【摘 要】
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基于动态时间规整的叠前道集剩余时差校正方法存在动态时间规整算法对噪声敏感,准确计算规整路径困难;算法采用逐点搬家法,直接对地震道作剩余时差校正容易引起地震波形畸变
【机 构】
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成都理工大学工程技术学院,成都理工大学地球物理学院
【基金项目】
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国家重大科技专项课题子课题“双极子匹配追踪反演技术研究”(编号:2016ZX05026-001-005),四川省教育厅项目“基于时频域波形分类的礁滩储层预测方法研究”(编号:16ZB0410)联合资助.
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基于动态时间规整的叠前道集剩余时差校正方法存在动态时间规整算法对噪声敏感,准确计算规整路径困难;算法采用逐点搬家法,直接对地震道作剩余时差校正容易引起地震波形畸变的问题。提出一种联合稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)和动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的叠前道集剩余时差校正方法,采用SBL对地震道集进行稀疏表示,再利用DTW对稀疏表示结果进行剩余时差校正,处理后重构地震记录。结果表明,SBL具有良好的噪声鲁棒性,较少的局部最小值,以及全
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