压缩感知走进地球物理勘探

摘要：

压缩感知(Compressed Sensing,CS)突破了传统奈奎斯特香农采样定律的限制,仅用不完备(远低于香农采样率)的测量即可高精度重构未知目标.简要综述了压缩感知的一些基本概念及其在地球物理勘探中的最新应用进展,包括地震数据不规则采集、处理、成像、反演的新理论和新技术.实际应用中可灵活把握CS的三要素:随机采集(包括炮点和检波器点两方面的随机)、目标的稀疏表达和稀疏约束优化重构的快速算法.重构更高维的目标,需要用的采集数据(百分比)可更少.压缩感知结合深度学习技术,可作为未来的一个发展方向.

关键词：压缩感知、地球物理勘探、稀疏变换、随机采样

所属期刊栏目：57

分类号：P631

在线出版日期：2018-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-27