预条件共轭梯度反褶积的改进及其应用

来源 :地球物理学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tao009
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预条件共轭梯度反褶积方法是结合盲反褶积的实现,运用基于Krylov子空间上优化的预条件共轭梯度法,完成反射系数的反演.用该方法处理地震资料时可提高资料频率,展宽有效频率宽度.但由于地震数据对不同频带的信噪比有差异,若直接运用该反褶积处理常伴随分辨率提高的同时出现信噪比显著降低的现象.对于此,本文采取如下方法的改进措施:①在时间域上,当地震数据的振幅较大时,对应的反褶积数据的振幅取值与原地震数据的振幅相等;②在频率域上,当地震数据的频谱幅值大于一定阀值时,对应的反褶积数据的频谱取做原地震数据的频谱.由本文所给的数值算例可以看出,此两项改进方法可取得较好的实用效果. The preconditioned conjugate gradient deconvolution method is based on the realization of the blind deconvolution, and the inversion of the reflection coefficient is completed by using the preconditioned conjugate gradient method based on Krylov subspace optimization. This method can improve the seismic data Frequency and broadening the effective frequency width.But due to the difference of signal-to-noise ratio of seismic data to different frequency bands, if the deconvolution is applied directly, the signal-to-noise ratio will decrease significantly along with the increase of resolution.For this reason, In the time domain, when the amplitude of the seismic data is large, the amplitude of the corresponding deconvolved data is equal to the amplitude of the original seismic data. In the frequency domain, when the spectrum of the seismic data When the amplitude is greater than a certain threshold, the spectrum of the corresponding deconvolution data is taken as the spectrum of the original seismic data, which shows that the two improved methods can achieve better practical results.
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