PCA算法在CRP地震道集优化处理中的应用研究

论文摘要

本文首先总结了叠前偏移得到的共反射点(CRP)道集优化处理及主成分分析(PCA)技术的研究现状.CRP道集通常包含随机噪声和相干噪声,其主要表现为CRP地震资料信噪比低、道集同相轴不平、存在呈现抛物线特征的残余多次波等.这些问题会导致叠加成像不理想及构造解释误差,甚至导致后续错误的地震储层反演结果,对定量地震解释带来不利影响.针对道集优化问题,文中给出了一种新的解决方案,将多用于图像处理的主成分分析(PCA)算法创新性的应用于CRP地震道集优化处理研究,其基本原理是利用CRP道集有效信号同相轴呈水平特征,且能量强,其主分量特征单一的特点,对地震数据相关矩阵进行特征值分解,选取大特征值分量进行信号重建,即滤除次要分量等噪声及残余多次波能量.文中给出了公式推导过程和模型验证效果,并将该方法应用于南海某实际地震工区,处理效果表明,相比于当前流行的Radon变换道集优化处理方法,主成分分析(PCA)道集优化方法噪声识别精度高,保幅性强,可以同时去除随机噪声、线性成像噪声和残余多次波,且计算效率高,适合于大数据量作业.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周家雄,马光克,隋波,徐伟,张万龙,曾勇坚,卢回忆

关键词: 主成分分析,道集优化,随机噪声压制,多次波压制

来源: 地球物理学进展 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 中海石油(中国)有限公司湛江分公司,洛恩能源科技(北京)有限公司

基金: 国家科技重大专项(2016ZX05024-006-004)资助

分类号: P631.4

页码: 1577-1583

总页数: 7

文件大小: 2087K

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