一、统计法同态反褶积（论文文献综述）
范昱琪[1]（2021）在《稳健的谱模拟反褶积方法研究》文中认为在目前中国十四五规划开局以及新冠肺炎全球大流行后世界各国重启经济的大环境下,全球发展对能源的需求更是愈加旺盛,这将使得现有条件下寻找可用的地下油气藏变得越发困难。油气勘探开发事业的发展也迎来了新的机遇和挑战。由于大部分石油、天然气等资源深埋地下,如何精准地获取其位置分布信息在油气开发过程中占据着重要地位。由于野外采集得到的地震资料分辨率较低,需要经过一定的处理后才能得到高精度高质量的地质信息。如何提升地震资料的分辨率是地震勘探者们长期研究的一个问题。反褶积方法是地震资料处理领域中一种提升地震数据时间分辨率的常用手段。和其他方式的反褶积相比,谱模拟反褶积在处理非白噪化地震数据时有着明显优势。但在子波拟合的过程中,参数的微小变化就会导致求解子波波形的较大变化,造成反褶积结果不稳健、不可控等问题。为了更好地提升地震数据分辨率,本文首先在传统谱模拟反褶积的基础上,提出了一种基于雷克子波的稳健谱模拟反褶积算法。该方法增加了地震子波频谱形态与雷克子波波形相同这一假设条件,从而降低了谱模拟过程中参数的影响,可稳健求解出形态可知的子波。该方法首先利用地震数据自相关实现地震数据子波的主频的求解,其次利用组合子波求解反褶积算子,并将算子作用于地震数据,以直观定量地提升数据的频域振幅谱,最终实现效果良好且稳健的谱模拟反褶积。进一步地,针对利用基于雷克子波的稳健谱模拟反褶积算法处理低信噪比的数据时需要设置更大的频谱提升程度这一问题,本文引入了长短时记忆神经网络,通过对反射系数序列不同频率响应之间的非线性关系进行提取,利用地震数据在中低频的信息对高频信息进行预测,实现对实际地震数据高频信息的提升,达到提高地震资料分辨率的目的。最后通过将这两种提升数据分辨率的方法应用到合成数据和实际工区采集的地震资料中,对分辨率提升结果进行对比分析,验证了所提出的提升地震数据分辨率方法的优势之处。
孔俊禹[2]（2020）在《煤田地震资料Gabor变换子波缩放和反褶积处理方法与应用》文中研究说明在煤田勘探的各个阶段,为了保证安全高效开采,必须查明采区内小构造发育情况,其中对薄煤层及落差3～5m小断层精细刻画已成为煤田地震资料处理的难点。由于地震信号是一种非平稳信号,地震波的传播具有时变特性,本文在分析Gabor变换原理的基础上,采用时频分析方法,研究了Gabor子波缩放和Gabor反褶积方法,以提高煤田地震资料的纵向分辨率。利用Gabor变换将地震数据从时间域变换到频率域,对频率域地震道进行2D平滑估计子波的频谱,通过调整缩放因子对子波频谱执行缩放,并对子波频谱的自然对数做希尔伯特变换求其相位函数,使子波明显变窄。在进行Gabor反褶积处理时,以平滑后的地震道频谱作为子波频谱,在频率域用原始地震道频谱除以子波频谱求得分辨率较高的反射率系数序列,再通过Gabor逆变换实现对地震信号纵向分辨率的提高。使用Gabor子波缩放和反褶积方法对模拟数据、煤田实际地震资料进行处理,处理后子波变窄,地震信号频带变宽,主频提升,大大提高了地震资料纵向分辨率。同时,Gabor反褶积可以校正子波形状和粘弹性衰减,对煤田强屏蔽下的深层地震信号具有很好的补偿作用。本文共有图43幅,表7个,参考文献96篇。
隋宇涵[3]（2020）在《地震时变子波估计与盲稀疏脉冲反褶积》文中进行了进一步梳理地震子波估计与反褶积是地震勘探高分辨处理中重要的一步,对后续储层反演、地震解释等的精度有重要意义。但目前由于地震子波在传播过程中的吸收衰减等造成其物理属性的改变,以及反射系数自身的结构复杂性与假设多样性等,使得地震子波提取与反褶积结果精度仍有待提高。为克服上述难点,本文分别研究了基于粘弹性衰减的盲稀疏脉冲反褶积方法,带有薄层与构造性正则化的盲稀疏脉冲反褶积方法以及基于局部地震相位属性的非稳态地震子波估计方法。具体内容如下:首先,地震子波在传播过程中由于受到吸收衰减与散射的影响,其频率、相位等均发生改变,进而影响反褶积结果。针对此问题,本文假设地震子波在地下传播呈现粘弹性衰减,提出了基于粘弹性衰减的非稳态盲稀疏脉冲反褶积方法,将非稳态盲稀疏脉冲反褶积求解转化为品质因子估计、地震初始子波估计以及反射系数反演三个部分。其数值结果显示,本文提出的方法在模拟数据以及实际数据上均获得更加准确的反褶积结果,同时,不同参数的选择、噪声数据、品质因子估计错误等测试展示了本文提出方法的有效性。然后,针对地下复杂的地质结构并提高垂向与横向分辨率,本文提出了带有薄层和构造性约束的盲稀疏脉冲反褶积方法。具体的说,一方面,当地下反射系数中存在薄层时,传统方法无法分离薄层导致结果垂向分辨率不足。针对该问题,本文使用原子范数极小化估计反射系数位置,设计成为盲稀疏脉冲反褶积代价函数中的位置约束。数值结果显示,本文方法在垂直方向上能够分离带有薄层的反射系数,提高垂向分辨率。另一方面,很多稀疏脉冲反褶积方法在估计反射系数时按照地震道逐道估计,因此二维地震数据的反褶积结果的横向连续性在一定程度上无法保护。本文提出构造性正则化约束的盲稀疏脉冲反褶积方法来保护反射系数的横向连续性,数值结果显示,本文提出的方法优于传统的逐道估计反射系数的盲稀疏脉冲反褶积方法。更重要的是,本文提出的上述改进适用于大多数盲稀疏脉冲反褶积方法。最后,地震子波在传播过程中物理属性均具有时变性。之前的方法在假设反射系数为白噪声的情况下,利用局部时频分解方法从地震数据中估计地震子波的振幅谱,并以此估计零相位时变地震子波。然而,地震子波的相位属性也很重要并影响地震子波估计的精度以及反褶积结果精度。因此,本文提出了一种基于局部时频分解与局部慢度的时变地震子波提取方法。模拟数据与测井数据测试验证了本文方法的有效性和实用性。
