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基于迭代虚同相轴的层间多次波压制方法: 层间多次波的存在会降低地震数据的信噪比和产生假构造等问题,必须予以压制。本文在常规虚同相轴压制层间多次波方法的基础上,与迭代反演算法相结合,形成了迭代虚同相轴的层间多次波压制方法。该方法以常规虚同相轴预测的多次波结果作为...; 谢俊法王小卫曾华会禄娟邵喜春; 关键词：层间多次波迭代反演多次波压制

基于源层位的层间多次波压制技术及其应用: 2024年; 低速煤层发育会形成能量较强的层间多次波,使得地震数据中的一次有效反射波信号被淹没,难以识别,导致地震成像精度较低,严重影响了后续的地震解释.针对上述的层间多次波压制问题,本文根据实际工区地震数据的能量、频率在横向上存在较大的差异特征,研发形成了基于源层位的地震资料层间多次波压制技术,并在准中地区进行了应用研究.模型合成数据及实际数据应用结果表明:本文提出的方法技术可有效压制模型数据与实际数据中的层间多次波,同时较好地保护一次反射波,验证了本文方法的正确性.而且,实际数据层间多次波压制处理后的地震数据剖面结构特征更加符合沉积规律,多次波能量、频率在横向上差异减小,为后续的烃源岩预测提供可靠的数据.; 包培楠王维红; 关键词：层间多次波多次波压制煤层

一种改进的SRME方法在陆地表面多次波压制中的应用: 2024年; 表面多次波压制是地震资料处理的重要环节。目前海洋资料处理中最常用的SRME方法可以有效预测表面多次波模型,通过匹配相减实现多次波压制。但是SRME方法需要全波场信息,对观测系统要求比较严格,受陆上不规则采集限制难以在陆上处理中应用推广。为此,引入一种改进的SRME方法,通过构建最小误差约束函数,将临近道进行时差校正参与多次波预测,提升对复杂观测系统的适应性。将该方法应用于实际陆地地震资料处理,通过对表面多次波压制前后的道集、速度谱、叠前时间偏移剖面以及合成记录的对比,验证了该方法的有效性。; 齐鹏杨金龙胡守旺; 关键词：自由表面多次波多次波压制

基于无监督神经网络匹配算法的叠前表面多次波压制方法: 2024年; 为了有效地压制海上地震勘探数据中的表面多次波,实现勘探目标的正确成像,提出一种基于无监督神经网络的叠前表面多次波匹配算法,将神经网络方法与表面相关多次波压制方法相结合,通过设定学习率不断下降,用无监督神经网络取代匹配滤波算子,对叠前地震数据进行表面多次波的压制,既不需要传统的匹配算法,也不需要在标签数据集上进行训练。在简单合成数据、Sigsbee模型数据和实际数据上的应用结果验证了该方法对表面多次波压制的有效性。; 刘立超胡天跃李徯徯刘依谋梁上林黄建东; 关键词：叠前地震数据

双程波方程的双层波场深度延拓及层间多次波压制初探: 双程波方程是关于深度变量的二阶微分方程,理论上需要两个边界条件方可在深度域准确求解,进而实现基于双程波方程的波场深度延拓及成像。常规的地震数据采集系统在地下一定深度处记录反射波作为边界条件,难以直接求解双程波方程。为解决...; 尤加春李姿仪; 关键词：偏移成像层间多次波

海上地震数据多次波压制方法综述: 2024年; 多次波压制是海上地震数据处理的重要环节,多次波压制方法一直是学者研究的重点课题。基于此,将多次波压制方法整体分为滤波类方法和预测相减类方法,其中滤波类方法包括基于时差差异的多次波压制方法和基于周期差异的多次波压制方法,预测相减类方法包括多次波预测相减法和自适应相减法,并探讨了目前稀疏反演法、闭合循环SRME等多次波压制新方法。; 陈昀李慧龙封楞楞韩佳琛; 关键词：多次波压制

