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J-GLOBAL ID：201902237714384040   整理番号：19A1668669

圧縮センシングに基づく加重MCA地震データ再構成法【JST・京大機械翻訳】

Reconstruction of seismic data with weighted MCA based on compressed sensing

著者 (6件)： Sun Miaomiao (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,山東青島 266580;中石化石油工程地球物理有限公司勝利分公司,山東東営257088) ,  Li Zhenchun (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,山東青島,266580) ,  Li Zhina (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,山東青島,266580) ,  Li Qingyang (中原油田分公司物探研究院,河南濮陽,457001) ,  Li Chuang (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,山東青島,266580) ,  Zhang Huaibang (中石化石油工程地球物理有限公司勝利分公司,山東東営,257088)
資料名： Diqiu Wuli Xuebao  (Diqiu Wuli Xuebao)
巻： 62  号： 3  ページ： 1007-1021  発行年： 2019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： 地震データの規則化再構成は地震データの処理にとって非常に重要である。圧縮センシング理論はShannonサンプリング定理の制約を打破し、信号を利用してある変換領域のスパース特性を利用して完全な信号を再構築し、地震データの再構築領域に良好な応用を得た。深反射地震断面は地質構造が比較的複雑な区域に配置され、複雑な地質構造は深反射地震断面上の波抵抗特徴を複雑にし、単一スパース変換を用いてデータの内部構造特徴を最も有効に特徴付けることができない。MCA(形態成分分析)方法は、信号分解をいくつかの形態特徴の明確な成分に分解し、データの内部複雑構造を近似するものであるが、各成分の簡単な重ね合せは依然として複雑な構造データの各種の特徴を有効的に記述できない。2つの方法の利点を組み合わせて,圧縮センシングに基づく再構成アルゴリズムフレームワークを提案し,次に,各スパース辞書の重み係数を,MCA方式に基づいて,各スパース辞書の重み係数を更新し,そして,信号内部の種々の特性について,最適に記述した。これによって,信号の品質再構成を実現した。モデルテストと実データ処理の結果は,圧縮センシングに基づく加重MCA法が,複雑な地震データを効果的に再構築するだけでなく,空間偽周波数をよく除去できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *地震 ,  データ処理 ,  模型試験 ,  地質構造 ,  内部構造 ,  *再構成 ,  標本化定理 ,  重合せ ,  品質
準シソーラス用語： 重み係数 ,  再構成アルゴリズム ,  スパース ,  *地震データ ,  *加重 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 地震学一般  (DC03020A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  加重 ,  MCA ,  地震データ