孙亮[4]（2020）在《煤田地震数据时频域反褶积方法研究》文中研究说明目前,煤田地震勘探在识别复杂地质构造、小尺度的地质体时,存在分辨率不能满足实际生产的问题。由于地层普遍具有粘弹性,地震子波在地下传播过程中表现出衰减特征,地震信号实为非平稳信号。基于平稳地震信号假设的反褶积方法,难以解决因地震子波衰减引起的分辨率降低问题。时频域反褶积方法考虑了地层所具有的粘弹性衰减特征,能够有效恢复地层反射系数,提高地震勘探分辨率。本文围绕时频域反褶积的关键内容:时频分析方法、时变子波提取方法和反褶积算子设计等方面进行研究。时频分析方法作为时频域反褶积的基础,对时频分析方法的研究尤为重要。本文首先从时频分辨率、相位特征和信号重构能力三个方面,对比了短时傅里叶变换（STFT）、Gabor变换、小波变换（CWT）、S变换和广义S变换方法。时频分辨率方面,CWT、S变换和广义S变换均属于多分辨率分析方法,时频分辨率高于STFT和Gabor。相位特征方面,STFT、Gabor变换、S变换和广义S变换均具有Fourier基函数,相位信息具有统一的基准。基于复信号分析技术的CWT可以获得相位信息,但相位信息没有统一的基准。信号重构方面,STFT、Gabor变换、CWT、S变换和广义S变换都具有很好的信号重构能力。因此,S变换和广义S变换兼具了STFT、Gabor变换和CWT的优点。但是,利用S变换和广义S变换分析低频信号时,普遍存在时间分辨低的问题。为解决这一问题,本文通过设计广义S变换中的高斯时窗函数,提出了一种改进的广义S变换（IGST）。理论推导表明改进的广义S变换具有无损可逆和相位基准统一的优点。改进的广义S变换在保证高频信号时频分辨率的情况下,提高了低频信号的时间分辨率,时频分析效果优于S变换和广义S变换方法。基于改进的广义S变换,本文提出复赛时频谱谱模拟法提取时变子波的方法,构建了改进的时频域（ITFD）反褶积方法。首先,利用IGST将地震记录分解至时频域,再将其转换到复赛时频域;其次,基于信赖域算法,采用高阶Fourier级数拟合复赛时频振幅谱中每一时刻的时变子波振幅谱,克服了褶积模型中反射系数白噪假设;再次,为了消除时变子波时频振幅谱提取结果的不稳定性,本文将矩形窗平滑法和时频域双曲平滑法用于时变子波振幅谱平滑;最后,利用Hilbert变换估计时变子波时频相位谱,从而提取了时变子波时频谱。通过与实际时变子波、Gabor反褶积时变子波的时频振幅谱对比,表明本文提出的时变子波提取方法具有更加理想的效果。结合时变子波的时变特征,本文设计了合理的反褶积算子,从而构建了一种新的时频域反褶积方法。该方法的反褶积结果优于最小平方反褶积和Gabor反褶积,与实际反射系数吻合较好。结合广义标准线性固体和差分进化算法,本文建立了近似常Q值粘声波方程。采用高阶交错网格有限差分方法,实现了近似常Q值粘声波方程的数值求解。针对煤系层状、断层和陷落柱地质模型,开展了弹性声波和粘声波波场正演模拟。相对弹性声波波场,粘声波波场中反射波的能量存在衰减特征,反射波同相轴变宽。为验证改进的时频域反褶积方法的有效性,本文分别利用最小平方反褶积、Gabor反褶积和ITFD反褶积方法处理粘声波地震剖面,结果表明三种方法均可以有效提高反射波同相轴的分辨率,但最小平方反褶积没有补偿介质粘弹性导致的能量衰减,且深部反射波同相轴难以识别;Gabor反褶积补偿了介质粘弹性衰减导致的反射波能量衰减,但其存在时变子波提取效果较差,残余子波降低了地震剖面信噪比的问题;ITFD反褶积方法不仅补偿了介质粘弹性衰减导致的能量衰减,而且拓宽了地震有效频带,成像效果优于最小平方反褶积和Gabor反褶积。基于IGST的时频分析表明ITFD反褶积方法能够提高地震分辨率,拓宽地震频带,提高对断点和断面的识别能力。为了消除地震道之间的振幅能量差异,本文采用标准道的L2范数进行能量均衡,提高反射波同相轴连续性。实际地震资料处理中,若采用标准地震道提取的时变子波进行时频域反褶积,将影响地震反射波同相轴的连续性。基于L2范数的时变子波提取方法,可以有效均衡各道之间的能量差异,提高地震反射波同相轴的连续性。此外,为了提高时频域反褶积的抗噪性,本文对多道时变子波进行加权平滑处理,建立了基于ITFD反褶积方法的技术流程。实际数据验证了该技术流程的合理性和可行性,可以有效补偿深部反射波能量,提高煤田地震数据的垂向分辨率。
