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J-GLOBAL ID：201802269109200708   整理番号：18A0845474

周波数依存ウェーブレットスケーリングによる地震分解能強化【JST・京大機械翻訳】

Seismic Resolution Enhancement by Frequency-Dependent Wavelet Scaling

著者 (2件)： Chen Shuangquan (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Wang Yanghua (Department of Earth Science and Engineering, Centre for Reservoir Geophysics, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 5  ページ： 654-658  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地震波が地球を伝搬するとき,それらの高周波エネルギーは表面下粘弾性媒体によって吸収される。地震波ウェーブレットは,低周波成分によって支配されるので,引き延ばされるように見える。地震分解能を向上させるために,Fourier変換におけるスケール特性を利用するウェーブレット圧縮法を提案した。この方式の新規性は,振幅スペクトルを高周波および低周波軸に同時に拡張する周波数依存スケーリングである。これは,古典的なFourier理論における一定のスケーリングスキームの代わりに,この周波数依存の提案を初めて行うことである。それは,時間領域における地震波ウェーブレットを圧縮し,また,ウェーブレット形式を効果的に単純化する。この周波数依存スケーリング法は,地震場データに適用できる移動フィルタをもたらす。それは,データ分解能の改善と薄層同定の能力をもたらし,さらに地震の逆転と貯留層の特性化を容易にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  *分解能 ,  HF【周波数】 ,  フィルタ ,  簡素化 ,  薄膜 ,  媒質 ,  Fourier変換 ,  *周波数依存性 ,  *地震 ,  地震波 ,  *波束 ,  LF【周波数】 ,  粘弾性
準シソーラス用語： 時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地震波伝搬  (DC03040W) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 周波数依存 ,  ウェーブレット ,  スケーリング ,  地震 ,  分解能 ,  強化