一、地震子波估计─高阶累积量矩阵方程法（论文文献综述）
康治梁[1]（2020）在《地震子波盲提取优化算法与稀疏反褶积》文中认为面对油气需求量持续增大、油气勘探越来越多地面向深层复杂油气藏的局面,工业界对地震信号处理水平提出了更高的要求。地震子波盲提取和反褶积一直以来是地震信号处理的重要课题。地震子波的提取是波阻抗反演及正演计算的基础,反褶积处理则关乎地震剖面的分辨率。基于高阶累积量的地震子波盲提取算法只需对反射系数做少许统计假设,便能够在地层信息未知的情况下获取地震子波,而且无需对地震子波的相位做先验假设,一直以来受到广泛关注。该算法将导致一个高维度的优化问题,因此用非线性寻优算法求解是适宜的。本文学习研究了多重模拟退火算法（Coupled Simulated Annealing）,它是对经典SA算法的富有意义的改进,它的特征是利用转移概率将多个寻优历程耦合在一起。在多重模拟退火算法的多个子算法中,CSA-M算法性能是最突出的,它的自适应调节机制能显着降低对初始温度参数设置的敏感性,能有效避免参数调优的负担。同时它自身具有的可并行特征使其能用多线程的方式执行,不会因为增多了寻优历程而明显增大计算时间。本文的实验表明用CSA-M算法求解以高维度优化为特征的高阶累积量地震子波盲提取问题是有效的,且能有效抵抗噪声干扰。对于反褶积问题,本文以反射系数的稀疏性为突破口,将稀疏恢复领域的非凸型L1/2正则化理论引入反褶积处理算法,并首先在平稳地震信号处理上证实了它的有效性,和常规的L1正则化相比,它有较好的抗噪声能力以及对正则化参数的良好适应能力,有助于保护弱反射系数。考虑到地下介质的非弹性特征,本文将L1/2正则化进一步发展到对非平稳地震信号的处理上,在能获取Q值的情形下,该方法是非常有效的,能有效消除地层滤波和子波对反射系数的影响。本文进一步考虑到了在实际工作中地震子波可能无法准确获取的问题,并发展了输入子波不准确情形下的反褶积算法,基于的思想是块坐标下降算法。在L1/2正则化约束下,通过对一维和二维模型的测试,本文证实了该算法能同时恢复地震子波和地震反射系数,进而为该算法在实际场景下工作开辟了可能性。
张亚南[2]（2014）在《地震子波相位对反射系数序列反演的影响及其校正方法研究》文中进行了进一步梳理地震子波的准确提取对地震反褶积处理、波阻抗反演和正演模拟具有重要意义,但现有的子波提取方法中子波相位往往难以准确估计。常规解决方案是对反褶积后的地震记录进行相位校正处理,以消除子波残余相位影响。但由于对校正对象特性认识不足、校正方法自身存在局限等原因,传统的子波相位校正方法消除子波相位影响的结果往往不理想。本文深入研究了子波相位对反射系数序列反演的影响规律、子波相位校正约束判别准则和子波相位校正方法,并将其扩展到非平稳地震记录处理领域,完成了以下具有创新性的工作:为研究子波相位对反射系数序列反演结果的影响规律,明确校正对象特性,本文采用自回归滑动平均（Autoregressive Moving Average,ARMA）模型描述地震子波,并通过对称映射ARMA模型零极点的方式构造一系列具有相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,采用构造的地震子波对合成地震记录进行反褶积处理,分析总结得出子波相位对反演的影响规律:当地震子波相位估计不准确时,反射系数序列反演的结果中会残留一个纯相位滤波器,即反演结果为真实反射系数序列与纯相位滤波器的褶积,并且此纯相位滤波器的相位谱为真实子波相位谱与估计子波相位谱之差。数值仿真实验和实际地震资料处理验证了子波相位对反射系数序列反演结果的影响规律,通过最大方差模和变分两种准则可以准确辨识出真实子波的反演结果。为解决现有子波相位校正方法中约束判别准则对噪声敏感的问题,本文提出了一种基于高阶累积量零点切片的子波相位校正约束判别准则。在综合对比常用约束判别准则抗噪能力的基础上,建立含噪反褶积模型,从高阶累积量对高斯噪声“盲”的特性出发,给出了采用校正结果高阶累积量的零点切片作为子波相位校正约束判别准则的可行性推论,以增强子波相位校正方法的抗噪能力。数值仿真实验和实际地震资料处理证明了该准则可在噪声污染地震记录中有效实现子波相位校正结果的准确判别。为解决传统子波相位校正方法校正结果精度不高的问题,本文提出了一种线性与非线性相结合的子波相位校正方法。该方法首先采用基于高阶累积量三谱的矩阵方程法（线性方法）预估子波相位残余,然后通过单位化振幅谱的方式构造可遍历任意因果和相位特性的纯相位滤波器,并采用纯相位滤波器寻优法（非线性方法）准确估计相位残余,最终通过相位谱除实现子波相位校正。该方法突破传统子波校正中的常相位假设,可适用于任意因果任意相位特性的子波相位残余校正中,能够在保证校正精度的前提下提高校正效率。数值仿真实验和实际地震资料处理证明了该方法能够有效校正子波残余相位,并具有良好的抗噪能力。本文将线性与非线性相结合的子波相位校正方法应用于时变子波相位校正中,以解决非平稳地震记录中时变子波相位校正问题。