林弘喆,林春华,何英伟,田伟,冯德英[5]（2019）在《两步法地表一致性反褶积技术及应用》文中研究指明随着勘探开发程度的持续深入,对地震数据的分辨率要求也越来越高。目前,传统的地表一致性反褶积方法,可有效消除子波波形的空间变化,使地震波的波形趋于一致,但无法有效消除炮点和检波点产生的虚反射影响。炮检域两步法地表一致性反褶积技术,可对炮点和检波点产生的虚反射分别应用不同的参数,有效消除虚反射并压缩子波,同时对道间振幅均衡补偿,保持相位的一致性并有效展宽频谱,地震资料的分辨率在保幅的条件下得到有效提高。对松辽盆地的中浅层地震资料进行了应用,保幅处理的地震数据可有效应用于后续的地震解释和勘探部署中,具有良好的应用前景。
刘金涛[6]（2019）在《稀疏脉冲反褶积影响因素分析和适应性优选》文中指出反褶积处理是提高地震记录纵向分辨率最行之有效的技术手段。该方法通过压缩地震子波使相互干涉的地层反射得以分离,从而有效识别潜在的目的层。传统的反褶积算法分为最小二乘反褶积和稀疏脉冲反褶积两种。最小平方反褶积在地震记录有效频带范围内尝试增强高频分量,但并不能恢复出原始地震记录有效频带范围之外的频率成分,是一种线性反褶积方法。而稀疏脉冲反褶积将传统的以压缩子波为理论核心的反褶积方法转移到检测反射系数幅值和位置上来,突破了地震记录有效频带范围的限制,较大的提高了地震记录的分辨率,同时通过引入不同的反射系数概率分布函数作为稀疏约束项,有效减少了反褶积结果的多解性,是一种非线性反褶积方法。近年来,稀疏性作为信号蕴含的一种特征,重新给予了地震信号处理新的发展方向。论文通过将信号的稀疏分解理论引入到稀疏脉冲反褶积方法中,通过稀疏性正则化反演问题求得结果,将稀疏脉冲反褶积分为两大类。一类以传统的贝叶斯理论为基础,称为基于贝叶斯理论的稀疏脉冲反褶积。另一类以稀疏分解理论为核心,称为基于稀疏分解理论的稀疏脉冲反褶积。影响稀疏脉冲反褶积方法的因素众多,输入项的误差会导致反演结果的不稳定与不准确,到目前为止并没有人对这些影响因素进行过系统的研究与探讨,论文通过将稀疏脉冲反褶积方法分为两大类,分别探讨了基于不同理论的影响反褶积方法的若干因素,比如对于第一类,论文通过研究反褶积多解性、子波波形信息、正则化因子以及正则化约束项等因素,探讨其对反演结果的影响,对于第二类,论文则是探讨过完备原子库和稀疏分解算法等因素对反演结果的影响。通过一定的数值模拟试验,论文对影响稀疏脉冲反褶积方法的因素进行了归纳总结,得出了一定的结论,方便后人对稀疏脉冲反褶积方法的研究。两类方法均能显着恢复地震记录有效频带之外的高频成分,论文对两类不同稀疏脉冲反褶积方法的适应性进行了探讨,并进行了适应性优选,针对不同情况优选不同方法,提高反演结果准确性。
闫柯[7]（2019）在《基于自适应策略ISTA算法的稀疏脉冲反褶积研究》文中研究说明高分辨率处理对降低勘探开发风险有着重要意义,反褶积是提高分辨率最常用的方法。反褶积方法有很多,例如最小平方法反褶积、预测反褶积以及同态反褶积等。经过多年的发展,基于迭代阈值收缩算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,ISTA）的稀疏脉冲反褶积方法因为其简单的理论,优良的反褶积结果以及较高的计算效率,成为了现在较热门的反褶积方法,但是这种反褶积方法求解过程需要提前确定一些待定参数,而确定这些参数的过程十分复杂。为了使基于ISTA算法的稀疏脉冲反褶积方法取得更好的应用,通过对ISTA算法进行分析推导,研究了算法内部梯度步长、地震子波以及正则化参数三者对ISTA算法的影响,提出了一种自适应策略下的ISTA稀疏反褶积方法。首先,对ISTA算法内部梯度步长进行自适应研究。传统的ISTA算法采用了线性递增的搜索方式确定其内部梯度的步长,当初始输入步长不准确时,这种线性递增的搜索方式便会制约ISTA算法的收敛性。为了解决这个问题,在传统ISTA算法的基础上,每一次迭代之前适当减小输入步长,再通过线性搜索的方式,最终得到适合的内部步长。为了使算法在理论上具有收敛性,在每一次迭代过程中,都使用了上一次迭代的步长信息来构建本次迭代的辅助序列。最终得到了一种基于自适应步长FISTA算法的稀疏脉冲反褶积方法,一定程度上解决了传统方法由于初始步长输入不准确而带来的收敛速度慢的问题,达到了内部梯度步长自适应的效果。然后,将ISTA算法与循环神经网络中的反向误差传播的思想（Back Propagation Through Time,BPTT）形成了自适应地震子波ISTA算法。基于ISTA算法的稀疏脉冲反褶积方法都是首先从地震数据中提取地震子波,然后结合地震子波利用ISTA方法求解反射系数,但是当地震子波不准确时,会导致反褶积结果不理想。为了解决这个问题,在原始ISTA算法的基础上,结合深度学习循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）中反向传播（Back-Propagation Through Time,BPTT）的思想,形成了一种自适应的类RNN的ISTA算法,该方法能够自适应得到与输入地震数据相适应的地震子波,与此同时得到反褶积后的反射系数。