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《中国海洋大学》 2007年
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基于粒子群算法的高阶累积量地震子波提取

路荣亮  
【摘要】: 地震子波提取是地震数据处理中一项长期的重要研究课题之一,现行的地震子波提取方法分为确定性子波提取和统计性子波提取两大类。本文采用的是统计性子波提取,假设地层反射系数是严格零均值的、三阶或四阶平稳的、非高斯、独立同分布的序列,利用地震道褶积模型通过优化算法来进行子波提取。基于地震道的四阶累积量与子波的四阶矩是倍数关系,在最小平方误差意义下构造目标函数,从而进一步用优化算法来解决子波提取问题。 本文采用了一种改进的粒子群算法作为优化方法来进行子波提取。该改进算法对两个学习因子进行了改进,使其均呈线性发展,并加入了差分变异和随机变异,同时对逃逸粒子边界条件进行改进,使其随着逃逸程度不同而自适应的变化。试验结果表明,该算法改善了“早熟”现象,收敛性也有较好的提高,比基本粒子群算法更稳定、更高效。 本文地震子波估计采用了高阶统计量中的四阶累积量,高阶累积量方法属于统计性方法,需要用大量数据才能得到比较好的估计,实际中,大量数据往往接近对称分布,这时求得的三阶累积量就会很小,易导致最终求解的子波不稳定。但对称分布序列的四阶累积量不为零且能保留相位信息。 为了提高子波提取的精度,本文首先利用奇异值分解方法对子波的长度进行了计算,对地震道的四阶累积量加三维Parzen窗加以过滤,同时,通过累积量矩阵方程法计算出初始子波作为改进粒子群算法的初始种群。结果显示,子波提取的精度有了很大改善。 最后分别采用了最小相位子波、混合相位子波和零相位子波来进行子波提取实验验证,并分别对地震道加以高斯白噪声来进行子波提取。可见应用高阶累积量估计子波的方法,不需要子波为最小相位等假设条件,从而能够对实际的地震子波进行提取。由于四阶累计量对高斯噪声不敏感,因此本文的子波提取方法可以有效地消除高斯分布的地震噪声。试验结果显示,本文的提取地震子波的方法是可行的、有效的,子波提取具有较高的精度。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘自丽;基于改进免疫算法的弹性参数反演[D];中国海洋大学;2010年
2 李新幸;多维度关联分析及在地震解释中的应用[D];东北石油大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 沈艳,郭兵,古天祥;粒子群优化算法及其与遗传算法的比较[J];电子科技大学学报;2005年05期
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3 唐斌,尹成;基于高阶统计的非最小相位地震子波恢复[J];地球物理学报;2001年03期
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 赵秋亮;基于非线性方法的地震子波提取及波阻抗反演[D];成都理工大学;2005年
2 曹艳玲;一种地震子波提取的高阶累积量方法[D];中国海洋大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 芦垒;欧阳峰;骆珍珍;;浅析幂函数加和型普适指数公式在湖泊富营养化综合评价中的应用[J];安徽农业科学;2008年33期
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10 黄丽;唐万梅;;BP神经网络的IAPSOBPNN组合训练算法[J];重庆工学院学报(自然科学版);2008年09期
中国重要会议论文全文数据库 前8条
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3 李玉;侯媛彬;;基于蚁群算法的机器人运载小车路径规划的研究[A];第十七届全国煤矿自动化学术年会、中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2007年
4 韩雅菲;王春和;;用于GPR数据处理的偏移技术浅析[A];中国地球物理第二十一届年会论文集[C];2005年
5 张晓斌;王勤耕;陈江力;李彪;雷迎春;;西部地区复杂山地地震资料采集技术[A];中国地球物理第二十一届年会论文集[C];2005年
6 文一华;辛丽珺;杜尧树;;叠前时间偏移技术在吐哈盆地的应用[A];中国地球物理学会第22届年会论文集[C];2006年
7 周国飞;赵杰颖;李祚泳;;基于粒子群优化的多指标组合算子法的大气污染预报模型[A];中国气象学会2008年年会大气环境监测、预报与污染物控制分会场论文集[C];2008年
8 曹春红;李文辉;张永坚;;遗传蚂蚁算法在几何约束求解中的应用[A];中国仪器仪表学会第六届青年学术会议论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 高雪瑶;语义特征造型的与历程无关技术的研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
