| 专利号 | 2022108794259 | 申请日 | 2022-07-25 | 专利名称 | 一种基于压缩感知和统计学习的地震弱信号增强方法 |
| 授权日 | 2025-03-21 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 李哲;宋建国;王光宇 |
| 主分类号 | G01V1/28 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于压缩感知和统计学习的地震弱信号增强方法。属于地震信号处理领域。传统的曲波域去噪方法通过对曲波系数的幅度进行阈值化来抑制随机噪声，而弱信号和随机噪声在曲波域具有相同的弱幅度特征，因此难以区分弱地震信号和随机噪声。本发明将压缩采样应用于含噪地震资料。压缩采样后地震有效信号的曲波系数有显着的振幅降低，而随机噪声则没有。基于此特性设计了一种敏感系数矩阵，它是计算原始系数与采样后系数的比值，经多次亚采样分析和离群值剔除后得到的统计叠加矩阵。在曲波域中，通过敏感系数矩阵和L1范数矩阵的约束，使原来的弱信号得到有效的增强，同时敏感系数矩阵中噪声系数明显低于有效信号，使得该方法在弱信号增强的同时能够有效的抑制噪声。合成和实际地震数据测试都表明本方法在弱地震信号增强方面优于传统的曲波域方法。该方法与目前的同类技术相比较而言，该方法能够显著增强深层弱信号，提高整体信噪比，效果远超传统算法，为深层地震数据的弱信号增强和噪声压制提供了新的思路。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
