【摘 要】
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随着油气勘探深入到复杂油气藏,受地质条件影响野外采集到地震资料经常会出现严重的噪声干扰从而导致信噪比低以及造成有效信号能量衰减的情况,这些都是不利于野外资料做地质解释的因素。但是地震资料数字处理要求地震资料具有高信噪比、高分辨率以及高保真度这三方面的要求,而提高信噪比是其中的首要任务。另一方面,地震勘探面积的不断扩大,野外所采集到的地震资料数据量大、信息丰富,而基于压缩感知的稀疏表示理论具有自动提
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随着油气勘探深入到复杂油气藏,受地质条件影响野外采集到地震资料经常会出现严重的噪声干扰从而导致信噪比低以及造成有效信号能量衰减的情况,这些都是不利于野外资料做地质解释的因素。但是地震资料数字处理要求地震资料具有高信噪比、高分辨率以及高保真度这三方面的要求,而提高信噪比是其中的首要任务。另一方面,地震勘探面积的不断扩大,野外所采集到的地震资料数据量大、信息丰富,而基于压缩感知的稀疏表示理论具有自动提取数据的主要特征以及良好的表达数据特征的能力,它可以有效降低地震数据的维数,用有效的低维特征来表示海量的高维地震数据。在稀疏表示部分,本文主要介绍稀疏求解算法和字典学习算法。在稀疏分解算法当中,主要研究了求解0-范数的贪婪算法和求解1-范数的凸优化算法。字典学习算法主要介绍了DCT字典、MOD字典和KSVD字典学习算法。研究了基于稀疏表示理论的超完备字典学习去除地震随机噪声的方法,将上述三种字典学习方法对合成的地震数据进行测试,研究的结果表明:学习型字典的去噪效果不论是在一维字典还是二维的字典中要比固定的DCT字典好,且由于学习型的KSVD字典使用奇异值分解算法来对字典原子进行逐列更新,所以要比MOD字典方法的去噪效果更好。由于KSVD字典并不适合处理大规模的地震数据,本文介绍了适合大规模处理图片的在线字典学习方法,将该算法应用到地震数据去噪中并用ADMM算法来代替在线字典学习算法中LARS算法来求解稀疏编码,并用合成和实际地震数据进行测试,有效地去除随机噪声保留有效信号。
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压制多次波的方法主要可归纳为三大类:基于有效波与多次波可分离性的直接滤波方法、基于波动理论的预测相减方法和基于全波场反演的方法。直接滤波方法多次波压制通常适用于地下构造相对简单的地震资料,而对于地下构造复杂的地区,由于不满足其假设条件,滤波法会失效,需要使用预测相减方法。最典型的预测相减方法为表层相关多次波压制方法SRME（Surface-Related Multiple Elimination）
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