基于迭代收缩阈值网络的地震数据重构研究

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由于复杂地球物理条件的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道、坏道的情况,严重影响后续的处理解释工作.压缩感知理论的提出使得地震数据可以不满足Nyquist频率进行稀疏压缩恢复,但重构效果受限于变换域以及参数的选择.因此,本文通过结合压缩感知凸优化算法迭代收缩阈值算法以及深度神经网络,通过用深度神经网络的每一层表示迭代收缩阈值算法的迭代过程,通过端到端的学习自动更新网络中的参数.将本文的方法应用于Tesseral模拟数据以及实际地震数据的地震数据重构,并与传统的迭代收缩阈值算法进行对比,实验结果表明,基于迭代收缩阈值网络的重构方法精度高,重建所需时间短,可以更有效地恢复地震信号.
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为了分析研究隧道施工过程中岩爆现象同TSP法得到弹性参数之间的关系,总结岩爆段落泊松比、弹性模量等参数随纵波速度的变化,首先统计了超前地质预报工作中TSP法得到的岩石弹性参数;然后以此为基础,比较了岩爆与非岩爆段落内物性参数的变化特征,分析了实测弹性模量、泊松比等参数随纵波速度的变化趋势与理论计算曲线之间的区别.结果 表明:①地震波速、弹性模量等弹性参数与应力大小存在相关性,对于存在岩爆现象的高应力段落,纵波速度通常大于5000 m/s,体积模量往往大于40 GPa;②岩爆段落内,掌子面附近一定范围内的波
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