典型文献
基于统计分布的Shearlet域连片数据一致性处理方法
文献摘要：
估计相对精确的时空变一致性校正因子是提高连片数据处理质量的关键.目前常用的连片数据一致性处理方法如反褶积参数调整法、匹配滤波法等,虽然取得了一定的应用效果,但是存在缺乏时空变处理能力、易受噪声因素的干扰和稳定性差等缺陷,难以满足精细化连片数据一致性处理的要求.针对这一问题,提出一种基于统计分布的Shearlet域连片数据一致性处理方法.首先,将连片数据变换到Shearlet域,利用Alpha-trim均值滤波方法估计不同尺度和方向上的时变均值和均方差;其次,在数据品质相对较好的探区选取一定量的数据,在Shearlet域计算统计平均后的时变均值和均方差并作为目标模型;之后,提取待处理数据Shearlet域均值和均方差在时间、空间上的低频趋势,并利用提取的低频趋势与 目标模型计算均值和均方差的时空变校正因子;最后,应用该时空变校正因子对待处理数据进行校正处理,得到连片数据一致性处理结果.模型试算和实际资料的验证结果表明,该方法能够较好地消除连片数据的振幅、频率在空间上的差异,在噪声环境下具有较好的稳定性,具有一定的实际应用价值.
文献关键词：
统计分布;Shearlet域;连片数据;一致性处理
中图分类号：
作者姓名：
田坤;王德营;刘立彬;王延光;王常波;张学涛
作者机构：
中国石化胜利油田分公司物探研究院,山东东营257022;山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590
文献出处：
引用格式：
[1]田坤;王德营;刘立彬;王延光;王常波;张学涛-.基于统计分布的Shearlet域连片数据一致性处理方法)[J].石油地球物理勘探,2022(04):828-837,869
A类：
连片数据
B类：
统计分布,Shearlet,数据一致性,一致性处理,校正因子,反褶积,参数调整,调整法,匹配滤波,处理能力,换到,Alpha,trim,均值滤波,滤波方法,不同尺度,一定量,目标模型,待处理,处理结果,试算,噪声环境
AB值：
0.236406
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