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中国石油大学学报（自然科学版） 2014年第2期38卷 44-51页

作者：方刚 fomel sergey 杜启振中国石油大学地球科学与技术学院山东青岛266580 Bureau of Economic Geology John A. and Katherine G. Jackson School of GeosciencesThe University of Texas at Austin

研究交错网格Lowrank有限差分方法,分析该方法的精度和频散关系,并将其用于逆时偏移成像。交错网格Lowrank有限差分法通过在交错网格上匹配波场延拓算子的谱响应得到优化的差分系数。将交错网格Lowrank有限差分法用于构建地震波场,处理... 详细信息

研究交错网格Lowrank有限差分方法,分析该方法的精度和频散关系,并将其用于逆时偏移成像。交错网格Lowrank有限差分法通过在交错网格上匹配波场延拓算子的谱响应得到优化的差分系数。将交错网格Lowrank有限差分法用于构建地震波场,处理PML边界条件,给出用其实现逆时偏移的步骤,通过复杂模型试算验证方法的有效性。平面波理论频散分析表明,该方法能在较宽的波数范围内精确拟合频散关系,具有精度高、稳定性条件相对较宽等优点。数值结果表明,交错网格Lowrank有限差分逆时偏移能够对复杂构造进行准确成像,在保证成像精度的前提下节省计算量,具有较好的应用价值。

关键词：逆时偏移地震波场延拓 Lowrank分解有限差分交错网格

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高阶seislet变换及其在随机噪声消除中的应用

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地球物理学报 2009年第8期52卷 2142-2151页

作者：刘洋 fomel sergey 刘财王典刘国昌冯晅吉林大学地球探测科学与技术学院长春130026 美国德州大学奥斯汀分校经济地质局奥斯汀78713 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249

Seislet变换是一种小波类数学变换方法,主要根据不同小波级数上地震同相轴的局部倾角的不同来分析数据.一般意义上,测线方向上的离散小波变换(DWT)是一种特殊的零局部地震倾角的seislet变换.早期的工作基于低阶版本的离散小波变换来构建... 详细信息

Seislet变换是一种小波类数学变换方法,主要根据不同小波级数上地震同相轴的局部倾角的不同来分析数据.一般意义上,测线方向上的离散小波变换(DWT)是一种特殊的零局部地震倾角的seislet变换.早期的工作基于低阶版本的离散小波变换来构建seislet变换,在本文中,通过使用Cohen-Daubechies-Feauveau(CDF)9/7双正交小波变换(常用于JPEG2000压缩标准)作为框架,扩展高阶seislet变换方法.通过分析理论模型和实际数据的处理结果,并对比傅里叶变换、离散小波变换和低阶seislet变换,高阶seislet变换可以为地震数据提供更好的压缩比.因此更加适用于地震数据去噪处理.

关键词：高阶seislet变换随机噪声局部地震倾角双正交小波变换压缩比

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An advanced median filter for improving the signal-to-noise ratio of seismological datasets

An advanced median filter for improving the signal-to-noise ...

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2023年中国地球科学联合学术年会

作者： Yapo Abolé Serge Innocent Oboué Yunfeng Chen sergey fomel Wei Zhong Yangkang Chen

Strong noise usually disturbs the recorded seismic waves, resulting in low-quality seismic data sometimes with an extremely low signal-to-noise ratio(S/N), which negatively impacts the subsequent seismological processes, e.g., imaging, inversion, and interpretation. Suppressing undesirable noise is a meaningful procedure to increase the S/N of seismological datasets. This issue can be partially addressed using the recently proposed structure-oriented space-varying median filter(SOSVMF) by filtering out the unwanted noise from noise-corrupted signals. However, the SOSVMF approach has limitations when the raw data is corrupted by various sources of noise which is more common in practice. To conquer the difficulties in improving the S/N in the face of diverse types of strong noise, we introduce MATamf, an open-source MATLAB code package based on a novel advanced median filter(AMF). The proposed AMF workflow takes advantage of multiple denoising operators, i.e., the bandpass(BP) filter, SOSVMF, dip filter in the frequencywavenumber(FK) domain, Curvelet, and local orthogonalization(LO), all in the same framework to simultaneously attenuate all types of noise and improve S/N. To demonstrate the usefulness of the MATamf package and its advantage over conventional denoising methods, we introduce the principles behind the proposed AMF framework and present results from a variety of seismological problems, including seismic reflection, distributed acoustic sensing(DAS), as well as global seismological tasks of receiver function and SS-precursors imaging. All results show that the proposed AMF workflow can be conveniently utilized to improve the S/N of a wide spectrum of seismological applications.

关键词： An advanced median filter for improving the signal-to-noise ratio of seismological datasets filter

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