基于独立成分分析的多次波分离方法研究

论文摘要

多次波衰减是地震数据处理中一项重要的工作。在地震勘探过程中,多次波会影响速度的建模,剖面的成像,构造的解释,以及属性的提取。多次波的压制方法可分为两种:适用于水平地层条件的滤波法和适用于复杂地层条件的预测减法。预测减方法基于波动理论预测多次波,通过最小二乘自适应减减除多次波。该方法存在一个缺陷,当一次波与多次相交叉时,基于二阶统计的能量最小算法不能正确匹配多次波。本文通过高阶统计量算法改进该方法,通过独立成分分析提取有效波,代替预测减中的匹配自适应减。本文算法设计分为三步主要骤:第一步,多次波序列的预测:该算法是对SRME（Surface-related multiple elimination）的继承,通过时间域的样点的褶积和累加求取多次波序列。第二步,独立成分分析多次波混合模型的求取:在预测算法中,重复引入了地震子波的响应,通过匹配滤波的方式消除其影响。该过程由匹配滤波方法来完成,使得预测多次波与实际多次波完成波形上的匹配。第三步,独立成分分析:该部分完成了独立成分分析算法的设计和应用,并且解决了ICA（Independent Component Analysis）方法的两个不确定性问题,提取有效波并恢复其振幅。在具体的计算过程中,预测出的多次波作为匹配算法的输入,匹配的结果作为预测算法的输出,循环进行,求取独立成分分析的混合多次波模型。结合多次波的预测过程,本文选用了不同测试模型数据:水平海底模型;起伏海底模型;pluto测试数据模型。对于滤波的测试,本文选用了单道匹配,多道匹配,并对测试匹配算子的长度、白噪系数等参数进行测试。文中,选用快速固定点迭代算法（ICA）,通过简单模型测试其性能,并最终提取并恢复有效波。通过实际海洋地震勘探数据,测试算法对于真是数据的适用性。最后,关于多次波的预测,匹配滤波求取混合多次波模型,以及独立成分分析的各个过程和方面做一个总结。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 多次波压制的方法及背景
• 1.2 独立成分分析的基本思想及背景知识
• 1.3 文章的逻辑框架
• 1.4 本文的成果
• 第2章 多次波的特征及压制方法的概述
• 2.1 多次波的基本特征及识别方法
• 2.1.1 多次波的类型和特点
• 2.1.2 多次波的识别
• 2.2 滤波法压制多次波
• 2.2.1 预测反褶积
• 2.2.2 拉冬（Radon）变换
• 2.2.3 频率波数域滤波
• 2.3 波动理论压制多次波的方法
• 2.3.1 波场外推法
• 2.3.2 反散射级数法
• 2.3.3 反馈迭代法
• 本章小结
• 第3章 独立成分分析
• 3.1 独立成分分析模型的建立
• 3.2 独立成分分析优化算法
• 3.2.1 无约束优化
• 3.2.2 约束优化学习规则
• 3.3 独立成分分析目标函数
• 3.3.1 非高斯最大化
• 3.3.2 极大似然估计
• 3.3.3 极小互信息
• 3.4 关于独立成分分析的内容补充
• 3.4.1 独立成分分析应用条件
• 3.4.2 独立成分分析两个不确定性
• 3.4.3 独立成分分析的扩展
• 3.5 模型试验
• 第4章 多次波的预测与匹配及独立成分分析提取有效波
• 4.1 多次波混合模型的求取
• 4.1.1 自由表面多次波预测的物理意义
• 4.1.2 自由表面相关多次波预测的原理
• 4.1.3 多次波混合模型的建立
• 4.2 独立成分分析混合模型的求取
• 4.2.1 单道匹配滤波
• 4.2.2 多道匹配滤波
• 4.2.3 独立成分分析模型建立
• 4.3 独立成分分析提取有效波
• 4.3.1 预处理
• 4.3.2 固定点算法
• 4.3.3 一次反射的提取及振幅的恢复
• 4.4 简单模型测试
• 4.4.1 标准模型
• 4.4.2 单道零偏移距多次波模型
• 本章小结
• 第5章 模型数据试验
• 5.1 简单水平模型
• 5.2 非水平地层模型
• 5.3 pluto 模型测试
• 本章小结
• 第6章 实际地震资料处理
• 6.1 实际数据（一）试处理
• 6.2 实际数据（二）试处理
• 本章小结
• 第7章 结论与建议
• 致谢
• 参考文献