【摘 要】
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叠前AVA楔形字典利用基追踪分解算法实现叠前AVA稀疏层反演,较常规叠前反演具有较高的垂向分辨率,但由于该算法没有考虑弹性参数之间的相关性引起的不适定性,造成密度反演结
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叠前AVA楔形字典利用基追踪分解算法实现叠前AVA稀疏层反演,较常规叠前反演具有较高的垂向分辨率,但由于该算法没有考虑弹性参数之间的相关性引起的不适定性,造成密度反演结果非常不稳定。为此,基于Zhang的常规叠前AVA稀疏层反演,结合Downton的参数协方差矩阵特征分解去相关思路,重新推导了叠前AVA楔形字典和叠前AVA稀疏层反演的目标函数;在此基础上,通过引入低频软约束项补偿反演的低频信息,可以获取全频带的反演结果,进一步降低了三参数反演的不适定性,提高了密度项的反演精度。模型数据和实际数据试算结果表
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