在建立地震记录时变子波模型的基础上,研究了时变子波相位对校正处理的影响规律,分析了直接应用线性与非线性相结合的子波相位校正方法的缺陷,并在此基础上提出一种分段时变子波相位校正方法。该方法将地震记录分解成若干等长的重叠片段,采用线性与非线性相结合的子波相位校正方法在每段中提取子波相位残余,并将提取的相位残余延拓至每一时间点,采用时变反褶积恢复原始的反射系数序列。数值仿真实验和实际地震记录处理结果验证了该方法的有效性和可行性。通过以上内容的研究,明确了子波相位对反演结果的影响规律,提供了一种对高斯噪声具有较强抵抗能力的相位校正约束判别准则,提出了一种线性与非线性相结合的地震子波相位校正方法,并且针对非平稳地震记录中时变子波相位校正方法进行了初步研究,为提高地震记录的分辨率提供了一条新的途径。
罗方[3]（2013）在《基于高阶统计量的非最小相位地震子波提取方法研究》文中研究表明在地震勘探中地震子波的提取是一个至关重要的问题。地震子波的提取方法主要分为两类[1]：一类是统计性子波提取，另一类是确定性子波提取。前者又包括基于二阶统计量方法和基于高阶统计量方法；如果随机变量是服从正态分布的，用二阶统计量就可以提取信号的全部信息，如果对于不满足高斯分布的随机过程，利用二阶统计量不能够提取信号的全部信息，所以基于二阶统计量方法在实际信号处理过程中是具有局限性的。随后在信号处理领域提出了高阶统计量的概念，它包含了信号中更多的有用信息。所以，只要是利用相关函数或者功率谱作为工具对信号进行分析处理不能够得到准确结果的任何问题都可以尝试使用高阶统计量的方法来解决。基于高阶累积量提取地震子波的方法是根据高阶统计量的特性，分别计算地震记录的三阶累积量和四阶累积量；由于高斯白噪声的高阶累积量为一个常数，所以地震记录的高阶累积量与地震子波的高阶累积量只相差一个比例系数；然后对地震记录三阶累积量和四阶累积量进行一系列的计算和变换，从而提取到地震记录中的地震子波。基于高阶谱提取地震子波的方法是从频域的角度出发，计算地震记录的四阶谱，分析地震记录四阶振幅谱和相位谱与地震子波四阶振幅谱和相位谱的对应关系，然后根据它们之间的关系对地震记录的四阶振幅谱和四阶相位谱进行计算，从而得到地震子波的振幅谱和相位谱，最终重构出地震子波。本文采用理论非最小相位地震记录和实际地震记录作为模型，根据对提取子波的效果分析，可以得出，基于高阶统计量方法提取的子波误差较小，吻合度很高。所以，在实际的地震勘探中，基于高阶统计量方法是提取地震子波最合适和有效的方法。
张亚南,戴永寿,王少水,彭星,牛慧[4]（2011）在《高效ARMA模型高分辨率地震子波提取方法》文中提出ARMA模型的最大优点是用较少的参数描述一个精确的子波,超定阶容易造成计算量大、运算速度慢,欠定阶不能满足精确子波描述的要求。针对高阶累积量对特殊切片敏感,且在短时数据下应用效果差的问题,本文采用基于自相关函数的奇异值分解（SVD）法确定AR模型阶数,同时将信息量准则法与高阶累积量法相结合,提出了一种新的MA模型定阶法。数值仿真和实际地震数据处理结果均表明,本文所用方法可有效地压制加性高斯色噪声,信息量准则法可有效提高MA定阶的准确率,在保证子波精度的同时尽可能降低模型阶数,实现运算高效率。
夏知伟[5]（2011）在《地震子波优化提取方法研究》文中认为地震子波估计是地震资料反褶积处理、AVO三参数反演、地震波阻抗反演、偏移、特征提取、地震正演模型和地球物理解释工作的基础。即子波提取的好坏直接影响正演模型,反演结果及地震资料的解释。得到较准确的地震子波有着重要的研究意义。针对实际子波是混合相位,噪声干扰比较强,而子波的频率分布在部分频段上,采用合适的带通滤波器,可以有效滤除部分噪声,提高子波提取精度。针对子波的长度不确定,反射系数为非高斯序列情况下,采用高阶累计量进行大致判断子波的长度。针对假设地震记录由褶积模型形成,分别采用滑动平均（MA）、自回归滑动平均（ARMA）模型进行建立目标函数,再求解提取出地震子波。首先在ARMA模型下采用SM（Steiglitz-Mcbride）算法提取地震子波,仿真表明在零相位下及噪声干扰较强的情况下能提取出较准确的地震子波,在混合相位下提取结果相对较差；然后利用高阶累计量对相位保留的特点,可采用累积量矩阵方程法求解,然而其对短合成地震数据序列及子波长度不确定情况下,提取效果不好,因此对高阶累积量进行傅里叶变换得到高阶累计量谱,利用其提取子波相位再结合SM算法提取子波振幅,重构得到地震子波,形成SM算法联合高阶累积量谱（SM-HOCS）求解地震子波,仿真表明结果较理想；最后在MA模型下建立目标函数进行地震子波提取,采用带通滤波器对合成地震数据滤波和高阶累计量进行大致判断子波的长度,为改进遗传算法提供搜索范围以便更好提取出地震子波,在混合相位和信噪比比较低的情况下仿真及对实际资料处理都得到了很好结果。针对求解一般实数编码遗传算法对有界区域的多峰高维函数全局优化问题存在不足,对其改进形成了改进遗传算法。为避免种群漂移、早熟收敛和如何增加种群的多样性问题,采用融入混沌原理,将有多个相同的一些个体进行混沌扰动；为了提高搜索方向的有效性,采用共轭方向搜索为变异方向和粒子群优化思想进行有向交叉。改进遗传算法不仅收敛速度快,鲁棒性好,而且能得到较高的优化精度,能够有效地维持种群的多样性,克服进化过程中的“早熟”现象。对经典测试函数仿真和在MA模型下进行地震子波建立目标函数求解及应用于实际资料提取地震子波,都表明改进遗传算法具有很好全局搜索能力。
