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公开(公告)号：CN109407152A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811550994.9
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零均值归一化互相关目标函数的时间域全波形反演方法，通过计算模拟和观测记录之间的零均值归一化互相关代替传统全波形反演中最小二乘目标函数的求取。通过归一化互相关使模拟数据与观测数据振幅的绝对值在-1到1之间，有效的减小了因振幅误差导致的反演结果错误。且由于振幅能量的归一化，提高了地震记录中远偏移距的能量权重，因远偏移距数据携带了模型中大尺度构造的信息，该方法能减小跳周的发生。因实际地震记录易受低频噪声的影响，且通常为非均值噪声，引入了去均值项，通过对模拟和观测记录的去均值计算减小了低频噪声的干扰。该方法能在缺失低频信息或者低频信息被噪声污染的情况下准确的反演出地下介质的速度参数。
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公开(公告)号：CN109407151A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811550979.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于波场局部相关时移的时间域全波形反演方法，通过滑动时窗时移矫正将模拟及观测记录用时窗截断，根据时窗内模拟与观测记录互相关最大值的位置对模拟记录做时移，使互相关程度增大，在沿着采样时间轴移动窗口对下一个时窗内的波形做相关时移直到时窗移动覆盖所有采样点，即完成对所有模拟记录的波形时移校正，使模拟与观测记录匹配程度提高。由于对模拟记录的波形进行了位移，使各个采样点的相位信息更加接近观测记录，但对应的振幅信息并没有校正，为减小振幅错误对反演的影响，在进行全波形反演时采用对振幅信息依赖较小的全局互相关目标函数。本发明在不降低计算效率的情况下，减少全波形反演中跳周问题的发生，提高反演精度。
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公开(公告)号：CN107102355B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710284885.6
申请日：2017-04-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种低频重构并行Marchenko成像方法，是把基于频率优势的被动源低频信息重构主动源低频信息技术应用到了Marchenko成像中，能够最大限度地防止被动源低频噪声对重构出的宽频带地震数据的影响，恢复得到了宽频带地震数据，又完整地保留了主动源数据的高频部分，这比人为地控制与调整低频信号在宽频带地震数据中的权重更符合现实，重构后的宽频带地震数据分炮并行迭代求解聚焦函数、完全格林函数、上传格林函数、下传格林函数，节约了大量的时间，显著提高了Marchenko成像的计算效率。最终在宽频带地震数据Marchenko成像中，反射界面更加聚焦，本发明利用低频信息较强的高速屏蔽层穿透能力和archenko成像算法对层间多次波的消去作用，获得了高精度的地下构造成像。
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公开(公告)号：CN106950597A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710259316.6
申请日：2017-04-20
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01V1/28 , G01V1/364 , G01V2210/324
Abstract: 本发明涉及一种基于三边滤波的混合震源数据分离方法，假设一个初始的分离结果单炮地震记录，在频率域用混合震源算子将单炮地震记录混合成混合震源记录，与原始的野外采集的混合炮记录做差；用混合震源算子对混合炮记录的差做伪分离得到伪分离记录；利用三边滤波去噪方法对共偏移距域伪分离记录做处理，得到的结果加到初始的分离结果单炮地震记录上就完成了一次迭代分离。能去除所有混合噪声，但同时也去除了部分有效信号，滤去了很大部分高频信息，迭代过程就是对分离单炮记录增加高频信息过程。本发明不仅能够延迟时间范围较小的情况下得到满意的分离结果，提高了采集效率；在去除混合噪声的同时还能够去除其它随机噪声，提高了处理的效率。
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公开(公告)号：CN117055100A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310840587.6
申请日：2023-07-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明属于地震数据处理领域，为一种基于混合震源数据的局部尺度走时反演方法，利用地震数据的走时信息，来构建地下速度模型的低波数分量，同时结合混合震源编码策略，大大提高走时反演的计算效率，也打破了常规走时反演方法无法利用混合震源数据的局限性。对地震信号进行局部尺度变换，构建局部尺度走时反演目标函数；其次，引入混合震源编码策略，提高走时反演的计算效率，避免炮与炮数据之间的串扰噪声，同时增减表面覆盖次数，提高提高地下空间地震波速度建模精度；推导混合震源数据的局部尺度走时反演目标函数对应的梯度算子，并利用优化算法对速度参数模型进行更新迭代。通过Marmousi速度模型数据测试，验证了本发明方法的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109407152B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201811550994.9
