基于主成分分析和梯度重构的全波形反演

文献类型： 中文期刊

第一作者： 史才旺

作者： 史才旺;何兵寿

作者机构：

关键词： 全波形反演;随机噪声;主成分分析;梯度重构

期刊名称： 石油地球物理勘探

ISSN： 1000-7210

年卷期： 2018 年 01 期

页码： 95-104+7

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 传统全波形反演追求模拟记录与实际地震记录的完全匹配,在实际地震记录含有噪声时反演结果较差。为此,在分析了随机噪声对全波形反演影响机制的基础上,利用主成分分析和梯度重构的方法对梯度进行优化。首先对由各炮梯度组成的矩阵进行主成分分析,再选取贡献较大的主成分对梯度进行重构。在残差信噪比较高时,梯度重构能够获得准确的梯度,不影响反演的收敛速度;在信噪比较低时,重构的梯度能阻止模型朝着错误的方向更新,为下一频段反演提供合理的初始模型。模型实验表明,采用主成分分析和梯度重构方法的全波形反演具有较强的抗噪能力,在信噪比较低时也能得到正确的反演结果。

分类号： P631.4

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