反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用

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地震第3章 反褶积

地震第3章 反褶积
x(t ) 为地震道记录; w(t ) 为地震子波;
(3-1)
e(t ) 为地层脉冲响应,为震源是单位脉冲 (t ) 时零炮检距自
激自收的地震记录。
(3一1)式可视为一个滤波过程,如图3-1所示。
图3-1 褶积滤波过程 这个滤波过程的输入为地震子波。w(t ) 滤波器的滤波因子为地层 脉冲响应 e(t ) ,输出为地震道记录 x(t ) 。 或者输入为地层脉冲响应 e(t ) ,滤波器滤波因子为子波 w(t ) , 输出为地震道记录城 x(t ) 。
w
x(t )
w( )r (t )
0

(3-4)
实际的地震记录城 x(t ) 除了(3一4)式所表示的一系列反射波 S (t ) 而外, 还存在着干扰波 ,因此,地震记录双 的一般模型可以写为 x(t ) n(t )
x(t ) S (t ) n(t ) w( )r (t ) n(t )
式中。
—震源脉冲值,为一常数; r (t ) —反射界面的反射系数。 但是,由于地层介质具有滤波作用,这种大地的滤波作用相当 于一个滤波器。因此,由震源发出的尖脉冲经过大地滤波器的滤波 作用后,变成一个具有一定时间延续的波形 w(t ) ,通常叫作地震 子波(图3一6)。这时,地震记录是许多反射波叠加的结果,即地震 记录 x(t ) 是地震子波 w(t ) 与反射系数 r (t ) 的褶积
1.直接观测法 这种方法是用专门布置在震源附近的检波器直接记录地震子波 w(t ), 此方法只适用于海上地震勘探。 在某些地区的海上地震勘探中,在地震记录上海底反射波到达之前曾 记录到一个地震波。经过分析知道这是由于海水含盐量有分层性所形成的。 由于海水的含盐量有分层性使海水明显地分成上下两层。下层的含盐量较 上层含盐量高,形成了一个较为清楚的界面。由震源出发的地震波到达这 个界面引起反射返回到海面下的检波器,被记录下来。由于这个波没有与 其他波干涉,所以可以作为地震子波 。使用这样求取的地震子波进 w(t ) 行反褶积,得到了良好的效果。

利用Burg反褶积提高地震资料处理质量

利用Burg反褶积提高地震资料处理质量

第35卷第1期物 探 与 化 探Vo.l35,N o.1 2011年2月GEOPHY SI CA L&GEOCHE M ICAL EX PLORAT I ON F eb.,2011 利用Burg反褶积提高地震资料处理质量李文杰,宁俊瑞,陈世军,刘来详(中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院,北京100083)摘要:从反褶积原理出发,深入研究了Burg反摺积理论,详细推导了Burg反摺积公式。

利用该方法对实际地震数据进行了试处理,并与谱模拟反褶积方法处理所得结果进行了对比分析。

结果表明:该方法能在一定程度上提高地震资料的信噪比,改善反射同相轴的连续性,同时还能起到压制剖面上线性干扰的作用,可以在较大程度上提高地震资料的处理质量。

关键词:Burg反褶积;地震子波;反射系数;预测滤波器;谱模拟反褶积中图分类号:P631.4 文献标识码:A 文章编号:1000-8918(2011)01-0127-04熵是衡量信息不确定性的一种度量标准,最大熵法最初用来解决傅氏分析时窗过小时的分辨率问题,伯格首先提出了最大熵谱分析方法[1],该方法假定时窗外的一段数据服从最大熵原则(即那里的信息不是零,而是一种最不确定的,有最大随机性的数据),从而提高了谱分析的分辨率,后来将它应用到反褶积中,称为Burg反褶积。

实际上Burg反褶积与自回归过程是完全相当的,尽管原理与预测分解相同,要求子波是最小相位,但实现方法上却完全不同,我国著名地球物理学家熊翥教授在他的著作[2]中对它的特点及其实际处理操作步骤有过详细的论述,钱绍新等人[3]对该方法也有过深入的研究,马海珍等[4]利用该方法在实际资料处理中取得了较好的效果。