彭星[6]（2011）在《基于反褶积的信息反馈控制地震子波提取方法的研究》文中认为地震子波的估计质量直接影响到高分辨率、高信噪比、高保真度的地震勘探数据处理结果。针对实际地震数据处理过程中,提取的地震子波是否准确无法判断、子波提取方法的性能优劣无法衡量的问题,提出一种基于反褶积的信息反馈控制子波提取的方法。其中对反褶积方法进行深入分析,首先采用基于稀疏假设的混合相位反褶积方法获取反射系数序列,与参数化模型方法提取的子波褶积获得合成地震记录,然后通过地震剖面属性分析优化获得关键属性,利用合成地震记录和原始地震记录中的关键属性比较结果判断提取子波的准确性和子波提取技术的有效性,最后利用比较结果修正子波,得到高精度的地震子波。由反褶积方法得到的反射系数序列的精度直接影响到得到的合成地震记录的精度。通过对经典反褶积以及现有改进反褶积方法的研究,针对各种反褶积方法的假设条件及适用范围不同而导致提取的反射系数序列精度不高的问题,采用基于稀疏假设的混合相位子波反褶积方法,将反射系数序列的求解问题转化成最优化问题,通过建立目标函数和反复迭代求解最佳反射系数序列。与经典的最小平方反褶积方法相比,理论分析和数据仿真实验结果表明该方法在子波为混合相位时求取的反射系数序列精度较高,与子波褶积后得到的合成地震记录与原始地震记录十分相似。基于信息反馈的地震子波提取方法另一个关键问题是反馈信息和反馈机制的确定。针对地震剖面属性具有复杂性和交叉性的特点,采用地震剖面属性分析优化方法,得到反映地震剖面特性的关键属性（波形、时延、主频、频宽）,确定反馈信息。通过分析合成地震记录过程中各个环节对地震剖面关键属性的影响,建立反馈机制,根据不同的关键属性的差异确定子波提取方法的改进方向,达到提高子波精度的目的。在保证反褶积提取的反射系数序列的精度较高和通过地震剖面属性分析优化得到的反馈信息准确的前提下,采用本文提出的方法对线性（累积量矩阵法）与非线性（累积量拟合法）相结合的参数化模型方法提取的子波进行验证和子波修正。理论分析和实验数据仿真表明,在原始子波已知时,利用修正后的子波合成新的地震记录并进行二次子波提取,将二次子波与原始子波进行比较,可验证子波提取方法的有效性,间接验证了反褶积提高地震记录分辨率的特性;在原始子波未知时,通过合成地震记录与原始地震记录的关键属性比较法可有效的指导改进子波提取方法,提高子波精度。
王少水[7]（2010）在《参数化地震子波模型定阶方法研究》文中认为高分辨率地震子波提取技术是油气地震勘探领域高分辨率处理技术亟待解决的重要研究课题。针对目前子波提取技术所存在的子波求解精度不高和运算成本过高的缺陷,本文深入研究地震记录特性及假设条件和边界约束,详细分析地震子波的各种属性和特征,突破MA（Moving Average）模型假设的地震子波提取技术,提出一种阶数吝啬的ARMA（Autoregressive Moving Average）模型对地震子波进行参数化准确建模的方法。其中对子波ARMA模型定阶方法进行深入研究,首先采用基于自相关的奇异值分解法确定AR（Autoregressive）部分阶数,然后将信息量准则函数融入高阶累积量MA定阶法中,提出一种新的MA定阶方法,提高子波ARMA模型MA定阶准确率。在保证子波精度的前提下尽可能地降低模型阶数,提高运算效率,最终实现高效率高精度的子波模型定阶。高阶累积量理论上可以完全抑制高斯噪声,保留信号的相位信息等特点,但是高阶累积量对特殊切片敏感,在确定ARMA模型AR阶数时需采用特殊切片构造矩阵,将AR定价转换为求解矩阵的有效秩,此时切片选择困难,AR定阶不稳定。而基于自相关函数的SVD法确定ARMA模型AR阶数成熟且易操作,仿真实验表明该方法运算速度快,可在适宜的噪声环境中使用。高阶累积量在数据充足的情况下样本估计值较理想,但是实际资料数据总是有限的,导致应用高阶累积量确定ARMA模型MA阶数时稳定性差。为此本文提出一种新的MA模型定阶方法,将基于自相关函数的信息量准则函数引入到基于累积量的MA定阶方法中,修正由高阶累积量引起的定阶偏差。仿真实验表明,新方法可有效提高MA定阶的稳定性及准确性。在模型定阶的基础上,分别采用SVD-TLS算法和累积量法估计ARMA模型AR参数及MA参数。由于在短时数据下高阶累积量对模型定阶及参数估计效果不理想、ARMA模型的反因果部分定阶不稳定等,导致地震子波ARMA模型参数估计存在一定的偏差,本文采用非线性优化算法对模型阶数所对应的参数进行优化,进一步提高模型参数估计值的准确性。