Radon变换频变自适应多次波压制方法: 2024年; Radon变换是常用多次波压制方法之一,然而有限、离散的采样空间导致一次波和多次波在Radon域混叠,并且混叠程度随频率降低愈加严重.高分辨率Radon变换可以改善一次波和多次波分离效果,但分辨率的提高会降低保幅性,导致多次波残留或一次波损伤.为此,本文在最小二乘反演基础上,提出一种随混叠程度自适应分离多次波的频变滤波方法.根据Radon变换褶积模型,分析一次波和多次波频变混叠机制;建立随频率调整的修正柯西函数混叠模型;依据一次波和多次波的混叠比例设计多次波滤波器,该滤波器能够根据一次波和多次波的混叠程度自适应调整滤波函数,提高多次波估计精度.合成数据和实际数据的多次波压制实验表明,这种频变滤波方法既可以改善多次波压制效果,又可避免高分辨率反演方法计算量大的问题.; 冯璐瑜薛亚茹张程苏军利梁琪乔佳瑜; 关键词：RADON变换多次波压制

一种自由表面多次波压制方法及设备: 本发明提供一种自由表面多次波压制方法及设备，涉及深度学习领域，包括：S1：获取共中心点道集数据集合，对共中心点道集数据集合进行Radon域变换，获得第一通道输入数据和标签数据；S2：对第一通道输入数据的横纵轴分别进行归一...; 李新欣付丽华方文倩

应用主频带约束高精度Radon变换的多次波压制方法: 2024年; Radon变换是地震资料处理中常用的一种算法,通过特定路径求和实现地震数据插值、多次波压制和波场分离。然而,由于采集数据和算法限制,变换域的分辨率较低,提高Radon域分辨率一直是研究的热点。最常用的提高分辨率方法是多次迭代重加权算法,通过迭代更新权重,将加权值聚焦到地震数据曲率上,但很难将加权值聚焦到真实曲率位置。文中提出了一种优化提高变换域分辨率的新方法,即在地震数据的主频带内求取一个加权矩阵,并将加权值聚焦至真实地震曲率位置。首先,计算地震数据的主频,并以主频为中心频率,向低频和高频方向各取一个范围作为约束频带;对主频带内的地震数据采用低频约束策略,从低频到高频迭代计算加权矩阵;从主频带的最后一个加权矩阵得到最终的加权矩阵,并应用于所有其他频率的计算。主频带数据的信噪比高、振幅强,因此,该方法更加稳定,得到的加权矩阵可以显著增强变换域的分辨率。此外,与其他迭代方法相比,它避免了每个频率加权矩阵的迭代过程,计算效率更高。合成数据和实际数据的测试结果证明了该方法的在多次波压制方面的有效性和优势。; 马继涛赵凯歌廖震; 关键词：RADON变换多次波压制高分辨率

应用自注意力机制对抗网络进行海洋多次波压制方法研究: 2024年; 由于海面和海底两个强波阻界面的存在,海洋地震资料普遍发育强能量多次反射波,海洋多次波衰减贯穿着整个海洋地震资料处理的始终,是影响海洋地震资料成像品质最主要的因素之一。复杂海域情况下的多次波压制往往需要通过多方法多域分步组合的衰减策略,计算耗时而且多域多步骤会造成计算误差的累计,从而影响多次波的衰减效率和精度。为此,提出了一种基于自注意力机制对抗网络(SA-GAN)的海洋多次波压制方法。首先,针对特征数据利用多域分步组合法压制多次波获得标签数据集;其次,在U-Net生成器网络中引入自注意力机制(SA),构建基于SA-GAN网络的多次压制深度学习模型,并进行网络训练;最后,利用训练完备的SA-GAN网络对整体数据进行多次波压制处理。引入SA的U-Net生成器的GAN网络收敛速度快且计算稳定,在地震样本数据集上具有更好的数据泛化能力。与常规方法相比,本文提出的方法只需人工处理少量特征数据,网络训练后便可进行工区大量数据的多次波压制处理,避免了复杂多次波压制多方法串联组合的繁琐过程,为海洋实际地震数据的多次波压制提供了一种高效手段。模型和NH探区深水实际资料处理结果验证了本方法的有效性。; 叶月明曹晓初任浩然张春燕; 关键词：多次波压制

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