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零均值归一化互相关目标函数的时间域全波形反演方法，通过计算模拟和观测记录之间的零均值归一化互相关代替传统全波形反演中最小二乘目标函数的求取。通过归一化互相关使模拟数据与观测数据振幅的绝对值在‑1到1之间，有效的减小了因振幅误差导致的反演结果错误。且由于振幅能量的归一化，提高了地震记录中远偏移距的能量权重，因远偏移距数据携带了模型中大尺度构造的信息，该方法能减小跳周的发生。因实际地震记录易受低频噪声的影响，且通常为非均值噪声，引入了去均值项，通过对模拟和观测记录的去均值计算减小了低频噪声的干扰。该方法能在缺失低频信息或者低频信息被噪声污染的情况下准确的反演出地下介质的速度参数。
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公开(公告)号：CN108345031A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810024765.7
申请日：2018-01-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种弹性介质主动源和被动源混采地震数据全波形反演方法。首先对采集到的被动源弹性多分量地震数据进行地震干涉处理，得到四种不同模式的虚拟炮多分量记录；然后对不同模式的虚拟炮记录两两分组，分别进行弹性波多分量不依赖子波的反演；最后采用交叉选取的方法，分别用高质量Vp和Vs宏观模型作为缺失低频主动源弹性波多分量全波形反演的初始模型，进行反演迭代。被动源弹性多分量地震记录与主动源地震记录串联处理既能克服反演的低频缺失系列问题，也能得到准确的细节和深部构造信息，能更好地刻画纵、横波速度模型的宏观和细节构造信息，并且反演的跳周问题被大大缓解，最终结果既有准确的宏观构造，也有较精确的细节构造信息。
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公开(公告)号：CN105891888B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610183608.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明涉及一种多域分频并行多尺度全波形反演方法，是用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，然后用分频并行Laplace-Fourier域全波形反演来建立精度较高初始模型，最后用分频并行频域多尺度全波形反演重建地下高精度速度模型。整个过程采用动态随机编码策略，在加快反演速率的同时压制超级炮内部的串扰噪声。本发明在反演地下速度过程中用了多域联合反演、分频并行和动态随机震源编码策略。在低频缺失，初始模型不好的情况下，用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，缓解全波形反演跳周现象。在反演过程中采用主从式并行计算方法，极大地提高了全波形反演的计算效率，高了反演精度。(56)对比文件胡英等人.Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演方法《.石油勘探与开发）》.2015,第42卷(第3期),第339页到第346页.马坚伟等人.地震波形多尺度反演的一点讨论《.地球物理学进展）》.2000,第15卷(第4期),第55页到第61页.李媛媛等人.频率域多尺度弹性波全波形反演《.石油物探》.2015,第54卷(第3期),第317页到第323页.王庆等人.时间域地震全波形反演方法进展《.地球物理学进展》.2015,第30卷(第6期),第2797页到第2806页.李媛媛等人.基于多尺度的频率域全波形反演方法《.中国地球科学联合学术年会》.2014,第1178页.魏哲枫等人.基于非规则网格正演的时间域全波形反演《.地球物理学报）》.2014,第57卷(第2期),第586页到第594页.
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公开(公告)号：CN105891888A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610183608.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/36
CPC classification number: G01V1/362 , G01V2210/30
Abstract: 本发明涉及一种多域分频并行多尺度全波形反演方法，是用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，然后用分频并行Laplace?Fourier域全波形反演来建立精度较高初始模型，最后用分频并行频域多尺度全波形反演重建地下高精度速度模型。整个过程采用动态随机编码策略，在加快反演速率的同时压制超级炮内部的串扰噪声。本发明在反演地下速度过程中用了多域联合反演、分频并行和动态随机震源编码策略。在低频缺失，初始模型不好的情况下，用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，缓解全波形反演跳周现象。在反演过程中采用主从式并行计算方法，极大地提高了全波形反演的计算效率，高了反演精度。
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公开(公告)号：CN108345031B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810024765.7
申请日：2018-01-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种弹性介质主动源和被动源混采地震数据全波形反演方法。首先对采集到的被动源弹性多分量地震数据进行地震干涉处理，得到四种不同模式的虚拟炮多分量记录；然后对不同模式的虚拟炮记录两两分组，分别进行弹性波多分量不依赖子波的反演；最后采用交叉选取的方法，分别用高质量Vp和Vs宏观模型作为缺失低频主动源弹性波多分量全波形反演的初始模型，进行反演迭代。被动源弹性多分量地震记录与主动源地震记录串联处理既能克服反演的低频缺失系列问题，也能得到准确的细节和深部构造信息，能更好地刻画纵、横波速度模型的宏观和细节构造信息，并且反演的跳周问题被大大缓解，最终结果既有准确的宏观构造，也有较精确的细节构造信息。
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