【摘 要】
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目前基于字典学习的三维地震数据重建方法通常采取二维逐切片重建的策略,这种重建方式忽略了切片间的相互联系,未能充分运用地震数据各个方向上的连续性约束。为此,提出了一
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中海油研究总院有限公司,中国石化中原油田分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“致密裂隙介质波致流机理及物性甜点检测关键算法研究”(41874146),国家科技重大专项“东濮凹陷油气富集规律与增储领域”(2016ZX05006-004),中海油科技项目“陆上致密储层的特性和评价技术应用研究”(YXKY-2019-ZY-04)联合资助.
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目前基于字典学习的三维地震数据重建方法通常采取二维逐切片重建的策略,这种重建方式忽略了切片间的相互联系,未能充分运用地震数据各个方向上的连续性约束。为此,提出了一种三维联合重建方法——快速结构字典学习三维数据重建方法。该方法在压缩感知理论框架下,利用快速结构字典学习算法训练训练集,产生三维自适应字典;然后利用三维自适应字典、观测矩阵以及正则化正交匹配追踪算法对数据进行高精度重建。模型数据和实际数据的重建结果表明,该方法能够恢复地震数据的细节特征,具有重建精度高、保幅性良好的优点。
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