基于稀疏表示的高分辨率方法研究

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高分辨率处理对降低勘探开发风险有着重要意义。提高分辨率的处理方法包括反褶积、反Q滤波和基于时频分析的吸收衰减补偿方法,这些方法在实际应用中均有诸多的限制条件。为了更有效地提高地震资料的分辨率,论文尝试了使用稀疏表示理论进行提高分辨率的处理。通过对压缩感知理论的分析推导,确定了地震资料频率域压缩感知提高分辨率方法,并在具体实现中将噪声考虑进采样矩阵中,使得采样矩阵更大概率的满足RIP准则,有效改进了原有频率域压缩感知算法。进一步对稀疏表示和压缩感知重构算法进行研究,探讨了匹配追踪和基追踪两种算法的特点。在压缩感知高分辨算法中,当只对信号优势频带进行处理时,子波矩阵会出现秩亏的情况,因此本文通过数值模拟研究了子空间匹配追踪和基追踪两种算法在不同采样率下的重建精度和收敛速度。通过实验得出了当稀疏度保持不变时,信号重构结果随采样率降低而变差,子空间匹配追踪算法具有与基追踪算法相当的重建性能,且具有较低的算法复杂度,能够更好的用于数据重构。最后使用最小相位和混合相位子波合成地震记录进行了算法实验,实验表明改进算法不受相位限制,具有较好的抗噪音能力,但是通过推导,也认识到该算法只有在子波不变的情况下才能取得好的效果。为了解决时变子波的问题,本文研究了基于子波衰减原子库的高分辨率处理方法,并对算法中子波字典的构建方法进行了改进。通过对Ricker子波原子库存在问题的分析,提出了通过实际资料提取子波,对子波使用Q值进行吸收衰减处理获得子波原子库的思想。在实验中将其与常用的Ricker子波原子库进行重构对比,并证明该算法大大提高了反演的速度和精度。由于基于压缩感知和基于子波衰减原子库的高分辨处理方法都需要使用子波信息,子波提取的质量将直接影响到最终的效果,因此论文专门对子波提取方法进行了研究。通过对比分析常用的子波提取方法的不足,选择了三阶累积量算法,较好地解决了不同相位子波的提取问题。论文最后通过不同相位、不同信噪比的理论资料进行实验,实验结果表明改进的算法具有很好的抗噪音能力,能够适应时变子波,是一种优秀的提高分辨率算法。最后,使用研究算法对实际资料进行了高分辨率处理,处理结果大大提高了资料的分辨率,进一步验证了研究方法是一种可靠的高分辨率处理算法。
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