一种基于KPCA的绕射信息分离方法

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在油气勘探的过程中,需要对叠后地震数据中的绕射波信息进行提取,从而得到地下小尺度地质体的信息.本文在前人提出的使用主成分分析法(PCA)提取绕射波信息的基础上,进一步发展使用了基于核的主成分分析技术(KPCA)的提取绕射波信息方法,即通过构建数据模型,选取核函数进行KPCA运算,并利用不同的主分量进行信号重构,从而达到将绕射波和反射波分离的目的.相对于传统PCA,这种方法对于地震数据中弯曲的同相轴,以及倾斜的界面或者倾斜的同相轴有着更好的识别能力,在提取过程中能够提供更加精细的绕射波信息. In the process of oil and gas exploration, it is necessary to extract the diffraction wave information from the post-stack seismic data to get the information of the subsurface small-scale geological body.In this paper, the principal component analysis (PCA) Information, based on the further development of nuclear based principal component analysis (KPCA) to extract diffraction wave information method, that is, by building a data model, select the kernel KPCA kernel function, and the use of different principal components for signal reconstruction , So as to achieve the purpose of separating the diffracted waves from the reflected waves.Compared with traditional PCA, this method has a better ability of recognizing the bent events, the inclined interfaces or the inclined events in the seismic data. During the extraction process In to provide more detailed diffraction wave information.
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