高少武,赵波,贺振华,马玉宁[8]（2009）在《地震子波提取方法研究进展》文中研究表明地震数据子波提取,是地震资料反褶积处理、波阻抗反演以及正演模拟的基础工作.准确的地震子波估计技术对于高分辨率、高信噪比、高保真度的地震勘探数据处理具有极为重要的意义.在过去的二三十年中,数字信号处理理论、非线性理论、优化理论得到了很大发展,这些为地震子波提取技术和方法注入了新的巨大活力.本文首先简要地说明了与地震子波紧密相关的褶积模型,然后对地震子波提取现状进行了概括阐述,最后给出了地震子波提取前景屉望.
戴永寿,王俊岭,王伟伟,魏磊,王少水[9]（2008）在《基于高阶累积量ARMA模型线性非线性结合的地震子波提取方法研究》文中研究表明在地震子波非因果、混合相位的假设下,本文应用自回归滑动平均（ARMA）模型对地震子波进行参数化建模,并提出利用线性（矩阵方程法）和非线性（ARMA拟合方法）相结合的参数估计方式对该模型进行参数估计.在利用矩阵方程法确定模型参数范围的基础上,利用累积量拟合法精确估计参数.理论分析和仿真结果表明,该方式有较好的适应性:一方面提高了子波估计精度,避免单独使用矩阵方程法在短数据地震记录情况下可能带来的估计误差;另一方面提高了子波提取运算效率,降低了ARMA模型拟合方法参数范围确定的复杂性,避免了单纯使用滑动平均（MA）模型拟合法估计过多参数所导致的运算规模过大问题.初步应用结果表明该方法是有效可行的.
高伟[10]（2008）在《基于高阶统计实现地震反射系数和子波估计》文中提出本文对地震子波估计和反褶积的理论方法进行了研究。在常规的地震子波估计和反褶积的处理中,通常假设地震子波是最小相位,反射系数为白噪的。这些假设条件及其对应的方法在实际应用中效果一般较好,但不能保证假设条件总是正确的。而基于高阶统计的地震子波估计恰恰能够消除对地震子波的最小相位假设和反射系数的白噪假设,并为进一步求解反射系数,实现反褶积奠定基础。本文就是在前人研究的基础上,研究和实现基于高阶统计量的非最小相位的地震子波估计的方法,并进一步探讨了反射系数的求取。同时,创造性的将独立变量分析（ICA）算法应用于地震资料的反褶积处理中,实现了地震子波和反射系数的同时求取。主要完成了以下工作:1.在无噪声假设条件下,实现了最小相位地震子波估计及地震反褶积。2.在无噪声假设条件下,利用高阶谱（双谱）估计出非最小相位地震子波。然后,结合同态反褶积方法的思想求出了反射系数。3.在无噪声假设条件下,利用地震记录时间延迟矩阵和地震子波带状褶积矩阵,将地震褶积模型转化为一般线性混合ICA模型,采用FastICA算法,将带状性质作为先验信息,实现所谓的带状ICA算法（B-ICA）,得到个数与子波算子长度相等的多个反射系数序列估计和子波序列估计,最后利用褶积模型提供的附加信息优选出最佳的反射系数和地震子波。4.在无噪声的条件下,结合同态反褶积思想,将地震记录由时域变换到复倒谱域,使地震褶积模型变换为一般线性混合ICA模型,再利用FastICA算法将地震子波和反射系数分离,最后将分离的地震子波和反射系数再反变换到时域,得到相应的地震子波和反射系数。模型数据和实际二维地震道数值算例表明:对于统计性反褶积,在不对反射系数作高斯白噪假设和不对子波作最小相位假设的所谓“全盲”条件下,本文介绍的基于ICA的两种反褶积方法可以较好解决地震盲反褶积问题,是基于二阶统计特性的地震信号统计性反褶积方法的提升,具有可行性和应用前景。
二、地震子波估计─高阶累积量矩阵方程法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地震子波估计─高阶累积量矩阵方程法（论文提纲范文）
（1）地震子波盲提取优化算法与稀疏反褶积（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题依据及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和创新点 |
| 第2章 基于高阶统计量的地震子波提取理论 |
| 2.1 随机向量的特征函数及其高阶统计量 |
| 2.2 高阶累积量的性质 |
| 2.3 高阶统计量框架下地震子波提取目标函数 |
| 第3章 基于多重模拟退火算法的子波估计 |
| 3.1 经典模拟退火算法 |
| 3.2 多重模拟退火算法 |
| 3.2.1 CSA算法的转移概率 |
| 3.2.2 CSA算法的性能 |
| 3.2.3 仿真实例 |
| 3.3 基于CSA-M算法的地震子波盲提取 |
| 3.3.1 仿真结果 |
| 第4章 L_(1/2)正则化理论及其在地震稀疏反褶积的应用 |
| 4.1 平稳地震信号的反褶积 |
| 4.2 L_1正则化及其求解 |
| 4.3 L_(1/2)正则化及其求解 |
| 4.4 两种正则化方法下反褶积效果的对比 |