笔者在对Burg反褶积理论方法及算法进行深入研究的基础上,编写了相关的应用程序,并完成了实际资料的测试处理,获得了很好的效果,验证了该方法的实用性和有效性。

1 方法原理假设有一地震数据道为x t,子波为b t,反射系数为c t,由反褶积原理,地面记录到的地震数据x t与地震子波b t和地下反射层的反射系数c t之间存在x t=b t*c t。

反褶积提高分辨率研究及应用

反褶积提高分辨率研究及应用

2018年06月反褶积提高分辨率研究及应用李世扬(长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100)摘要:随着勘探开发程度的持续深入,很多油田都逐渐转向隐蔽油气藏的勘探(薄储层、小断块、微幅构造等),但是受到地震分辨率的限制,很难识别这些复杂构造,从而严重影响了后续勘探和开发。

因此,必须使用某种方法来提高地震资料的分辨率。

本文首先详细论述了反褶积提高地震资料分辨率的基本原理,然后分析了实际工区的地震资料情况,用该技术对工区内的地震资料进行了处理,从实际应用效果可以看出,反褶积可以明显提高地震资料的分辨率。

关键词:反褶积;提高分辨率;地震资料随着世界各大油田勘探开发程度的不断深入,从以前简单构造的研究逐渐转化成地下复杂构造的研究,但是受限于地震资料的分辨率,很多隐蔽油气藏如薄储层、小断块、微幅构造等很难识别,严重影响了后续地震资料解释、储层预测、井位部署和开发[1]。

因此,长期以来,如何有效提高地震数据的分辨率是物探工作者急需解决的难题。

目前,很多方法都可以提高地震资料的分辨率,但是通过反褶积技术来压缩地震子波是其中最常用的手段[2]。

本文主要介绍了反褶积提高地震资料分辨率的基本原理,然后使用反褶积技术对华北油田某地区的实际地震资料进行了处理,验证了其有效性。

1基本原理实际地震勘探都是基于反射法,这种方法假设各种震源(震源车、炸药爆炸、空气枪等)产生的是一个尖脉冲,当尖脉冲在地下地层传播过程中,在遇到地层的反射界面之后,会形成反射波而返回地表,检波器记录的理想反射地震信号应该是一系列的尖脉冲,其中每个脉尖冲可以反映地下存在一个对应的反射界面,整个脉冲序列则表明地下存在一组对应的反射界面。

通常,这种理想的地震反射记录的公式如下:x (t )=w *r (t )(1)式中,r (t )是地下反射界面的反射系数;w 是震源脉冲值,为常数。

但是,由于实际地下地层的介质具有很强的滤波效应,这种滤波效应在某种程度上可以等价于一个滤波器。

预测反褶积技术在地震资料处理中的应用

预测反褶积技术在地震资料处理中的应用

预测反褶积技术在地震资料处理中的应用
孙少伟
【期刊名称】《山西建筑》
【年(卷),期】2006(32)18
【摘要】分析了预测反褶积原理以及反褶积算子长度和预测步长对反褶积质量的影响,总结了预测反褶积技术在地震勘探中的应用效果,说明了该技术具有广阔的应用前景。

【总页数】2页(P211-212)
【关键词】预测反褶积;算子长度;预测生长;地震勘探
【作者】孙少伟
【作者单位】山西省地球物理化学勘查院,山西运城044000
【正文语种】中文
【中图分类】TU412
【相关文献】
1.反褶积在地震资料处理中的应用 [J], 姚佳芮;王弘扬;贾毅;韩向义;任秋月
2.地震资料处理中的预测反褶积参数选择及效果分析 [J], 王弘扬;宋鑫磊;任秋月;姚佳芮;胡乔治
3.地震资料处理中的反褶积技术 [J], 夏洪瑞
4.反褶积技术在地震资料处理中的研究及应用 [J], 王姝
5.自适应预测反褶积多次波衰减技术在海上地震资料处理中的应用 [J], 朱四新;秦鸿飞
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反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用

