文献

J-GLOBAL ID：201902271848702012   整理番号：19A1072345

強い雑音を持つデータのためのハイブリッドスケール分離に基づく地震エンベロープ反転【JST・京大機械翻訳】

Seismic Envelope Inversion Based on Hybrid Scale Separation for Data with Strong Noises

著者 (4件)： Zhang Pan (College of Geo-exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Zhang Pan (Modeling and Imaging Laboratory, Earth and Planetary Science Department, University of California, Santa Cruz, CA, USA) ,  Wu Ru-Shan (Modeling and Imaging Laboratory, Earth and Planetary Science Department, University of California, Santa Cruz, CA, USA) ,  Han Liguo (College of Geo-exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun, China)
資料名： Pure and Applied Geophysics  (Pure and Applied Geophysics)
巻： 176  号： 1  ページ： 165-188  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0169A  ISSN： 0033-4553  CODEN： PAGYAV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソースが低周波情報を欠いているとき,コンボリューション信号モデルに基づく線形デコンボリューション法は,ソースの帯域幅の中で有効な情報を抽出することができる。変調信号モデルに基づくエンベロープ反転法は,表面下媒体の低波数成分を再構成することができる。しかし,両方の方法は,地震反射データが常に低周波数で低いS/Nを示すので,問題がある。本論文では,地震データに含まれる超低周波情報を復元するために,線形再構成と非線形復調法を組み合わせたハイブリッドスケール分離法を提案した。最初に,強い低周波雑音の存在下で有効な低周波情報を抽出できる改良線形スケール分離法を提案した。次に,ハイブリッドスケール分離を呼ぶ改良線形スケール分離後の地震データの復調を行った。変調信号モデル理論の解析は,ハイブリッドスケール分離法が直接復調結果に含まれる滑らかなGreen関数を精製するのに良いことを実証した。ハイブリッドスケール分離に基づいて,強い反雑音特性を有する新しいエンベロープ反転戦略を提案した。最初に,低周波雑音を抑制し,有効信号帯域幅を決定するために,合成観測データを用いて改良再構成を行った。次に,再構成データを用いてエンベロープを計算した。改良線形スケール分離プロセスにおけるパラメータを変化させることにより,異なるスケールでエンベロープ反転を行うことができる。この方法は,低周波成分において低いS/Nを示す地震データを用いてインバージョンを扱うことができる。異なるS/Nを有するMarmousiデータセットを用いた数値例は,著者らの方法の有効性を例示した。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  測定データ ,  デコンボリューション ,  線形性 ,  再構成 ,  媒質 ,  畳込み ,  パラメータ ,  帯域幅 ,  *雑音 ,  モデル ,  *地震 ,  LF【周波数】 ,  Green関数 ,  *エンベロープ

著者キーワード (5件)： エンベロープ反転 ,  ハイブリッドスケール分離 ,  低周波再構成 ,  変調信号モデル ,  全波形インバージョン

分類 (5件)： 地震探査  (DE10030B) ,  地震の物理的性質  (DC03050H) ,  地震波伝搬  (DC03040W) ,  測地学  (DC02000X) ,  地震学一般  (DC03020A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音 ,  スケール ,  地震 ,  エンベロープ ,  反転