基于压缩感知的SR-ADMM地震数据重建

摘要：

施工成本和现场环境等因素导致所采集的地震数据有缺失,进而影响后续地震数据的处理和资料解释,对缺失的地震数据进行重建具有重要意义.根据压缩感知理论,若数据具有稀疏特征,则在低于奈奎斯特采样频率的条件下通过优化算法即可恢复完整数据.文中提出基于压缩感知的平方正则交替乘子方向算法(SR-ADMM)的地震数据重建方法.SR-ADMM算法在交替乘子方向算法迭代过程中加入了平方正则项,且是自适应地选取参数平衡因子.首先用字典学习对缺失地震数据进行稀疏表示,然后用SR-ADMM算法解决最优化问题并重建缺失的地震数据.模拟地震数据和大庆油田实际数据的重建结果表明:所提的基于SR-ADMM算法压缩感知地震数据方法的重建精度较高,且具有实用性.

关键词：压缩感知;地震数据重建;优化算法;交替乘子方向算法;字典学习

所属期刊栏目：56

分类号：P631

资助基金：本项研究受国家自然科学基金青年基金项目"双相薄互层介质背景上发育定向裂隙的OA介质视各向异性适用性和波场特征分析";北京市教委科技一般项目"基于人工智能的天然气水合物多源探测信号去噪与识别算法研究"

在线出版日期：2021-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1220-1228