简介：被动源地震数据包含丰富的低频信息,本文有效地提取并利用这些信息对缺失低频的主动源地震数据进行低频重构,提出了基于多正弦窗的被动源多窗谱重构方法,并给出了相应的多震源多道重构公式。与常规互相关法和常规反褶积法重构的被动源记录相比,该方法能重构出更为准确的相对振幅信息。通过分析被动源数据重构前后的频谱特性,发现被动源的低频特性在重构和去噪处理后能更明显的体现出来。并提出了一种用被动源数据重构主动源低频信息的方法,即在功率谱上进行匹配,并在频域进行补偿和平滑。最后进行了数值算例的验证,对低频重构后的数据进行了叠前深度偏移处理。能量匹配方法能够用被动源的低频信息有效地重构主动源缺失的低频信息,低频重构后的记录在偏移成像中能体现更多的细节信息和深部构造。

简介：阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号，Hilbert～Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解（EMD）和对瞬时频率的求解，可以获得声波信号的时一频谱。其关键技术就是进行经验模态分解，任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征，在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程，并列举了一些声波测井波列实例，说明了该方法的有效性。

简介：阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,Hilbert-Huang变换(HHT)是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解(EMD)和对瞬时频率的求解,可以获得声波信号的时-频谱。其关键技术就是进行经验模态分解,任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征,在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程,并列举了一些声波测井波列实例,说明了该方法的有效性。

简介：基于Aki-Richards公式和贝叶斯原理,本文发展了利用叠前PP波和PS波资料联合反演P波速度比、S波速度比和密度比的方法。该方法假设参数之间满足正态分布,引入参数协方差矩阵来描述反演参数之间的相关性以提高反演过程的稳定性,并同时使反演的参数序列服从Cauchy分布,引入矩阵Q来描述参数序列的稀疏性以提高反演结果的分辨率。采用本文提出的方法对模型数据和实际多波资料进行反演,结果表明：本文方法正确有效;与传统的单一PP波反演相比,PP波和PS波AVO联合反演具有稳定性更好和反演精度更高等优点。

简介：地震波场正演模拟是地震资料处理、解释中最为重要的技术之一。地震波场正演模拟在大时间步长、长时程的波场延拓中,存在计算不稳定的问题。本文基于声波方程的Hamilton表述,在波动方程求解中用辛差分格式进行时间网格离散,用傅里叶有限差分进行空间网格离散,提出一种新的保结构地震波场正演模拟方法一辛格式傅里叶有限差分法,在保证计算精度的同时提高计算的稳定性。利用声学近似处理空间-波数混合域的积分算子,将该方法推广至各向异性介质。给出各向同性和各向异性条件下的地震正演模拟的计算流程,并将本文方法用于BP盐丘、BPTTI等模型的波场正演模拟。数值算例表明本文开发的方法适用于速度变化剧烈的复杂介质地震波场正演模拟,计算精度高,数值频散小,在各向异性介质正演中能够有效避免qSV波残余,在大时间步长的迭代计算中稳定性好。本文为在辛算法的框架下实现高精度地震正演模拟提供了一种新的选择。