反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用

反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用
黄伟传1, 葛洪魁1, 王宝善1, 王兆明2
( 北京 1 北京 1 ) 1.中国地震局地球物理研究所 , 0 0 0 8 1; 0 0 0 8 3 2.中国石油勘探开发研究院 ,
摘 要 随钻地震是石油工程领域的一项新技 术 , 是 利 用 钻 头 破 岩 的 连 续 随 机 振 动 信 号 进 行 钻 前 预 测, 通常需要利 用钻头震源函数与地面记录互相关进行处理 , 而 地 下 数 千 米 震 源 函 数 的 获 取 难 度 很 大, 成为制约随钻地震技术的一 个关键问题 . 反褶积干涉成像是在互相关基础上发展起来的 , 可以利用 随 机 噪 音 获 得 地 震 台 站 间 的 格 林 函 数 , 对地下 同时这种方法不依赖于震源函数信息 . 本文回顾 了 干 涉 成 像 的 发 展 历 程 , 分析了互相关干涉和 构造和速度结构成像 , 反褶积干涉的原理 、 方法和特点 , 结合随钻地震数据处理需要 , 结合实例 分 析 了 反 褶 积 干 涉 应 用 于 随 钻 地 震 数 据 处 理 的前景 , 为发展新型随钻地震技术提供了重要参考信息 . 关键词 反褶积 , 干涉成像 , 互相关 , 随钻地震 , 数据处理 : / . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3. 2 0 1 0. 0 3. 0 3 2 中图分类号 P D O I 1 0. 3 9 6 9 6 3 1 文献标识码 A j
2 斯坦福校园大约 0. 的范围内 , 利用 4 5k m 0 9 6 个检
波器记录地震数据 , 尽管实验工作没有取得预期效 果, 但是地震学家发 现 了 从 远 距 离 传 来 的 高 频 地 震
( 犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋 e i s m i c Wh i l eD r i l l i n S WD) i san e wt e c h n o l o l i e di nt h ef i e l do fp e t r o l e u m. I tu s e st h ec o n t i n u o u s S g g ya p p r a n d o mv i b r a t i o nt om a k eb i tf o r e c a s tb r o s s c o r r e l a t i o nb e t w e e nt h es o u r c ef u n c t i o no ft h o u s a n d sm e t e r s yc u n d e r r o u n da n dt h ew a v er e c o r d e do nt h es u r f a c e .T h ek e s s u eo ft h eS WDi sh o wt oo b t a i nt h es e i s m i cs o u r c e g yi , f u n c t i o na ts u c had e t hw h i c hb l o c k st h ew i d ea l i c a t i o no fS WD.T h ed e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r d e v e l o e d p p p y p , ’ b a s e do nc r o s s c o r r e l a t i o n i sa n o t h e r t e c h n o l o h a tc a nb eu s e di nSWD. I td o e s n tn e e dt h es o u r c ef u n c t i o na n d g yt ’ , c a nd e r i v e t h eG r e e n s f u n c t i o no f s t a t i o np a i r sb t h e a m b i e n t n o i s e a n d i m a e t h e s t r u c t u r e a n dv e l o c i t r o e r t f y g yp p yo t h es u b s u r f a c e .I tc a ne l i m i n a t et h ee f f e c t so ft h es o u r c ea n dg e tg o o di m a er e s u l t .T h i sp a e rr e v i e w st h e g p , d e v e l o m e n t so f t h ed e c o n v o l u t i o n i n t e r f e r o m e t r a n da n a l z e s t h e t h e o r n dc h a r a c t e r so f t h ec r o s s c o r r e l a t i o na n d p y y ya d e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r .W i t ha ne x a m l eo fd e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r l i c a t i o nt ot h e SWD d a t a y p ya p p , r o c e s s i n i td e m o n s t r a t e st h eg r e a tp o t e n t i a lo fd e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r nS WD,a n dp r o v i d e si m o r t a n t p g yi p i n f o r m a t i o nf o rn e wt e c h n o l o e v e l o m e n t so fS WD. g yd p , , , , 犓 犲 狑 狅 狉 犱 狊 e c o n v o l u t i o n i n t e r f e r o m e t r c r o s s c o r r e l a t i o n s e i s m i cw h i l ed r i l l i n d a t ap r o c e s s i n d y g g 狔

反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用

反褶积干涉成像及其在随钻地震数据处理中的应用

De o o u i n i t r e o e r nd is a lc to c nv l to n e f r m t y a t pp i a i n t e s i ie d ilng d t o e s n o s im c wh2 5卷 第 3 期 2 1 年 6 ( 码 : 5 ~ 9 6 00 月 页 9i 5)







