列及地震子波的相位是最小相位的。在这些假设条件下,传统反褶积方法一般能够较好的提高地震记录的分辨率,但是实际应用中反射系数和地震子波并不总能满足上述假设条件,因此不能保证传统反褶积方法的正确性。而盲反褶积方法针对传统反褶积方法中需要对反射系数和地震子波附加假设条件的缺点,在不假设反射系数是白噪的随机序列及地震子波的相位是最小相位的前提下,实现地震反褶积,可使反褶积的结果更接近实际情况。因此,进行地震盲反褶积研究具有重要的现实意义和发展前景。本学位论文依托国家高新技术研究发展计划(863计划)课题“随钻地震(RVSP)技术研究”(课题编号:2006AA06A108)。 盲反褶积起源于盲源分离,已经在语音信号,数据挖掘,医学信号,图像识别和无线通讯中等领域内得到了比较广泛的应用。而在地球物理领域,盲反褶积也已经在去噪,多次波衰减和地震反褶积处理中有了初步的应用。盲反褶积在实际中的应用已经成为了一个主要的发展趋势。独立变量分析算法是随着盲源分离和盲反褶积方法发展起来的一种有效的盲源分离算法,可以仅在源信号满足独立性的假设前提下,从系统的观测值中分离出各个源信号,经过近30年的发展,已逐渐成为了盲反褶积的主流算法。目前对于基于独立变量分析的盲反褶积的研究尚处于发展阶段,其理论和应用上都有待于深入的研究和完善。 本文在前人研究的基础上,对基于独立变量分析的盲反褶积算法进行了研究和改进,并将研究的盲反褶积算法应用到随钻地震资料的处理中,提高了随钻地震单炮记录的分辨率。主要完成了以下研究: 1.系统的研究了盲反褶积的理论基础、盲反褶积方法的分类和基本原理。 2.重点研究独立变量分析算法的定义,基本原理,目标函数和学习算法及其算法的性能指标; 3.总结了无噪声条件下的基于独立变量分析的单道地震盲反褶积算法,主要是基于独立变量分析的时间域地震盲反褶积和基于独立变量分析的同态地震盲反褶积;在基于独立变量分析的时间域地震盲反褶积的算法模型中引入了高斯随机噪声,并利用改进的噪声协方差算法使噪声的适应能力大大提高,提出了基于独立变量分析的含噪地震盲反褶积方法; 4.研究了基于峰度准则的多道盲反褶积方法,在该方法的基础上提出了基于峰度准则的多道盲反褶积的噪声衰减方法,并利用该方法对海洋地震勘探中具有相同统计特性的特殊强干扰进行压制的强干扰衰减方法,在基于峰度准则的多道盲反褶积算法的基础上引入了独立变量分析算法的计算模型,提出了基于独立变量分析的多道盲反褶积算法; 5.研究了随钻地震勘探方法中的反褶积处理方法,针对目前以传统的反褶积方法为基础的钻头反褶积和地面地震反褶积的不足,提出了利用基于独立变量分析的含噪地震盲反褶积算法进行钻头信号提取的基于独立变量分析的钻头反褶积方法;利用基于独立变量分析的多道盲反褶积算法对随钻地震地面记录进行反褶积处理,提出了基于独立变量分析的多道随钻地震反褶积方法,在不需要参考信号的前提下对地面记录进行多道反褶积处理,直接得到随钻地震记录。 通过模型数据的数值算例和实际的地震资料研究表明:(1)对于模拟数据,基于独立变量分析的钻头反褶积方法能够有效地提高参考信号的分辨率,分离出钻头信号和钻柱效应,通过与地面记录的互相关得到高质量的随钻地震记录,与传统的钻头反褶积相比,基于独立变量分析的钻头反褶积方法在信噪比较低时依然能够取得较好的分离出钻头信号并得到分辨率较高的随钻地震单炮记录;对于实际的随钻地震资料,利用基于独立变量分析的钻头反褶积方法处理后得到的随钻地震记录的分辨率要优于利用传统钻头反褶积方法处理后得到随钻地震记录;(2)对于模型数据,基于独立变量分析的多道随钻地震反褶积在不需要参考信号的条件下能够对随钻地震的地面记录直接进行反褶积处理,可获得与传统随钻地震数据处理方法类似且分辨率更高的随钻地震记录,而且与传统的地震反褶积方法相比该方法可在信噪比较低时依然能够取得较好的分辨率效果;对于实际的随钻地震地面记录,利用基于独立变量分析的多道随钻地震反褶积方法得到的随钻地震记录的分辨率也优于利用传统随钻地震处理方法的结果;(3)利用基于峰度准则的多道盲反褶积噪声衰减方法能够将模拟数据中具有相同统计特性的强干扰完全衰减,而且具有较好的抗噪性,对实际的海洋地震勘探资料,该法也能较好的压制由于采集设备漏电所造成的强干扰。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:P631.4

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【参考文献】
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