【摘 要】
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由于受经济成本、地质条件等因素限制,地震采集数据一般为欠采样数据且含有噪声,将对数据处理和地质解释产生严重影响。为此,基于数据驱动紧框架(data-driventightframe,DDTF
【机 构】
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成都理工大学地球物理学院,中海油研究总院有限责任公司,油气藏地质及开发工程国家重点实验室（成都理工大学）
【基金项目】
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国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发重大专项——时频聚集流体识别方法研究”(2016ZX05026001-004),四川省重点研发计划项目“基于人工智能去噪的页岩气储层微裂缝识别研究”(2020YFG0157)联合资助
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由于受经济成本、地质条件等因素限制,地震采集数据一般为欠采样数据且含有噪声,将对数据处理和地质解释产生严重影响。为此,基于数据驱动紧框架(data-driventightframe,DDTF)理论,研究了三维地震数据去噪和重建问题。DDTF理论限定学习字典为一组平移不变的冗余小波紧框架,通过进一步控制字典的自由度,使DDTF算法拥有良好的鲁棒性,并且利用小波紧框架完美的重构特性,可更好地保留数据的精细特征。仿真实验和实际数据应用结果表明:DDTF算法对结构简单的三维合成地震数据及结构复杂的实际三维地震数据
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