| 4.4.1 简单模型 |
| 4.4.2 复杂模型 |
| 4.4.3 实际数据测试 |
| 4.5 基于L_(1/2)正则化的衰减介质反褶积 |
| 4.5.1 非平稳地震信号的正演 |
| 4.5.2 衰减介质稀疏反褶积 |
| 4.6 子波不准确条件下的反褶积算法 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（2）地震子波相位对反射系数序列反演的影响及其校正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地震子波相位提取及其对反演的影响 |
| 1.2.2 地震子波相位校正约束判别准则 |
| 1.2.3 地震子波相位校正技术 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 |
| 第二章 地震子波相位对反演结果的影响规律研究 |
| 2.1 参数化建模描述地震子波相位特性 |
| 2.1.1 地震子波MA模型 |
| 2.1.2 地震子波ARMA模型 |
| 2.1.3 地震子波MA与ARMA模型对比 |
| 2.2 具有相同振幅谱不同相位谱子波的构造 |
| 2.3 反演结果中相位影响规律的分析 |
| 2.4 数值仿真验证 |
| 2.5 子波反演结果的判别 |
| 2.6 实际地震记录处理及分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于高阶累积量零点切片的子波相位校正约束判别准则研究 |
| 3.1 高斯噪声对子波相位校正约束判别准则的影响 |
| 3.2 含噪反褶积建模 |
| 3.3 高阶统计量及其性质 |
| 3.4 基于高阶累积量零点切片的子波相位校正约束判别准则 |
| 3.5 数值仿真验证 |
| 3.5.1 判别准则有效性验证 |
| 3.5.2 数据长度对判别准则的影响 |
| 3.5.3 噪声对判别准则的影响 |
| 3.6 实际地震记录处理及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 线性与非线性相结合的子波相位校正方法研究 |
| 4.1 基于高阶谱矩阵方程的子波相位校正方法 |
| 4.2 基于相位扫描寻优的常相位校正方法 |
| 4.3 高阶谱矩阵方程和纯相位滤波器寻优相结合的子波相位校正方法 |
| 4.3.1 三谱累积量矩阵方程法预估残余相位 |
| 4.3.2 构造纯相位滤波器描述相位残余 |
| 4.3.3 纯相位滤波器寻优法准确估计残余相位 |
| 4.4 合成记录仿真测试 |
| 4.5 实际地震记录处理及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 非平稳地震记录中子波相位校正方法研究 |
| 5.1 地震记录时变子波模型 |
| 5.2 线性与非线性相结合的子波相位校正方法在非平稳地震记录中的应用 |
| 5.3 非平稳地震记录中时变子波相位对校正处理的影响规律 |
| 5.4 非平稳地震记录中分段时变子波相位校正方法 |
| 5.4.1 非平稳地震记录的分段 |
| 5.4.2 分段提取结果的相位延拓 |
| 5.4.3 时变相位反褶积 |
| 5.5 合成记录仿真测试 |
| 5.5.1 分段长度测试 |
| 5.5.2 相位延拓测试 |
| 5.5.3 相位反褶积测试 |
| 5.5.4 噪声测试 |
| 5.5.5 不同相位变化形式测试 |
| 5.6 实际地震记录处理及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于高阶统计量的非最小相位地震子波提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题依据和意义 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 高阶统计量概述 |
| 2.1 高阶统计量的基本概念 |
| 2.1.1 高阶统计量和高阶谱的概念 |
| 2.1.2 高阶累积量和高阶矩的概念 |
| 2.1.3 高阶累积量谱和高阶矩谱的概念 |
| 2.2 矩与累积量的转换 |
| 2.3 高阶矩和高阶累积量的计算 |
| 2.4 高阶累积量和高阶矩的性质 |
| 第3章 地震子波理论及地震记录的合成 |
| 3.1 地震子波概述 |
| 3.2 地震子波提取方法综述 |
| 3.3 地震记录的合成 |
| 3.3.1 噪声概述 |
| 3.3.2 地震褶积模型 |
| 3.3.3 最大相位子波的地震记录合成 |
| 3.3.4 混合相位子波的地震记录合成 |
| 第4章 基于高阶累积量提取地震子波 |
| 4.1 基于高阶累积量提取地震子波的原理 |
| 4.2 基于高阶累积量提取地震子波的方法实现 |