Vo J 5。No 3 l2 .
PR OGR ES S I N GEO PH YSI CS
J n 0 0 u e2 1
黄 伟 传 , 洪 魁 , 宝 善 , . 褶 积 干 涉 成 像 及 其 在 随 钻 地 震 数 据 处 理 中 的 应 用 . 球 物 理 学 进 展 ,0 0 2 ( ) 91 96 葛 王 等 反 地 2 1 ,5 3 :5 ~ 5 ,
反 褶 积 干 涉 的原 理 、 法 和 特 点 , 方 结合 随钻 地 震数 据 处理 需要 , 合 实例 分 析 了反 褶 积 干 涉 应 用 于 随钻 地 震 数 据 处 理 结
的 前景 , 发 展 新 型 随 钻 地 震 技 术 提 供 了重 要 参 考 信 息 . 为
关键词 反褶积 , 涉成像 , 干 互相 关 , 钻 地 震 , 据 处理 随 数 中 图分 类 号 P 3 61 文 献 标 识 码 A D : 0 3 6 /.s n 1 0 — 9 3 2 1 . 3 0 2 0I 1 . 9 9 j i . 0 4 2 0 . 0 0 0 . 3 s
D0I1 . 9 9 jis . 0 42 0 . 0 0 0 . 3 . :0 3 6 /.sn 1 0 — 9 3 2 1 . 3 0 2
H u ng W C , Ge a H K , W a B S,e a1 ng t .D e on l to it r e o e r a is pp ia i t s im i whie c vo u i n n e f r m t y nd t a lc ton O es c l drlig a a iln d t

反褶积在地震资料处理中的应用

反褶积在地震资料处理中的应用

反褶积在地震资料处理中的应用
反褶积是一种地震数据处理方法,它的主要目的是将处理后的地震数据还原到原始地震数据的状态,以便更好地分析和解释地质结构。

它是一种把原始地震数据按照特定的规则进行排列和处理的过程,以提高数据的质量和信息量。

反褶积在地震资料处理中的应用主要有以下几点:
1、可以消除处理后的地震数据中的噪声,提高数据的质量。

2、可以改善地震数据的时空分辨率,从而提高地震数据的准确性和信息量。

3、可以减少地震数据的相空间和时空抖动,提高地震数据的可靠性。

4、可以提高地震数据的可视化效果,从而更好地分析和解释地质结构。

5、可以提高地震数据的可靠性和准确性,从而更好地评价地震数据的质量。

地震盲源反褶积方法及其应用

地震盲源反褶积方法及其应用

地震盲源反褶积方法及其应用摘要:反褶积是地震信号处理中的重要环节之一。

本文采用的地震盲源反褶积方法将独立分量分析这一信号处理工具引入到地震信号处理中,可以实现地震子波和反射系数的同时估计,消除传统反褶积方法受假设条件的限制。

实际资料的处理结果表明,方法能较好地适应非最小相位系统,得到原始反射系数的最优估计,算法稳定,收敛速度快,是提高地震资料分辨率的有效手段。

关键词:反射系数非最小相位盲源反褶积独立分量分析1 引言反褶积技术是地震信号处理中提高分辨率的主要手段。

传统的反褶积方法对地震子波和反射系数序列做了一定的限制,即假设反射系数是白噪序列,地震子波是最小相位的,从而用地震记录的自相关代替地震子波的自相关来估计子波特性,进而进行子波压缩处理。

基于这些假设条件的反褶积方法在实际应用中取得了一定的效果,但是往往不符合地下介质的实际情况。

近几十年来,很多学者把注意力集中在反射系数序列的随机性上[1],反射系数序列的非高斯性使反射系数和地震子波在一定条件下具备独立分量分析褶积混合模型的特点,从而可以利用独立分量分析进行盲源反褶积处理[2]。

与传统反褶积方法相比,盲源反褶积方法弱化了对子波和反射系数的先验条件,克服了传统反褶积方法对最小相位子波和高斯白噪反射系数假设的依赖[3]。

2 地震盲源反褶积方法的基本理论和实现过程作为信号非高斯程度的度量,负熵是任意概率密度函数和具有同样方差的高斯型概率密度函数间的KL散度,负熵值越大表示信号距离高斯分布越远。