算法第一步,利用与输入地震记录有相似特征的训练数据结合BPTT思想,训练类RNN的ISTA算法中的自适应网络部分,使其成为可以自适应输入地震记录的网络;第二步,自适应网络与反褶积求解结合,形成了一整套的类RNN的ISTA算法;第三步,将待处理地震记录带入该算法,便可以直接得出反褶积结果,在这一过程中不需要其他操作,达到了根据地震记录自适应地震子波反褶积的目的。最后,对ISTA算法中的正则化参数进行自适应研究。在稀疏脉冲反褶积的目标函数中,以及整个ISTA算法计算过程中,始终有一个正则化参数,其引入的目的是为了控制误差项与正则化项之间的关系,它对反褶积的结果起着重要的影响。通常,确定这个参数的方法很多,在这些方法的基础上,提出了基于广义stein定理（General Stein Unbiased Risk Estimation,G-SURE）的正则化参数确定方法,该方法比传统的方法有着更高的求解精度。其他方法在求解过程中,都面临着计算量大,并且所需参数并不能直接表征待求参数,而G-SURE能够直接估计了均方误差（MSE）最小时对应的待求模型参数,即反射系数,并且计算效率较高,效果较好,同时达到了自适应选取正则化参数的目的。为了验证本文提出的自适应算法的改进效果,使用不同信噪比的一维模型以及楔形模型进行了实验分析,在理论资料实验基础上,进一步对实际工区资料进行反褶积处理。实验结果证明,通过本文提出的自适应算法,不仅达到了算法自适应的目的,且比传统ISTA反褶积方法有着更好的处理效果。
申鹏,张进,胡亚洲,王兴,郭绪兵,陈松,王尧,吴怡洁,甄晴[8]（2018）在《基于Parsimony准则同态反褶积在工程地震中的应用》文中研究表明反褶积是高分辨率地震资料处理的重要手段之一,它能够有效地压缩子波,提高地震记录的纵向分辨率。在具有常规脉冲反褶积相同条件的前提下,同态法子波反褶积不用对地震子波做最小相位假设,利用对数谱平均提取子波直接分离出地震子波和反射系数序列,然后做反褶积,从而提高地震资料的纵向分辨率和横向连续性。地震映像是工程地震勘探的主要手段,对其处理通常只进行简单的滤波,无法提高其分辨率。在前人的工作基础上,将同态法子波反褶积应用到工程地震勘探中,通过Parsimony准则对反褶积结果的评价解决了同态法提取子波难以确定阈值的问题,并对实际工程中的地震映像资料进行分析,提高了资料的分辨率。
林弘喆[9]（2019）在《大庆油田T1区地震数据处理方法与应用》文中研究指明目前大庆油田已进入高成熟勘探阶段,以T1区为代表的勘探老区,尽管勘探程度较高,但是勘探潜力依然十分巨大,然而其早期的地震资料处理成果受采集、处理技术等多方面因素的影响,已无法满足现今精细的油气勘探需求。因此要达成现阶段的勘探目标,需要突破原有地震资料的瓶颈,而采用高保真、高信噪比、高分辨率的地震数据处理方法对研究区地震资料重新处理,是改善地震资料品质的有效途径。本文以T1区为例,研究和解决T1区重新进行高精度地震数据处理所面临的技术难点和方法问题。论文首先对国内外高精度地震数据处理技术研究现状进行概述。然后对T1研究区原始资料的采集,静校正,信噪比,干扰波以及能量等因素进行全面研究分析,充分认识其存在的难点。基于对研究区认识,结合地质需求,有针对性对高精度地震数据处理关键技术进行分析。最后结合T1区实例,对高精度地震数据处理实际应用及其效果进行了研究分析。本文通过对静校正方法的研究,提出解决T1区实际静校正问题的组合静校正方法,消除研究区静校正影响;通过三维锥形滤波、非均匀空间采样相干噪音衰减技术等新的保幅噪音压制技术,去除研究区干扰波影响,提高了原始资料信噪比;采用改进的两步法地表一致性反褶积进行处理,解决了T1区由于激发和接收条件引起地震子波波形、频率不一致问题,消除了炮点和检波点产生的虚反射,有效拓宽了频带,保真的提高了资料分辨率;采用交互速度分析,通过多次迭代保证速度模型精确;选定Kirchhoff积分叠前时间偏移,优选偏移孔径及反假频因子,对研究区进行高分辨率成像。最终成果构造形态准确,波形活跃,层组特征好,信噪比高,分辨率适中,断点干脆,利于进一步精细的油气勘探。论文的成果不仅能够进一步推动T1区下一步的深化勘探,更对国内同类型区域地震数据处理具有积极的借鉴意义和指导作用。
张帅[10]（2017）在《基于方向场的广义反褶积方法研究与应用》文中研究说明随着油气资源二次开发以及勘探深度的不断增加,提高地震资料分辨率是我们面临的难点,反褶积技术作为一种提高分辨率的手段不断被发展和改进。根据地震记录褶积模型,分离地震子波提取反射系数序列是最终目的,传统的几种反褶积提取子波往往要对地震子波作最小相位假设,实际上提取的子波是混合相位子波,子波相位信息展开计算比较复杂。在反褶积方法的研究过程中我们发现同态变换系统能够很好的分离褶积信号,因此本文利用地震记录在复赛谱域中地震子波和反射系数影响的频率段不同,通过方向场低通滤波将反射系数的影响削弱,再进行多道对数谱算术求平均提取子波,统计出的子波自相关性增加、精确度提高,再利用统计出的子波对原始地震记录进行反褶积处理。模型正演实验通过合成四层介质反射系数多道地震记录以及合成单炮反射波地震记录进行处理分析,统计出的子波信息与原始子波基本一致。对实际单道地震资料、叠加剖面、单炮地震记录处理效果分析表明,该方法在实际地震资料提高分辨率的处理中达到一定的应用效果。
