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基于高阶统计量和混沌遗传算法地震子波提取方法的研究

霍志勇

   地震子波估计作为地震资料反褶积处理、波阻抗反演以及正演模拟的基础工作,是国内外地震信号处理中长期研究的重要课题。地震子波恢复的好坏直接影响地震信号处理质量,并影响资料解释。常规的地震子波提取方法都要作一些真实地震资料难以满足的假设。为了克服上述缺点,本文采用了基于地震记录MA模型假设的累积量拟合优化法进行地震子波提取,它不仅能保留地震记录的相位信息,而且能有效消除具有高斯分布的地震噪声。 累积量拟合优化法地震子波提取实质上是一个非线性反演问题,拟合目标函数的求解是复杂的非线性优化问题。本文首先对遗传算法和混沌优化方法两种非线性优化算法进行了研究,并将两种算法结合起来,提出了一种新的适用于地震子波提取问题的混沌遗传算法。该算法能够有效地维持种群的多样性,克服进化过程中的“早熟”现象。经典测试函数的仿真实验结果表明混沌遗传算法能够迅速收敛到全局最优解,具有较好的稳定性,是一种有效的非线性优化方法。将混沌遗传算法应用于累积量拟合优化地震子波提取中,合成地震数据和实际地震数据处理结果表明混沌遗传算法对累积量拟合优化法地震子波提取具有良好的适用性和稳定性。 通过上述新方法的应用,子波提取的准确度和效率得到了显著的提高,同时也可以预见高阶统计量方法在地震勘探领域里将有着更加广阔的应用前景。……   
[关键词]:地震子波提取;高阶统计量;拟合优化;混沌遗传算法
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:中国石油大学2007年