| 4.3 基于高阶累积量的地震子波提取效果展示 |
| 4.3.1 最大相位地震子波提取效果展示 |
| 4.3.2 混合相位地震子波提取效果展示 |
| 4.3.3 实际地震记录子波提取效果展示 |
| 第5章 基于高阶谱提取地震子波 |
| 5.1 高阶谱估计的提出与发展 |
| 5.2 基于高阶谱提取地震子波的原理 |
| 5.3 基于高阶谱提取地震子波的方法实现 |
| 5.3.1 地震子波振幅谱的计算 |
| 5.3.2 地震子波相位谱的计算 |
| 5.4 基于高阶谱的地震子波提取效果展示 |
| 5.4.1 最大相位地震子波提取效果展示 |
| 5.4.2 混合相位地震子波提取效果展示 |
| 5.4.3 实际地震记录子波提取效果展示 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（4）高效ARMA模型高分辨率地震子波提取方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 地震记录模型描述 |
| 3 ARMA模型定阶 |
| 3.1 基于SVD的AR定阶方法 |
| 3.2 MA模型定阶 |
| 4 ARMA模型参数估计 |
| 4.1 AR模型参数估计 |
| 4.2 MA模型参数估计 |
| 4.3 数据长度对参数估计的影响 |
| 4.4 噪声对参数估计的影响 |
| 4.5 欠定阶与超定阶对地震子波提取的影响 |
| 4.6 已知条件下子波提取实验 |
| 5 实际地震资料处理 |
| 6 结论 |
（5）地震子波优化提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外现状分析 |
| 1.3 本文所做工作及结构安排 |
| 第2章 地震子波提取参数化建模 |
| 2.1 地震子波提取问题的数学模型建立 |
| 2.2 地震子波提取采用的框架结构 |
| 2.2.1 基于MA系统模型建立地震子波目标函数 |
| 2.2.2 基于自适应算法系统提取地震子波 |
| 2.2.3 基于AR系统框架建立地震子波的目标函数 |
| 2.2.4 基于ARMA系统框架建立地震子波的目标函数 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 基于SM算法的ARMA模型地震子波提取 |
| 3.1 SM算法的基本原理 |
| 3.2 基于SM算法提取地震子波 |
| 3.2.1 提取零相位地震子波 |
| 3.2.2 提取混合相位地震子波 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 基于SM-HOCS的地震子波提取 |
| 4.1 高阶统计理论概述 |
| 4.2 基于高阶累计量的MA模型地震子波提取 |
| 4.3 基于SM算法与高阶累积量谱法联合(SM-HOCS)提取地震子波 |
| 4.4 基于SM算法联合高阶累计量谱(SM-HOCS)实际应用 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 基于改进遗传算法的MA模型地震子波提取 |
| 5.1 遗传算法 |
| 5.2 改进遗传算法 |
| 5.2.1 改进遗传算法求解无约束优化问题 |
| 5.2.2 方程组问题求解 |
| 5.3 基于改进遗传算法的MA模型地震子波提取 |
| 5.4 基于改进遗传算法对实际资料处理 |
| 5.5 小结 |
| 总结和展望 |
| 致谢 |
| 主要参考文献及相关资料 |
| 攻读硕士学位期间参与科研成果 |
（6）基于反褶积的信息反馈控制地震子波提取方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题的主要研究内容 |
| 第2章 基于反褶积的信息反馈控制子波提取方法思路 |
| 2.1 思路和流程图 |
| 2.2 地震记录褶积模型 |
| 2.3 参数化模型方法提取地震子波 |
| 2.3.1 地震子波的 ARMA 模型描述 |
| 2.3.2 线性与非线性融合的ARMA 模型参数提取 |
| 2.3.3 子波筛选 |
| 2.3.4 合成地震记录 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 混合相位反褶积方法的研究 |
| 3.1 研究反褶积方法的意义 |
| 3.2 反褶积概念 |
| 3.3 反褶积与信噪比、分辨率的关系 |
| 3.3.1 反褶积与信噪比的关系 |
| 3.3.2 反褶积与分辨率的关系 |
| 3.4 反褶积方法的研究 |
| 3.4.1 反射系数序列性质 |
| 3.4.2 反射系数序列的求解方法 |
| 3.4.3 最小平方反褶积 |
| 3.4.4 基于稀疏假设的混合相位子波反褶积 |