二、统计法同态反褶积（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、统计法同态反褶积（论文提纲范文）
（1）稳健的谱模拟反褶积方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 反褶积方法研究现状 |
| 1.3 本文主要工作与贡献 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 反褶积方法概述 |
| 2.1 地震记录褶积模型 |
| 2.1.1 地震子波 |
| 2.1.2 褶积模型 |
| 2.2 反褶积提升分辨率 |
| 2.3 现有反褶积方法 |
| 2.3.1 最佳维纳滤波 |
| 2.3.2 脉冲反褶积 |
| 2.3.3 预测反褶积 |
| 2.3.4 同态反褶积 |
| 2.4 谱模拟反褶积原理 |
| 2.5 反射系数序列对子波估计的影响 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于雷克子波的稳健谱模拟反褶积 |
| 3.1 基于雷克子波的零相位子波 |
| 3.1.1 雷克子波 |
| 3.1.2 基于雷克子波的零相位子波 |
| 3.1.3 两种子波规范方差模比较 |
| 3.2 基于雷克子波的稳健谱模拟反褶积算法 |
| 3.2.1 子波主频求解 |
| 3.2.2 算子边界稳健处理 |
| 3.3 实验仿真及分析 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 理论数据实验 |
| 3.3.3 实际数据实验 |
| 3.3.4 与现有商业软件对比 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于LSTM网络的地震数据高频信息预测 |
| 4.1 长短期记忆网络 |
| 4.1.1 LSTM网络理论基础 |
| 4.1.2 网络核心原理 |
| 4.1.3 激活函数 |
| 4.2 基于LSTM网络的地震数据高频信息预测算法 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.3 实验仿真及分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 实际数据实验 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
（2）煤田地震资料Gabor变换子波缩放和反褶积处理方法与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 地震信号时频分析与反褶积处理基础 |
| 2.1 地震纵向分辨率 |
| 2.2 Gabor变换 |
| 2.3 反褶积基本原理 |
| 2.4 小结 |
| 3 Gabor子波缩放滤波器设计与计算机实现 |
| 3.1 Gabor子波缩放原理 |
| 3.2 Gabor子波缩放滤波器计算机实现 |
| 3.3 薄层地震信号Gabor子波缩放处理测试 |
| 3.4 小结 |
| 4 Gabor反褶积 |
| 4.1 Gabor反褶积原理 |
| 4.2 单道地震信号Gabor反褶积测试 |
| 4.3 楔形模型地震记录Gabor反褶积处理与分析 |
| 4.4 算法抗噪性分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 实际应用 |
| 5.1 勘探区概况 |
| 5.2 实际地震数据高分辨处理 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）地震时变子波估计与盲稀疏脉冲反褶积（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 地震子波估计方法 |
| 1.2.2 地震时变子波估计方法 |
| 1.2.3 稳态盲稀疏脉冲反褶积方法 |
| 1.2.4 非稳态盲稀疏脉冲反褶积方法 |
| 1.3 本文工作和安排 |
| 第2章 基于粘弹性衰减的非稳态盲稀疏脉冲反褶积 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于托普立兹稀疏矩阵分解的稀疏脉冲反褶积 |
| 2.3 非稳态褶积模型 |
