基于稀疏反演的地震资料多次波衰减方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 前言 | 第9-18页 |
| 0.1 选题目的及意义 | 第9-10页 |
| 0.2 多次波的形成机理、分类及识别方法 | 第10-11页 |
| 0.2.1 多次波的分类 | 第10-11页 |
| 0.2.2 多次波的特征及识别方法 | 第11页 |
| 0.3 地震数据规则化算法研究现状 | 第11-13页 |
| 0.4 多次波衰减算法研究现状 | 第13-16页 |
| 0.4.1 基于滤波法的多次波衰减研究 | 第13-14页 |
| 0.4.2 基于波动理论的多次波衰减研究 | 第14-15页 |
| 0.4.3 基于稀疏反演的多次波衰减研究 | 第15-16页 |
| 0.5 论文研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 第一章 基于反泄漏傅里叶变换的数据规则化算法 | 第18-32页 |
| 1.1 引言 | 第18页 |
| 1.2 不规则地震数据的分类及频谱泄漏现象 | 第18-21页 |
| 1.2.1 不规则地震数据的分类总结 | 第18-20页 |
| 1.2.2 频谱泄漏现象 | 第20-21页 |
| 1.3 反泄漏傅里叶变换算法原理 | 第21-24页 |
| 1.3.1 基本原理 | 第21-22页 |
| 1.3.2 数据测试 | 第22-24页 |
| 1.4 算法优化策略 | 第24-32页 |
| 1.4.1 基本原理 | 第24-26页 |
| 1.4.2 数据测试 | 第26-32页 |
| 第二章 反馈模型及SRME算法 | 第32-45页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 数据矩阵及反馈模型 | 第32-37页 |
| 2.2.1 数据矩阵 | 第32-36页 |
| 2.2.2 反馈模型 | 第36-37页 |
| 2.3 SRME衰减自由界面多次波 | 第37-43页 |
| 2.3.1 SRME算法基本原理 | 第37-41页 |
| 2.3.2 SRME算法模型数据测试 | 第41-42页 |
| 2.3.3 SRME算法实际数据测试 | 第42-43页 |
| 2.4 SRME算法存在的缺陷 | 第43-45页 |
| 第三章 EPSI算法及近偏移距重建算法 | 第45-54页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 EPSI算法衰减自由界面多次波 | 第45-50页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第45-46页 |
| 3.2.2 数据试算 | 第46-50页 |
| 3.3 EPSI近偏移距重建算法 | 第50-52页 |
| 3.3.1 基本原理 | 第50-51页 |
| 3.3.2 数据测试 | 第51-52页 |
| 3.4 EPSI算法适用性测试分析 | 第52-54页 |
| 3.4.1 基本原理 | 第52页 |
| 3.4.2 数据不一致性模型测试 | 第52页 |
| 3.4.3 随机噪声模型测试 | 第52-54页 |
| 第四章 GPU/CPU协同并行加速算法 | 第54-68页 |
| 4.1 GPU通用计算概述 | 第54-57页 |
| 4.1.1 GPU简介 | 第54-55页 |
| 4.1.2 CUDA架构编程模式 | 第55-57页 |
| 4.2 GPU/CPU协同并行优化算法实施方案 | 第57-64页 |
| 4.2.1 反泄漏傅里叶变换算法优化 | 第57-62页 |
| 4.2.2 EPSI算法与SRME算法优化策略 | 第62-64页 |
| 4.3 优化算法加速比测试 | 第64-68页 |
| 4.3.1 ALFT的GPU化算法测试 | 第64-66页 |
| 4.3.2 SRME算法的GPU化算法测试 | 第66-68页 |
| 第五章 EPSI与SRME联合算法衰减表面多次波 | 第68-72页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 联合算法基本原理 | 第68-69页 |
| 5.3 数据测试 | 第69-72页 |
| 结论和建议 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表文章目录 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研课题 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