| 3.5 数据仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 地震剖面关键属性的确定 |
| 4.1 地震剖面属性分析优化 |
| 4.1.1 地震剖面属性分析 |
| 4.1.2 地震剖面属性优化 |
| 4.2 地震信号的频谱分析 |
| 4.2.1 地震信号的频谱特征及其应用 |
| 4.2.2 地震信号频谱的求取方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于信息反馈思想的地震子波提取方法 |
| 5.1 利用反馈信息修正地震子波的研究现状 |
| 5.2 各环节对地震剖面关键属性的影响 |
| 5.2.1 地震子波提取过程的影响 |
| 5.2.2 反褶积过程的影响 |
| 5.2.3 子波筛选和合成地震记录过程的影响 |
| 5.3 利用地震剖面关键属性修正子波的方法 |
| 5.3.1 流程图与步骤 |
| 5.3.2 子波主频、频宽、振幅的校正 |
| 5.3.3 子波相位的校正 |
| 5.4 数据仿真实验 |
| 5.4.1 通过二次提取子波验证子波提取方法的有效性 |
| 5.4.2 通过地震剖面关键属性验证子波提取方法的有效性 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（7）参数化地震子波模型定阶方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题的主要研究内容 |
| 第2章 地震子波ARMA建模 |
| 2.1 地震勘探原理 |
| 2.1.1 反射法地震勘探 |
| 2.1.2 地震记录褶积模型 |
| 2.1.3 地震记录反褶积 |
| 2.2 地震子波提取 |
| 2.3 参数化地震子波建模 |
| 2.3.1 地震子波MA模型 |
| 2.3.2 地震子波ARMA模型 |
| 2.3.3 地震子波MA、ARMA模型的优缺点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 随机信号统计理论及其在地震子波提取中的应用 |
| 3.1 随机过程及其特征函数 |
| 3.2 随机过程的二阶统计特性 |
| 3.2.1 自相关函数 |
| 3.2.2 平稳时间序列偏相关函数 |
| 3.3 随机过程的高阶统计量 |
| 3.3.1 高阶矩和高阶累积量的定义 |
| 3.3.2 累积量与矩的转换关系 |
| 3.3.3 矩和累积量的性质 |
| 3.3.4 高阶累积量在地震子波估计问题中的适用性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 因果ARMA子波模型系统辨识 |
| 4.1 相关分析法识别模型 |
| 4.2 基于SVD的AR定阶方法 |
| 4.3 MA 模型定阶 |
| 4.4 ARMA模型参数估计 |
| 4.4.1 AR模型参数估计 |
| 4.4.2 MA模型参数估计 |
| 4.4.3 数据仿真实验 |
| 4.5 真实地震资料的子波提取 |
| 4.5.1 地震子波模型类别辨识 |
| 4.5.2 实际地震子波ARMA模型定阶及参数估计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 线性非线性结合法辨识非因果ARMA子波模型 |
| 5.1 非因果子波ARMA模型辨识 |
| 5.2 数据仿真实验 |
| 5.2.1 线性法提取子波 |
| 5.2.2 非线性优化模型参数 |
| 5.3 实际地震资料的子波提取 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（8）地震子波提取方法研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 地震褶积模型 |
| 2 地震子波提取问题 |
| 3 地震子波提取方法研究现状 |
| 3.1 波动方程地震子波提取 |
| 3.2 零相位子波提取 |
| 3.3 同态理论提取地震子波 |
| 3.4 谱模拟方法提取地震子波 |
| 3.5 高阶统计量方法提取地震子波 |
| 3.5.1 高阶累计量方法提取地震子波 |
| 3.5.2 高阶谱方法提取地震子波 |
| 3.5.3 倒谱方法提取地震子波 |
| 3.6 非线性理论提取地震子波 |
| 3.7 井旁地震道提取地震子波 |
| 3.8 时变空变地震子波提取 |
| 4 地震子波提取的展望 |
（9）基于高阶累积量ARMA模型线性非线性结合的地震子波提取方法研究（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 地震子波褶积模型及子波提取方式分析 |
| 3 地震子波ARMA模型的累积量拟合方法 |
| 4 线性非线性相结合的ARMA模型参数估计 |
| 5 仿真试验 |