| 2.4 基于粘弹性衰减的非稳态盲稀疏脉冲反褶积 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.6 本章总结 |
| 第3章 带有薄层和构造性约束的盲稀疏脉冲反褶积 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 原子范数 |
| 3.3 原子范数极小化反褶积 |
| 3.4 结构张量 |
| 3.5 带有薄层的盲稀疏脉冲反褶积 |
| 3.6 基于构造性正则化的盲稀疏脉冲反褶积 |
| 3.7 数值算例 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于局部相位属性的时变子波估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整形正则化与局部地震属性 |
| 4.2.1 整形正则化 |
| 4.2.2 局部地震属性 |
| 4.3 局部时频分解 |
| 4.4 局部慢度 |
| 4.5 地震时变子波估计与稀疏脉冲反褶积 |
| 4.6 数值算例 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）煤田地震数据时频域反褶积方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时频分析研究现状 |
| 1.2.2 反褶积方法研究现状 |
| 1.2.3 粘弹性理论研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文研究内容与技术路线 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 2 改进的广义S变换方法 |
| 2.1 瞬时谱分析 |
| 2.1.1 Fourier变换 |
| 2.1.2 复信号分析 |
| 2.1.3 瞬时频率和瞬时相位 |
| 2.2 短时Fourier变换 |
| 2.2.1 短时Fourier变换(STFT) |
| 2.2.2 Heisenberg测不准原理 |
| 2.2.3 Gabor变换 |
| 2.3 连续小波变换(CWT) |
| 2.4 改进的广义S变换 |
| 2.4.1 S变换(ST) |
| 2.4.2 广义S变换(GST) |
| 2.4.3 改进的广义S变换(IGST) |
| 2.4.4 数值模拟测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 时频域反褶积方法 |
| 3.1 反褶积基础 |
| 3.1.1 平稳地震记录褶积模型 |
| 3.1.2 非平稳地震记录褶积模型 |
| 3.1.3 最佳维纳滤波及最小平方反褶积 |
| 3.1.4 Gabor反褶积 |
| 3.2 复赛时频谱谱模拟法提取时变子波 |
| 3.2.1 复赛时频谱谱模拟法 |
| 3.2.2 基于信赖域算法提取时变子波时频谱 |
| 3.3 时变子波时频谱平滑 |
| 3.4 改进的时频域反褶积方法及测试 |
| 3.4.1 改进的时频域反褶积方法 |
| 3.4.2 数值模拟测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 粘声波地震波场正演及时频域反褶积方法测试 |
| 4.1 一阶速度-应力方程交错网格有限差分方法 |
| 4.1.1 弹性波波动方程 |
| 4.1.2 时间2M阶与空间2N阶差分 |
| 4.2 近似常Q粘声波方程 |
| 4.2.1 广义标准线性固体(GSLS) |
| 4.2.2 基于差分进化(DE)算法的粘声介质近似常Q值拟合 |
| 4.2.3 近似常Q值粘声波一阶速度-应力方程的构建 |
| 4.2.4 数值模拟测试 |
| 4.3 煤岩岩石物理实验 |
| 4.3.1 煤岩样品与实验设备 |
| 4.3.2 煤岩超声波速度测试 |
| 4.3.3 煤岩品质因子Q提取 |
| 4.4 煤系层状模型粘声波地震波场正演及时频域反褶积 |
| 4.4.1 煤系层状模型粘声波地震波场正演 |
| 4.4.2 时频域反褶积方法测试 |
| 4.5 煤系断层地质模型粘声波地震波场正演及时频域反褶积 |
| 4.5.1 煤系断层地质模型粘声波地震波场正演 |
| 4.5.2 时频域反褶积方法测试 |
| 4.6 煤系陷落柱地质模型粘声波地震波场正演及时频域反褶积 |
| 4.6.1 煤系陷落柱地质模型粘声波地震波场正演 |
| 4.6.2 时频域反褶积方法测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 YC煤矿三维地震资料处理及时频域反褶积应用 |
| 5.1 概况 |
| 5.1.1 地质概况 |
| 5.1.2 采集概况 |
| 5.2 三维地震资料预处理 |
| 5.2.1 静校正 |
| 5.2.2 地表一致性振幅补偿 |
| 5.2.3 速度分析、动校正(NMO)与叠加 |
