【摘 要】
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随着国际油价的下跌,勘探成本和效率成为勘探开发越来越需要关注的重点。多震源采集技术不同于传统地震勘探,通过同时或者随机延时激发多个震源来获取数据。多震源技术由于其技术上的特点,提高效率的同时,采集的数据会在波场中产生混叠,传统的地震数据处理方法不能对原始多震源混叠数据直接处理,如何高效分离多震源混叠数据成为多震源采集技术应用的重点。本文基于前人研究的基础上,针对奇异谱分析（singular spe
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随着国际油价的下跌,勘探成本和效率成为勘探开发越来越需要关注的重点。多震源采集技术不同于传统地震勘探,通过同时或者随机延时激发多个震源来获取数据。多震源技术由于其技术上的特点,提高效率的同时,采集的数据会在波场中产生混叠,传统的地震数据处理方法不能对原始多震源混叠数据直接处理,如何高效分离多震源混叠数据成为多震源采集技术应用的重点。本文基于前人研究的基础上,针对奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）方法应用于多震源数据分离进行研究。在SSA中,需要花费大量的时间在奇异值分解（singular value decomposition,SVD）,如何高效的进行SSA是需要考虑的重点。本文从SSA多源分离算法迭代机理出发,分析其利弊,采用了全频率域进行分窗,在保证数据保真度的同时加快迭代算法收敛性。而SVD中秩的选取又是SSA重构数据的关键,合适的秩的选取关系到重构数据的精度,提出在每个频率下根据自身数据的秩分布情况,采用三角形法自适应选取秩重构数据,预估噪音,进而提高多源分离精度。分别对模拟数据和实际数据进行了处理,就时间处理效率、数据保真情况和算法的灵活性上进行了分析和对比,验证了该方法的可行性和优越之处。
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