一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积

• 作者: 杨海飞 潘树林 秦子雨 蒋从元 闫柯
• 来源期刊: 石油物探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 稀疏脉冲反褶积 分辨率 ISTA 地震子波 信噪比 循环神经网络 反向传播
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 处理方法技术
• 页码范围: 533-540
• 页数: 8页
• 分类号: P631
• 字数: 3059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2019.04.007

摘要

稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数.当地震子波提取不准确时,反褶积效果不理想.为此,在ISTA基础上,结合循环神经网络(RNN)中反向传播(BPTT)的思想,研究形成了一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积方法.该算法首先使用常规手段从实际地震数据中提取地震子波,构建反褶积的子波字典;然后将构建的地震子波字典作为已知的初始条件,结合ISTA求取的反射系数;再根据BPTT算法思想,将求取的反射系数与子波褶积并与实际数据进行比较,反向修改地震子波;最终,经过多次迭代修改获得合理的地震子波字典,并利用该地震子波字典求解实际地震数据的反射系数序列.为验证算法的有效性,采用不同信噪比的理论地震记录,给定存在较大误差的初始子波,进行了反褶积计算.采用传统的ISTA和类RNN的改进ISTA进行对比处理,结果表明,改进ISTA具有较好的抗噪能力和子波自适应能力,可使实测地震资料的有效频带拓展约1.5倍,能够较好地适应实际地震资料的反褶积处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋从元	四川职业技术学院电子电气工程系	22	11	2.0	2.0
2	潘树林	西南石油大学地球科学与技术学院	33	137	7.0	9.0
3	秦子雨	西南石油大学地球科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
4	闫柯	西南石油大学地球科学与技术学院	3	1	1.0	1.0
5	杨海飞		1	0	0.0	0.0