3 单玉红;基于土地生态位和多主体的城市居住空间演化情景模型研究[D];武汉大学;2009年
4 冯智慧;基于高阶统计量理论的地震层位自动拾取与油气检测技术研究[D];吉林大学;2011年
5 谢丽萍;基于拟态物理学的全局优化算法设计及性能分析[D];兰州理工大学;2010年
6 孙越泓;基于粒子群优化算法的图像分割研究[D];南京理工大学;2010年
7 崔志华;微粒群算法的性能分析与优化[D];西安交通大学;2008年
8 赵瑞艳;具有切换结构的非线性系统最优控制方法研究[D];中国石油大学;2011年
9 吴宁;基于Trace变换理论的地震勘探资料面波及随机噪声消减算法研究[D];吉林大学;2011年
10 何超群;综合非线性最优化技术在剩余静校正中的应用研究[D];中国地质大学(北京);2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张娓娓;焦炭生产过程质量模型建模方法研究[D];郑州大学;2010年
2 黄明明;半监督学习方法研究及在警用平台中的应用[D];大连理工大学;2010年
3 曹志娟;煤矿设备维修管理研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
4 洪杉;基于遗传蚁群算法的属性约简研究[D];长沙理工大学;2010年
5 梁延峰;基于专家委员会的主动学习算法研究[D];中国海洋大学;2010年
6 田玉昆;相关技术在随钻地震中的应用[D];中国海洋大学;2010年
7 燕居伟;工程建设项目控制目标优化研究[D];河北工程大学;2010年
8 冯金超;基于RBF神经网络控制器设计与研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
9 肖华刚;基于客流数据挖掘的公交时刻表的研究[D];北京交通大学;2011年
10 李萍;小波网络在经济预测中的应用[D];浙江大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王轶;;地震层位标定方法综述及应用[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2011年01期
2 陈树民,于晶;松辽盆地北部储层预测技术发展历程及岩性油藏地震识别技术[J];大庆石油地质与开发;2004年05期
3 陈萍;;地震反演技术在泌阳凹陷储层预测中的应用[J];大庆石油地质与开发;2005年06期
4 李艳玲;;AVO叠前反演技术研究[J];大庆石油地质与开发;2006年05期
5 王云专;李素华;朱伦;王开燕;;基于AVO正演模拟的泊松比反演[J];大庆石油学院学报;2006年01期
6 孙鹏远,孙建国,卢秀丽;PSV波AVO方法研究进展[J];地球物理学进展;2003年04期
7 李大卫,尹成,熊晓军,马洪艳;高阶谱混合方法地震子波估计及处理[J];地球物理学进展;2005年01期
8 蒋鸿亮;陈湛文;陈小宏;;高分辨率AVO反演技术研究[J];地球物理学进展;2006年02期
9 冯晅;舒梦珵;王兆国;刘财;王典;王世煜;;P-P波和P-SV波联合AVO反演研究[J];地球物理学进展;2008年05期
10 程绍鹏;郑金云;马颖洁;;纵横波地震数据联合反演[J];国外油田工程;2006年12期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 孙鹏远;多属性AVO分析及弹性参数反演方法研究[D];吉林大学;2004年
2 王建花;叠前弹性参数反演新方法[D];中国海洋大学;2006年
3 王仁武;基于序列构造神经网络的多维数据分析研究[D];东华大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 杨瑞高;人工免疫算法及其在变压器故障诊断中的应用[D];浙江大学;2006年
2 潘成欣;用混沌遗传优化方法反演岩性参数变化率的研究[D];中国海洋大学;2006年
3 杨春峰;地震叠前反演技术及应用[D];中国地质大学(北京);2008年
4 吴少莹;多维关联规则挖掘算法研究[D];天津理工大学;2008年
5 罗一丹;免疫进化算法在函数优化中的应用[D];中南大学;2008年
6 王爱涛;基于免疫遗传算法的弹性参数反演的研究[D];中国海洋大学;2008年
7 盖兆梅;混沌优化算法在水文水资源中的应用研究[D];东北农业大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王承曙,张裕平;自适应的最小平方反褶积及在地震勘探中的应用[J];地球物理学报;1987年03期
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9 张荣沂;一种新的集群优化方法——粒子群优化算法[J];黑龙江工程学院学报;2004年04期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李丙春;;粒子群优化算法及其应用[J];喀什师范学院学报;2006年03期
