【摘 要】
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针对地震资料的质量一直是制约数据处理解释结果的重要因素,而且随着新技术的开发,采集到的数据量也在不断加大,噪声的存在也不可避免,因此去噪成为了一大问题,这里应用压缩感知理论,分别以DCT与K-SVD学习字典为稀疏基对不同层位的模型数据进行测试,之后对某工区的实际地震剖面进行处理.结果表明:DCT字典去噪时会损害原地震信号的高频信息,而K-SVD学习字典的效果明显优于DCT字典,在去除噪声的同时对原地震信号的信息能够很好地保留,但由于迭代次数的增加,处理时间较长,应用基于压缩感知理论的O MP算法进行迭代运
【机 构】
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成都理工大学地球物理学院,成都 610059;成都理工大学地球物理学院,成都 610059;成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室,成都 610059;中国石油集团 川庆钻探工程有限公司钻采工
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针对地震资料的质量一直是制约数据处理解释结果的重要因素,而且随着新技术的开发,采集到的数据量也在不断加大,噪声的存在也不可避免,因此去噪成为了一大问题,这里应用压缩感知理论,分别以DCT与K-SVD学习字典为稀疏基对不同层位的模型数据进行测试,之后对某工区的实际地震剖面进行处理.结果表明:DCT字典去噪时会损害原地震信号的高频信息,而K-SVD学习字典的效果明显优于DCT字典,在去除噪声的同时对原地震信号的信息能够很好地保留,但由于迭代次数的增加,处理时间较长,应用基于压缩感知理论的O MP算法进行迭代运算,加快了K-SVD学习字典的计算速度,且能重建恢复原信号,为后面的解释工作打下良好的基础.
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