| 5.3 时频域反褶积应用 |
| 5.3.1 时变子波时频谱提取 |
| 5.3.2 时变子波时频谱多道加权平滑 |
| 5.3.3 测井数据对比分析 |
| 5.3.4 时频域反褶积应用效果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）两步法地表一致性反褶积技术及应用（论文提纲范文）
| 1 两步法地表一致性反褶积 |
| 1.1 两步法地表一致性反褶积原理 |
| 1.2 反褶积算子设计 |
| 1.3 反褶积算子应用 |
| 2 实际数据分析 |
| 2.1 反褶积参数选取 |
| 2.2 反褶积质量监控 |
| 2.3 两步法地表一致性反褶积处理效果分析 |
| 3 结论 |
（6）稀疏脉冲反褶积影响因素分析和适应性优选（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 反褶积方法研究现状 |
| 1.3 稀疏脉冲反褶积方法研究现状 |
| 1.4 信号稀疏分解理论研究现状 |
| 1.5 论文结构组织 |
| 第2章 反褶积理论基础 |
| 2.1 地震记录形成机理及反褶积原理 |
| 2.1.1 褶积模型 |
| 2.1.2 反褶积原理 |
| 2.2 反褶积的主要算法 |
| 2.2.1 最小平方反褶积算法 |
| 2.2.2 同态反褶积算法 |
| 2.2.3 预测反褶积算法 |
| 2.2.4 脉冲反褶积算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 稀疏脉冲反褶积 |
| 3.1 稀疏脉冲反褶积原理 |
| 3.2 基于贝叶斯理论的稀疏脉冲反褶积 |
| 3.2.1 贝叶斯定理 |
| 3.2.2 贝叶斯反演框架 |
| 3.2.3 常见反射系数分布函数 |
| 3.3 基于稀疏分解理论的稀疏脉冲反褶积 |
| 3.3.1 稀疏表示相关概念 |
| 3.3.2 稀疏分解的原理 |
| 3.3.3 过完备原子库的建立 |
| 3.3.4 匹配追踪算法稀疏脉冲反褶积 |
| 3.3.5 奇偶分解匹配追踪算法稀疏脉冲反褶积 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 稀疏脉冲反褶积影响因素分析 |
| 4.1 基于贝叶斯理论的稀疏脉冲反褶积影响因素分析 |
| 4.1.1 影响因素分析 |
| 4.1.2 多解性对稀疏脉冲反褶积的影响 |
| 4.1.3 子波波形信息对稀疏脉冲反褶积的影响 |
| 4.1.4 正则化约束项的影响 |
| 4.1.5 正则化因子和迭代次数的影响 |
| 4.2 基于稀疏分解理论的稀疏脉冲反褶积影响因素分析 |
| 4.2.1 不同原子库选择和匹配追踪算法的影响 |
| 4.2.2 迭代次数的影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 稀疏脉冲反褶积方法适应性优选 |
| 5.1 基于贝叶斯理论稀疏脉冲反褶积方法的适应性 |
| 5.2 基于稀疏分解理论稀疏脉冲反褶积方法的适应性 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与认识 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于自适应策略ISTA算法的稀疏脉冲反褶积研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的研究内容 |
| 第2章 反褶积方法理论基础 |
| 2.1 常用反褶积方法介绍 |
| 2.1.1 最小平方反褶积 |
| 2.1.2 预测反褶积 |
| 2.2 稀疏脉冲反褶积 |
| 2.3 ISTA算法理论基础 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 自适应ISTA算法研究 |
| 3.1 内部梯度步长自适应研究 |
| 3.2 地震子波自适应研究 |
| 3.2.1 循环神经网络简介 |
| 3.2.2 地震子波自适应理论原理 |
| 3.3 正则化参数自适应研究 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 实际资料运用 |
| 4.1 实际资料验证 |
| 4.2 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
（9）大庆油田T1区地震数据处理方法与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 前言 |
| 0.1 研究目的及意义 |
| 0.2 国内外研究现状 |
| 0.3 主要研究内容和技术路线 |
| 0.3.1 研究内容 |
| 0.3.2 技术路线 |