3 实际资料应用从图2到图4实际资料处理的对比看,盲源反褶积处理有效提高了地震记录的分辨率,微构造信息更加清晰,同时较好的保持了地震资料的振幅相对关系。

从剖面窗口部位的频谱分析看,相较于传统反褶积方法,盲反褶积能更有效的拓宽地震资料的频带。

4 结论从盲源反褶积方法的实际应用看,方法能够有效的拓宽地震资料的频带,突出细节部位的地质信息,在地震资料处理中有很好的应用前景。

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反褶积干涉成像及其在随钻地震 数据处理中的应用
黄伟传1, 葛洪魁1, 王宝善1, 王兆明2
( 北京 1 北京 1 ) 1.中国地震局地球物理研究所 , 0 0 0 8 1; 0 0 0 8 3 2.中国石油勘探开发研究院 ,
摘 要 随钻地震是石油工程领域的一项新技 术 , 是 利 用 钻 头 破 岩 的 连 续 随 机 振 动 信 号 进 行 钻 前 预 测, 通常需要利 用钻头震源函数与地面记录互相关进行处理 , 而 地 下 数 千 米 震 源 函 数 的 获 取 难 度 很 大, 成为制约随钻地震技术的一 个关键问题 . 反褶积干涉成像是在互相关基础上发展起来的 , 可以利用 随 机 噪 音 获 得 地 震 台 站 间 的 格 林 函 数 , 对地下 同时这种方法不依赖于震源函数信息 . 本文回顾 了 干 涉 成 像 的 发 展 历 程 , 分析了互相关干涉和 构造和速度结构成像 , 反褶积干涉的原理 、 方法和特点 , 结合随钻地震数据处理需要 , 结合实例 分 析 了 反 褶 积 干 涉 应 用 于 随 钻 地 震 数 据 处 理 的前景 , 为发展新型随钻地震技术提供了重要参考信息 . 关键词 反褶积 , 干涉成像 , 互相关 , 随钻地震 , 数据处理 : / . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3. 2 0 1 0. 0 3. 0 3 2 中图分类号 P D O I 1 0. 3 9 6 9 6 3 1 文献标识码 A j9 5 2源自地 球 物 理 学 进 展
2 5卷
0 引 言
随钻 地 震 ( 是石 SWD S e i s m i c Wh i l eD r i l l i n g) 油工程领域中的一 项 先 进 技 术 , 它利用钻头旋转破 岩振动作震源 , 进 行 地 层 探 测, 从 而 实 现 钻 前 预 测, 对于安全高效钻井 施 工 具 有 重 要 意 义 . 由于钻头振 动为连续随机信号 , 处理方法为利用由钻柱顶端传 与地面 感器记录到的参考 信 号 提 取 钻 头 震 源 函 数 , 测线上记录到的信 号 作 互 相 关 处 理 , 获取从地层中 图1 ) 传播的直达波和反射波信息 ( .
第2 5卷 第3期 页码 : ) 2 0 1 0年 6月( 9 5 1~9 5 6
地 球 物 理 学 进 展
P R O G R E S S I N G E O P HY S I C S
V o l . 2 5,N o . 3 J u n e2 0 1 0
黄伟传 , 葛洪魁 , 王宝善 , 等. 反褶 积 干 涉 成 像 及 其 在 随 钻 地 震 数 据 处 理 中 的 应 用. 地 球 物 理 学 进 展, : 2 0 1 0, 2 5( 3) 9 5 1~9 5 6, : / D O I 1 0. 3 9 6 9 . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3. 2 0 1 0. 0 3. 0 3 2. j H u a n e H K, W a n 犲 狋犪 犾. D e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r n di t sa l i c a t i o nt os e i s m i cw h i l ed r i l l i n a t a g W C,G g B S, ya p p gd ) , ( ) : : / r o c e s s i n . 犘 狉 狅 狉 犲 狊 狊 犻 狀犌 犲 狅 犺 狊.( i nC h i n e s e 2 0 1 0, 2 5 3 9 5 1~9 5 6, D O I 1 0. 3 9 6 9 . i s s n . 1 0 0 4 2 9 0 3. 2 0 1 0. 0 3. 0 3 2. p g j 犵 狆 狔
1 干涉成像技术的发展
在1 9 7 6年, C l a e r b o u t就 通 过 分 析 一 维 模 型 的 发现通过互相关处理可以得 介质反射和透射特 征 ,
1] , 到地层反射响应特征 [ W a e n a a r又根据格 林函 数 p
的互易性理论 , 进行了严格的证明 , 地震干涉成像在 任意介质中都是成 立 的 . 干涉测量一般是指通过研 究信号对之间的干 涉 现 象 , 从它们之间的差异中获 在 得信息的方法 . 1 9 8 7年 C o l e为 了 证 明 这 个 猜 想 ,
收稿日期 2 0 0 9 0 9 2 0; 0 1 0 0 1 1 5. 修回日期 2 基金项目 国家 “ ” 计划项目 “ 随钻地震技术研究 ” ( ) 和中央级公益性科研院所基本科研业务专项项目( 联 8 6 3 2 0 0 6 AA 0 6 A 1 0 8 D Q J B 0 8 B 1 5) 合资助 . 作者简介 黄伟传 , 博士 , 从事地震资料的处理和解释研究工作 . ( : 1 9 6 9 年生 , E m a i l s u c u n 2 0 0 3@1 6 3. c o m)
