简介:我们改进了共偏移距-共反射面(COCRS)法,可用以衰减地滚波,即由于低速、低频/高振幅瑞雷波通常产生的相干噪声。COCRS算子是基于双曲线,因此它可以拟合双曲走时的同相轴,如叠前数据中的反射同相轴。相反,地滚波在共中点(CMP)和共炮点道集中是线性的并可以可以利用COCRS算子鉴别与压制。因此,我们在共偏移距剖面之前共炮道集中搜索反射倾斜和曲率。因为这对反射振幅的危害最小化是最理想的,我们只对在地滚波区多次覆盖的数据进行叠加。在CO剖面前搜索CS道聚集是对常规COCRS叠加的另一个改进。我们使用合成和真实数据集测试了所提出的方法,数据采自伊朗西部地区。我们将本方法压制地滚波的结果与f-k滤波和f-k滤波后常规COCRS叠加压制地滚波的结果进行了比较。结果表明,该方法对真伪滚压制效果优于F-K滤波与传统CRS叠加。然而,计算时间高于其他常规的方法,如f滤波。
简介:通过对海上拖缆船采集资料的规则性和对称性研究,得到了一套有效的3D叠前深度偏移和速度模型建立的流程。将海上3D数据抽提成共偏移距共方位角数据集。运用高性能的频率——波数域速度沿垂直方向变化的叠前深度偏移方法进行初始偏移。也用初始叠前v(z)偏移代替叠前时间偏移做AVO,或者在没有受到强横向变化影响时的目标成像。用共偏移距共方位角v(x、y、z)计算后续的深度偏移。这种叠前深度偏移算法也是利用共偏移距共方位角数据集的规则性来减少内存和CPU的需求。偏移输出数据用于产生一组速度误差拾取值和沿分析面的加密网格作为3D层析的输入。灵活钧模型建立工具与3D层析技术匹配能够产生出地质上合理的速度模型。两个数据实例表明:这种方法在相对轻微的速度变化区域(正如所期望的那样)和速度变化复杂的情况下(如盐下成像)能够取得良好的结果。
简介:用时间序列分析方法做预报,是气象预报中的重要方法之一。气象上观测资料随时间变化大多属非平稳的。所谓非平稳时间序列,表示其统计特征量随时间变化主要有三种表现形式。一种是序列平均值Xt随时间而变,表现为它的一个现实曲线在一条水平线的上下波动大:另一种是序列标准差St随时间变化。这表现为它的一个现实的曲线的波动幅度较大;第三种表现更为复杂,序列均值Xt和标准差St同时随时间而变,这表现为它的一个现实曲线上下波动大,同时波动幅度也大。对于上述三种非平稳序列,至今没有理想的处理办法。本文介绍差分模型方法,能在一定程度上消除均值随时间的变化,而后建立差分自回归模型。效果较好。