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J-GLOBAL ID：201802242379618160   整理番号：18A0863432

Student’st分布に基づく非依存性ウェーブレット最小二乗逆時間シフト【JST・京大機械翻訳】

Source-independent least-squares reverse time migration using student’s t distribution

著者 (3件)： Li Qingyang (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,青島,266580) ,  Huang Jianping (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,青島,266580) ,  Li Zhenchun (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,青島,266580)
資料名： Diqiu Wuli Xuebao  (Diqiu Wuli Xuebao)
巻： 60  号： 12  ページ： 4790-4800  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0627A  ISSN： 0001-5733  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最小二乗逆時間マイグレーション(Least-SquaresReverseTimeMigration,LSRTM)は,通常のマイグレーションと比較して,より高い分解能,振幅忠実性,および等化性の優位性を持ち,研究のホットスポットの1つである。震源ウェーブレットの推定はLSRTMの結果の良さに直接影響し、実際の情況で震源子波の空間変化特性を考慮し、その推定は非常に困難である。LSRTMの結果に及ぼすウェーブレットの影響を除去するために,畳込み目標関数に基づく非依存性ウェーブレットLSRTMアルゴリズムを開発した。目標汎関数は観測記録の畳み込みシミュレーション記録の参考道及び模擬記録の畳み込み観測記録の参考道からなり、観測子波と擬似波は目標汎関数の2項に同時に存在し、それによって子波の影響を除去した。さらに,L2ノルムフィッティングに基づくLSRTMアルゴリズムはノイズに非常に敏感であり,特に地震データに異常値があるとき,通常のLSRTMは満足な結果が得られず,Student’st分布はL2ノルムよりロバストである。本論文では,ウェーブレットLSRTMに拡張し,アルゴリズムのロバスト性を改善し,最後に理論モデルと実データの計算により,アルゴリズムの妥当性と複雑なモデルへの適応性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 汎関数 ,  畳込み ,  ロバスト性 ,  異常値 ,  適応性 ,  震源 ,  *波束 ,  シミュレーション ,  *最小二乗法 ,  分解能 ,  雑音 ,  ホットスポット ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 理論モデル ,  L2ノルム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Least-squares reverse time migration ,  Source-independent ,  Student’s t distribution ,  Object function ,  Convolution

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ST ,  分布 ,  非依存性 ,  ウェーブレット ,  最小二乗 ,  時間シフト