刘成明
- 作品数：11 被引量：52H指数：4
- 供职机构：吉林大学地球探测科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
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- 基于Shearlet变换稀疏约束地震数据插值
- 基于Shearlet变换的地震数据插值方法，将地震数据插值问题归结为约束最优化问题，利用L1范数约束求解正则化反问题来重建地震数据，POCS算法使解决此类稀疏约束问题过程变得简单，其基本的步骤如下:
(1)将缺...
- 刘成明王德利王通
- 关键词：插值方法SHEARLET变换
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- 基于波场分离的Radon域浅水区水层多次波压制方法
- <正>近海地震勘探中,压制浅水区水层多次波一直是地震资料处理的难点,由于鬼波影响、远端预测不准等问题,传统压制方法存在局限性。本文提出一种基于波场分离的Radon域浅水多次波压制方法,该方法通过上下行波场分离,对两波场进...
- 胡斌王德利李傲奇刘成明
- 关键词：多次波压制波场分离
- 文献传递
- 曲波域稳态点拾取在波场延拓压制多次波中的应用
- <正>1引言基于波场延拓的多次波预测和减去技术是压制水层多次波的有效手段。常规波场延拓方法中,由已知的总波场通过褶积法可预测地震数据中的多次波,但是在进行褶积相加时只有稳态点附近的能量才对求和结果有影响,本文提出一种基于...
- 李傲奇王德利胡斌刘成明王通
- 关键词：地震勘探波场延拓多次波压制
- 文献传递
- 基于shearlet变换和局部相关性的弱信号提取技术
- <正>2007年,fomel提出利用局部相关属性从噪声中提取弱信号,利用经不同去噪方法处理后的噪声部分和有效信号部分局部相关性,提取淹没在噪声部分的弱反射信号,补偿信号部分,达到弱信号补偿的目的。本文结合shearlet...
- 胡斌王德利李傲奇刘成明
- 关键词：地震勘探信噪比
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- 噪声被动源数据一次波估计被引量：3
- 2015年
- 由噪声源引起的被动源数据(噪声源数据)可以通过互相关算法的地震波干涉技术,形成类似于常规采集系统得到的虚拟炮集记录,其中不仅含有一次反射波信息,还包括了表面相关多次波和其他噪声。在传统稀疏反演一次波估计方法的基础上,推导了噪声源数据一次波估计算法,并将其转化为一个最小二乘反演问题进行求解,直接对噪声源数据进行一次波估计,得到了不含有表面相关多次波的虚拟炮集记录。与传统基于互相关算法的地震波干涉技术相比,避免了对虚拟炮记录中的表面相关多次波预测减去的过程,降低了对虚拟炮记录处理的难度,同时,提高了虚拟炮记录的利用效率。
- 程浩王德利冯飞王通刘成明
- 关键词：被动源噪声源最小二乘法
- 基于Shearlet变换稀疏约束地震数据插值
- <正>2005年Demetrio Labate和Guo等将复合小波理论和几何多尺度分析有力联系到一起,通过特殊形式的具有合成膨胀的仿射系统构造了一种接近最优的多维函数稀疏表示方法——Shearlet变换,有着局部性、多方...
- 刘成明王德利王通
- 文献传递
- 基于Shearlet变换的地震随机噪声压制被引量：22
- 2014年
- 地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性质,并且计算效率高。Shearlet变换在去除随机噪声的同时能最大程度保留有效信号,有效地提高信噪比。利用Shearlet变换阈值去噪法与其他地震去噪方法分别对不同信噪比的合成地震记录和实际地震记录进行对比,结果表明Shearlet变换具有更强的去噪能力和更高的运算效率。
- 刘成明王德利王通冯飞程浩孟阁阁
- 关键词：SHEARLET变换去噪信噪比多尺度随机噪声
- Shearlet域稀疏约束地震数据重建被引量：7
- 2016年
- 在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。
- 刘成明王德利胡斌王通
- 关键词：SHEARLET变换插值压缩感知
- 基于Shearlet变换稀疏约束地震数据插值
- ＜正＞2005年Demetrio Labate和Guo等将复合小波理论和几何多尺度分析有力联系到一起,通过特殊形式的具有合成膨胀的仿射系统构造了一种接近最优的多维函数稀疏表示方法——Shearlet变换,有着局部性、多方...
- 刘成明王德利王通
- 基于贝叶斯理论的Shearlet域一次波与多次波分离被引量：4
- 2016年
- 多次波的去除效果很大程度上决定了地震成像的质量,尽管表面相关多次波的压制(SRME)研究方法取得了很大进步,但预测出来的多次波在相位和振幅上的混乱仍然是一个难题,因此减去的效果好坏尤为关键。常规的最小平方匹配方法并不能很好地处理这种预测的误差,利用Shearlet变换的多尺度、多方向特性,可以使预测的信号在Shearlet域变得稀疏、圆滑。以此为前提,结合贝叶斯概率最大化理论,建立了一个有效的一次波与多次波分离算法。以SRME预测的多次波为例,从贝叶斯预测角度出发,通过精确求解最优化问题就可以达到一次波与多次波分离的目的,该算法能够更好地控制预测信号和实际信号的误差。理论和实际数据的实验表明,相比最小平方匹配减去方法,该方法可以有效地提高减去效果,更好地压制多次波以及高频混叠,并且可以更好地估计一次波。
- 刘成明王德利
- 关键词：SHEARLET变换贝叶斯理论波场分离多次波地震数据处理