| 第一章 原始资料分析 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.1.1 研究区地理及构造位置 |
| 1.1.2 工区地震地质条件 |
| 1.1.3 研究区地震采集情况 |
| 1.2 原始资料品质分析 |
| 1.2.1 静校正分析 |
| 1.2.2 原始资料频率分析 |
| 1.2.3 信噪比及干扰波分析 |
| 1.2.4 原始资料能量分析 |
| 1.2.5 原始资料激发子波分析 |
| 1.3 难点分析及技术对策 |
| 1.3.1 难点分析 |
| 1.3.2 技术对策 |
| 第二章 地震资料关键处理技术 |
| 2.1 静校正 |
| 2.1.1 模型法静校正 |
| 2.1.2 折射波静校正 |
| 2.1.3 层析静校正 |
| 2.1.4 地表一致性剩余静校正 |
| 2.2 叠前噪声压制技术 |
| 2.2.1 三维锥形滤波方法 |
| 2.2.2 非均匀空间采样相干噪音衰减技术 |
| 2.3 振幅补偿 |
| 2.3.1 球面扩散补偿 |
| 2.3.2 地表一致性振幅补偿 |
| 2.4 反褶积技术 |
| 2.4.1 预测反褶积 |
| 2.4.2 地表一致性反褶积 |
| 第三章 地震资料偏移成像技术 |
| 3.1 偏移的基本原理 |
| 3.2 克希霍夫叠前时间偏移 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 速度建模技术 |
| 3.2.3 叠前时间偏移关键参数 |
| 第四章 T1区地震资料处理及其效果分析 |
| 4.1 静校正处理 |
| 4.1.1 组合静校正处理 |
| 4.1.2 地表一致性剩余静校正处理 |
| 4.2 叠前综合处理 |
| 4.2.1 保幅噪音压制处理 |
| 4.2.2 振幅一致性处理 |
| 4.2.3 两步法地表一致性反褶积处理 |
| 4.2.4 叠前综合处理效果分析 |
| 4.3 叠前时间偏移 |
| 4.4 叠后拓频处理 |
| 4.5 T1 地区地震资料处理效果分析 |
| 结论与认识 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（10）基于方向场的广义反褶积方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 研究的进展与现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 几种常见反褶积方法分析 |
| 2.1 模型简介 |
| 2.2 地震子波假设相位的线性反褶积方法 |
| 2.3 不作相位假设的非线性反褶积方法 |
| 2.4 地震道盲反褶积 |
| 2.5 子波的提取方法 |
| 2.6 其他反褶积方法 |
| 第三章 基于方向场的广义反褶积方法 |
| 3.1 广义反褶积依据 |
| 3.2 基于同态变化方法原理 |
| 3.3 方向场低通滤波 |
| 3.4 多道四层介质模型试验 |
| 3.5 合成单炮记录模型试验 |
| 3.6 实际单道地震资料处理结果 |
| 3.7 实际的地震剖面处理 |
| 第四章 总结与展望 |
| 4.1 研究内容总结 |
| 4.2 研究内容的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附录Ⅰ |
| 附录Ⅱ |
四、统计法同态反褶积（论文参考文献）
- [1]稳健的谱模拟反褶积方法研究[D]. 范昱琪. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]煤田地震资料Gabor变换子波缩放和反褶积处理方法与应用[D]. 孔俊禹. 中国矿业大学, 2020(03)
- [3]地震时变子波估计与盲稀疏脉冲反褶积[D]. 隋宇涵. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]煤田地震数据时频域反褶积方法研究[D]. 孙亮. 中国矿业大学(北京), 2020(01)
- [5]两步法地表一致性反褶积技术及应用[J]. 林弘喆,林春华,何英伟,田伟,冯德英. 中国锰业, 2019(04)
- [6]稀疏脉冲反褶积影响因素分析和适应性优选[D]. 刘金涛. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [7]基于自适应策略ISTA算法的稀疏脉冲反褶积研究[D]. 闫柯. 西南石油大学, 2019(06)
- [8]基于Parsimony准则同态反褶积在工程地震中的应用[A]. 申鹏,张进,胡亚洲,王兴,郭绪兵,陈松,王尧,吴怡洁,甄晴. 国家安全地球物理丛书（十四）——资源·环境与地球物理, 2018
- [9]大庆油田T1区地震数据处理方法与应用[D]. 林弘喆. 东北石油大学, 2019(01)
- [10]基于方向场的广义反褶积方法研究与应用[D]. 张帅. 防灾科技学院, 2017(04)