| 5.1 数据长度对子波提取的影响 |
| 5.2 噪声对子波提取的影响 |
| 5.3 不同超定阶数对子波提取的影响 |
| 6 实际地震资料的子波提取 |
| 7 结 论 |
（10）基于高阶统计实现地震反射系数和子波估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 地震子波估计和反褶积方法研究现状 |
| 1.2.1 地震子波估计方法研究现状 |
| 1.2.2 地震反褶积方法研究现状 |
| 1.3 本文的基本研究思路和研究内容 |
| 1.4 主要创新点 |
| 1.5 理论意义和实际应用价值 |
| 2 地震反褶积和子波估计 |
| 2.1 最小平方反褶积 |
| 2.1.1 最小平方滤波 |
| 2.1.2 最小平方滤波因子的求解 |
| 2.1.3 最小平方反褶积（脉冲反褶积）原理 |
| 2.2 最大熵反褶积 |
| 2.2.1 最大熵反褶积原理 |
| 2.2.2 最大熵子波反褶积的实现步骤 |
| 2.3 同态反褶积 |
| 2.3.1 同态反褶积原理 |
| 2.3.2 希尔伯特变换子波反褶积 |
| 2.4 子波估计 |
| 2.4.1 地震子波 |
| 2.4.2 基于二阶谱因式分解提取最小相位地震子波的几种方法 |
| 2.5 地震反褶积与子波估计数值算例 |
| 2.5.1 模拟算例 |
| 2.5.2 实际二维剖面算例 |
| 3 基于高阶统计量实现非最小相位子波和反射系数估计 |
| 3.1 高阶统计量方法的理论基础 |
| 3.1.1 特征函数 |
| 3.1.2 高阶统计量的定义 |
| 3.1.3 高阶矩和高阶累积量的转换关系 |
| 3.1.4 高斯过程的高阶矩和高阶累积量 |
| 3.1.5 高阶矩和高阶累积量的性质 |
| 3.2 高阶谱非最小相位子波提取方法及在反褶积中的应用 |
| 3.2.1 基于高阶谱的地震子波估计方法的提出 |
| 3.2.2 基于高阶谱的地震子波估计方法的研究思路 |
| 3.2.3 基于高阶谱的地震子波估计方法原理 |
| 3.2.4 基于高阶谱（双谱）的地震子波估计 |
| 3.2.5 基于高阶谱（双谱）地震反褶积 |
| 3.3 数值算例 |
| 3.3.1 模拟算例 |
| 3.3.2 实际二维剖面算例 |
| 4 基于独立变量分析同时实现地震反射系数和子波估计 |
| 4.1 独立变量分析问题描述 |
| 4.2 独立变量分析的定义及其线性模型 |
| 4.3 独立变量分析的假设和约束条件及解混模型 |
| 4.4 独立变量分析算法的性能指标 |
| 4.5 独立变量分析的实现原理 |
| 4.5.1 互信息最小化目标函数 |
| 4.5.2 信息传输最大化或负熵最大化目标函数 |
| 4.5.3 独立变量分析的最大似然目标函数 |
| 4.6 数据的预处理 |
| 4.7 快速ICA（FASTICA）算法 |
| 4.8 基于ICA 算法同时实现地震反射系数和子波估计 |
| 4.8.1 地震盲反褶积ICA 模型的建立 |
| 4.8.2 基于ICA 算法实现地震盲反褶积的原理 |
| 4.8.3 基于ICA 算法的地震盲反褶积的数值算例 |
| 4.9 基于ICA 的同态盲反褶积 |
| 4.9.1 基于ICA 的同态盲反褶积的原理和步骤 |
| 4.9.2 基于ICA 的同态反褶积的数值算例 |
| 5 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 发表的学术论文 |
四、地震子波估计─高阶累积量矩阵方程法（论文参考文献）
- [1]地震子波盲提取优化算法与稀疏反褶积[D]. 康治梁. 成都理工大学, 2020(04)
- [2]地震子波相位对反射系数序列反演的影响及其校正方法研究[D]. 张亚南. 中国石油大学(华东), 2014(01)
- [3]基于高阶统计量的非最小相位地震子波提取方法研究[D]. 罗方. 成都理工大学, 2013(S2)
- [4]高效ARMA模型高分辨率地震子波提取方法[J]. 张亚南,戴永寿,王少水,彭星,牛慧. 石油地球物理勘探, 2011(05)
- [5]地震子波优化提取方法研究[D]. 夏知伟. 西南交通大学, 2011(04)
- [6]基于反褶积的信息反馈控制地震子波提取方法的研究[D]. 彭星. 中国石油大学, 2011(10)
- [7]参数化地震子波模型定阶方法研究[D]. 王少水. 中国石油大学, 2010(04)
- [8]地震子波提取方法研究进展[J]. 高少武,赵波,贺振华,马玉宁. 地球物理学进展, 2009(04)
- [9]基于高阶累积量ARMA模型线性非线性结合的地震子波提取方法研究[J]. 戴永寿,王俊岭,王伟伟,魏磊,王少水. 地球物理学报, 2008(06)
- [10]基于高阶统计实现地震反射系数和子波估计[D]. 高伟. 中国海洋大学, 2008(02)