2 刘彤彤;;基于小波网络的复杂系统建模方法研究[J];科技咨询导报;2007年11期
3 吴文珍;梁兴柱;房会军;马爱琴;;粒子群优化算法在管道保温优化设计中的应用[J];大庆石油学院学报;2007年03期
4 史海军;王志刚;郭广寒;;引入变异算子的粒子群优化算法[J];长春理工大学学报(自然科学版);2007年03期
5 郭伟;陈广义;;神经网络基于改进型粒子群算法的研究[J];佛山科学技术学院学报(自然科学版);2007年05期
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7 林令娟;刘希玉;;动态自适应微粒群优化算法[J];信息技术与信息化;2009年02期
8 杨晓燕;;一种离散型多目标粒子群优化算法[J];莆田学院学报;2010年02期
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10 湛燕;陈昊;;使用粒子群优化算法学习聚类算法的参数[J];大众科技;2010年06期
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2 王光辉;陈杰;潘峰;;多种群协同粒子群优化算法求解动态环境优化问题[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 徐东;李晔;唐旭东;庞永杰;廖煜雷;;基于变异行为的自适应粒子群优化算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
4 文建辉;钟科军;唐丽娟;蒋健晖;;基于离散的粒子群优化算法结合主成分分析用于相似烟气样品的色谱区分[A];全国生物医药色谱学术交流会(2010景德镇)论文集[C];2010年
5 李猛;王道波;甄子洋;;基于改进混合粒子群优化算法的模型最优降阶[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
6 陈志盛;李勇刚;;改进粒子群优化算法及其在磨削加工中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 马琰铭;;基于粒子群优化算法的晶体结构预测新技术及其在高压新结构研究中的应用[A];2011中国材料研讨会论文摘要集[C];2011年
8 司维超;韩维;史玮韦;颜刚;;一种基于蜜蜂多群体觅食的粒子群优化算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
9 王群杰;齐美清;汪伟;李磊;;粒子群优化算法在波导高通滤波器设计中的应用[A];2011年全国微波毫米波会议论文集(上册)[C];2011年
10 张翔;李纲;熊伟清;;修正AHP中判断矩阵一致性的粒子群优化算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 刘波;粒子群优化算法及其在机电设备中的应用研究[D];中北大学;2011年
3 傅阳光;粒子群优化算法的改进及其在航迹规划中的应用研究[D];华中科技大学;2011年
4 刘华蓥;粒子群优化算法的改进研究及在石油工程中的应用[D];东北石油大学;2012年
5 徐星;融合热运动机制的粒子群优化算法研究及其应用[D];武汉大学;2010年
6 王大志;面向实际工程问题的粒子群优化算法应用技术的研究[D];东北大学;2009年
7 徐文星;混沌粒子群优化算法及应用研究[D];北京化工大学;2012年
8 张玮;粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用[D];太原理工大学;2010年
9 李丹;粒子群优化算法及其应用研究[D];东北大学;2007年
10 王维博;粒子群优化算法研究及其应用[D];西南交通大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 路荣亮;基于粒子群算法的高阶累积量地震子波提取[D];中国海洋大学;2007年
2 孙晶晶;粒子群优化算法的改进及其应用研究[D];陕西师范大学;2010年
3 王婧;基于粒子群优化算法的集群调度策略研究[D];中国石油大学;2011年
4 张新娟;改进粒子群优化算法及其在图像分割中的应用[D];陕西师范大学;2011年
5 刘煌;基于GA的改进粒子群算法研究及其在TSP上的应用[D];武汉理工大学;2010年
6 苗爱敏;基于动态特征的粒子群优化算法研究[D];云南大学;2010年
7 杨洋;基于粒子群优化算法的准循环LDPC码构造[D];北京交通大学;2011年
8 沈锡;基于粒子群优化算法的船舶航向PID控制[D];大连海事大学;2011年
9 刘现;蛋白质结构预测的粒子群优化算法研究[D];福建农林大学;2011年
10 王莹;基于粒子群优化算法的无功优化及规划[D];天津大学;2005年
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