基于高阶统计约束实现同态盲地震反褶积

作者：孙建业; 高伟; 刘怀山; 刘喜武

来源：石油地球物理勘探, 2013, (01): 31-36+6.

DOI：10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2013.01.005

• 高阶统计
• 独立变量分析
• 双谱
• 盲反褶积
• 同态域 high order statistical
• independent component analysis(ICA)
• bispectrum
• blind deconvolution
• homomorphic domain

本文通过引入高阶统计学的独立变量分析算法(ICA),利用双谱估计出的地震子波作为约束条件来实现同态盲地震反褶积。首先在无噪声的条件下,将地震记录由时间域变换到同态域,利用相邻两道地震道作为组合,将地震褶积模型转换为线性混合ICA模型;然后,利用高阶统计学中的双谱估计地震子波,利用估计出的地震子波信息作为约束条件应用于快速独立变量分析算法(FastICA)中,实现地震子波和反射系数在同态域的分离;最后将分离的地震子波和反射系数再反变换到时间域,即可得到反射系数和地震子波。模拟和实际地震数据的数值算例均表明,在不对反射系数作高斯白噪假设及子波最小相位假设的条件下,基于高阶统计约束的同态盲反褶积方法...

• 单位
  国家深海基地管理中心; 中国石油化工股份有限公司; 中国海洋大学