上 发 展 起 了 一 种 新 型 成 像 技 术—反 褶 积 干 涉 成 像. 反褶积干涉成像的一个显著优点是不需要震源函数 信息 , 特别适合于随钻地震数据处理 . 本文 系 统 介 绍 了 干 涉 成 像 原 理 与 方 法 , 对比分 析了反褶积干涉和 互 相 关 干 涉 特 点 , 结合实例探讨 了将反褶积干涉成像方法用于随钻地震资料处理的 为发展新型随钻地震技术提供重 优点和发展前景 , 要的参考信息 .
( 犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋 e i s m i c Wh i l eD r i l l i n S WD) i san e wt e c h n o l o l i e di nt h ef i e l do fp e t r o l e u m. I tu s e st h ec o n t i n u o u s S g g ya p p r a n d o mv i b r a t i o nt om a k eb i tf o r e c a s tb r o s s c o r r e l a t i o nb e t w e e nt h es o u r c ef u n c t i o no ft h o u s a n d sm e t e r s yc u n d e r r o u n da n dt h ew a v er e c o r d e do nt h es u r f a c e .T h ek e s s u eo ft h eS WDi sh o wt oo b t a i nt h es e i s m i cs o u r c e g yi , f u n c t i o na ts u c had e t hw h i c hb l o c k st h ew i d ea l i c a t i o no fS WD.T h ed e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r d e v e l o e d p p p y p , ’ b a s e do nc r o s s c o r r e l a t i o n i sa n o t h e r t e c h n o l o h a tc a nb eu s e di nSWD. I td o e s n tn e e dt h es o u r c ef u n c t i o na n d g yt ’ , c a nd e r i v e t h eG r e e n s f u n c t i o no f s t a t i o np a i r sb t h e a m b i e n t n o i s e a n d i m a e t h e s t r u c t u r e a n dv e l o c i t r o e r t f y g yp p yo t h es u b s u r f a c e .I tc a ne l i m i n a t et h ee f f e c t so ft h es o u r c ea n dg e tg o o di m a er e s u l t .T h i sp a e rr e v i e w st h e g p , d e v e l o m e n t so f t h ed e c o n v o l u t i o n i n t e r f e r o m e t r a n da n a l z e s t h e t h e o r n dc h a r a c t e r so f t h ec r o s s c o r r e l a t i o na n d p y y ya d e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r .W i t ha ne x a m l eo fd e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r l i c a t i o nt ot h e SWD d a t a y p ya p p , r o c e s s i n i td e m o n s t r a t e st h eg r e a tp o t e n t i a lo fd e c o n v o l u t i o ni n t e r f e r o m e t r nS WD,a n dp r o v i d e si m o r t a n t p g yi p i n f o r m a t i o nf o rn e wt e c h n o l o e v e l o m e n t so fS WD. g yd p , , , , 犓 犲 狑 狅 狉 犱 狊 e c o n v o l u t i o n i n t e r f e r o m e t r c r o s s c o r r e l a t i o n s e i s m i cw h i l ed r i l l i n d a t ap r o c e s s i n d y g g 狔
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