自适应裂变粒子滤波压制地震勘探随机噪声

发布时间：2017-05-29 06:05

  本文关键词：自适应裂变粒子滤波压制地震勘探随机噪声，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：地震勘探是探测油气、矿藏资源的重要手段,复杂的勘探环境使得采集到的地震数据中通常包含大量的噪声,严重降低了勘探资料的质量,影响了研究者们对有用信息的提取。压制随机噪声是提高地震勘探资料信噪比、改善地震数据质量的有效手段。常规的去噪方法在处理低信噪比的地震数据时难以令人满意,因此研究一种在低信噪比背景下能有效提高地震资料信噪比的滤波方法具有非常重要的现实意义。地震资料模型可以用非线性系统方程描述,粒子滤波是基于递归贝叶斯估计和蒙特卡洛思想的非线性滤波方法,滤波过程中利用非线性系统模型做非线性变换,不受系统模型和噪声分布的限制,能有效解决非线性滤波问题。为此本文采用粒子滤波对地震勘探随机噪声进行压制,然而地震数据的信噪比较低,粒子滤波算法中存在的多样性匮乏问题使粒子集保留的有效地震信息不够完整,粒子最终有偏于信号的真实分布,滤波结果不够理想。为了改善粒子集的多样性、丰富粒子集保留的有效信息,并提高粒子集的质量,使粒子集更逼近于信号真实分布,本文提出了压制地震勘探随机噪声的自适应裂变粒子滤波算法。在自适应裂变粒子滤波算法压制地震勘探随机噪声中,首先建立了地震记录的状态空间模型,为了跟踪上信号的时变特征,我们采用了时变自回归模型。其次提出了自适应裂变思想,该思想主要是指在粒子重采样之前,对粒子进行预处理,采用自适应裂变的方式繁殖子代粒子。为了自适应完成该裂变过程,本文设置了裂变因子有效控制裂变程度,该因子充分融入了衡量粒子优劣的权重信息,使粒子根据自身的优劣情况完成不同程度的裂变,从而改善粒子多样性,保留了粒子所含的有效信息。裂变过程即保留了高权重粒子的优良特性,又产生了更多新的优良粒子,有效增加了高权值粒子在粒子集所占的比重,提高了粒子集的质量。因此,最终的粒子集更趋近于信号的真实分布,对有用信号的估计更加精准,提高了滤波性能。最后我们探讨了四种重采样方法并选择了最优重采样方法。为了验证本文提出算法的有效性,本文对加入高斯白噪声和色噪声的人工模拟地震记录分别进行处理,实验结果证明了本文算法在有效信号保留和噪声压制两方面均优于粒子滤波方法。实际地震资料处理结果表明,本文方法能很好的去除背景噪声,滤波后的同相轴更加清晰、连续,验证了本文方法在实际应用中的有效性。
【关键词】：地震勘探 随机噪声 粒子滤波 自适应裂变 非线性
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 压制地震勘探随机噪声的意义及现状9-11
• 1.2 粒子滤波及其发展状况11-12
• 1.3 研究内容及结构安排12-15
• 第2章 粒子滤波理论15-29
• 2.1 贝叶斯理论及滤波方法15-21
• 2.1.1 状态空间模型15-16
• 2.1.2 贝叶斯理论16-18
• 2.1.3 贝叶斯滤波方法18-21
• 2.2 粒子滤波理论21-25
• 2.2.1 蒙特卡洛方法21-22
• 2.2.2 贝叶斯重要性采样和序贯重要性采样22-24
• 2.2.3 粒子滤波算法24-25
• 2.3 粒子滤波性能分析25-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第3章 自适应裂变粒子滤波算法压制地震勘探随机噪声29-39
• 3.1 建立地震记录状态空间模型29-30
• 3.2 自适应裂变过程30-33
• 3.3 重采样方法的选取33-36
• 3.3.1 基本重采样方法33-35
• 3.3.2 重采样方法的选择35-36
• 3.4 自适应裂变粒子滤波算法对地震勘探随机噪声的压制36-37
• 3.5 本章小结37-39
• 第4章 地震资料处理39-49
• 4.1 模拟地震记录39-47
• 4.1.1 单同相轴地震勘探合成记录39-43
• 4.1.2 双同相轴地震勘探合成记录43-47
• 4.2 实际地震记录47-48
• 4.3 本章小结48-49
• 第5章 总结与展望49-51
• 5.1 总结49-50
• 5.2 展望50-51
• 参考文献51-57
• 导师及作者简介57-58
• 致谢58

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