简述地震资料处理中的聚束滤波方法
地震数据处理方法(DOC)
安徽理工大学一、名词解释（20分）1、、地震资料数字处理:就是利用数字计算机对野外地震勘探所获得的原始资料进行加工、改进，以期得到高质量的、可靠的地震信息，为下一步资料解释提供可靠的依据和有关的地质信息。
2、数字滤波:用电子计算机整理地震勘探资料时，通过褶积的数学处理过程，在时间域内实现对地震信号的滤波作用，称为数字滤波。
（对离散化后的信号进行的滤波，输入输出都是离散信号）3、模拟信号：随时间连续变化的信号。
4、数字信号：模拟数据经量化后得到的离散的值。
5、尼奎斯特频率：使离散时间序列x(nΔt)能够确定时间函数x(t)所对应的两倍采样间隔的倒数，即f=1/2Δt.6、采样定理：7、吉卜斯现象：由于频率响应不连续，而时域滤波因子取有限长，造成频率特性曲线倾斜和波动的现象。
8、假频:抽样数据产生的频率上的混淆。
某一频率的输入信号每个周期的抽样数少于两个时，在系统的的输出端就会被看作是另一频率信号的抽样。
抽样频率的一半叫作褶叠频率或尼奎斯特频率fN；大于尼奎斯特频率的频率fN+Y，会被看作小于它的频率fN-Y。
这两个频率fN+Y和fN-Y相互成为假频。
9、伪门：对连续的滤波因子h(t)用时间采样间隔Δt离散采样后得到h (nΔt)。
如果再按h (nΔt)计算出与它相应的滤波器的频率特性，这时在频率特性图形上，除了有同原来的H (ω)对应的'门'外，还会周期性地重复出现许多门，这些门称为伪门。
产生伪门的原因就是由于对h(t)离散采样造成的。
10、地震子波：由于大地滤波作用，使震源发出的尖脉冲经过地层后，变成一个具有一定时间延续的波形w（t）。
11、道平衡：指在不同的地震记录道间和同一地震记录道德不同层位中建立振幅平衡，前者称为道间均衡，后者称为道内均衡。
12、几何扩散校正：球面波在传播过程中，由于波前面不断扩大，使振幅随距离呈反比衰减，即Ar=A0/r，是一种几何原因造成的某处能量的减小，与介质无关，叫几何扩散，又叫球面扩散。
地震资料处理中的形态滤波去噪方法
地震资料处理中的形态滤波去噪方法
王润秋;郑桂娟;付洪洲;李青
【期刊名称】《石油地球物理勘探》
【年(卷),期】2005(040)003
【摘要】当信号和噪声差异较小且难以区分时,数字滤波方法的应用势必受到限制.为此,本文尝试利用地震波形态的差异,借用在数学形态学基础上发展起来的形态滤波方法压制地震记录中的野值脉冲噪声.文中主要讨论了形态滤波方法的基础理论,并探讨了形态滤波中结构元素的尺寸、形状对处理结果的影响,并对实际地震资料做了试处理,获得了较好的应用效果.鉴于数学形态学用于地震资料处理是一个新的应用领域,希望能有更多的人加入这一领域的研究.
【总页数】6页(P277-282)
【作者】王润秋;郑桂娟;付洪洲;李青
【作者单位】石油大学CNPC物探重点实验室·北京;石油大学CNPC物探重点实验室·北京;东方地球物理公司采集技术支持部;石油大学CNPC物探重点实验室·北京
【正文语种】中文
【中图分类】P5
【相关文献】
1.LIFT去噪方法在地震资料处理中的应用 [J], 李来林;魏大力
2.叠前去噪方法在吐哈盆地地震资料处理中的应用 [J], 陈兴盛;周建军;陈新
3.基于双树复小波变换和形态滤波的PPG信号去噪方法 [J], 李丹;柏桐;庞宇;王慧倩;李国权
4.基于形态滤波的反射式脉搏去噪方法研究 [J], 蒋曲博;甘永进
5.基于数学形态滤波和MP算法的脉搏信号去噪方法 [J], 王利
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java地震波形滤波算法
java地震波形滤波算法摘要：1.引言2.地震波形滤波的背景和重要性3.Java 语言在地震波形滤波算法中的应用4.常用地震波形滤波算法简介5.Java 实现地震波形滤波算法的实例6.结论正文：地震波形滤波在地震勘探中起着至关重要的作用，通过对地震波形的处理和分析，可以有效地提取地震信息，为后续的地震数据解释和地震预测提供有力支持。
近年来，随着Java 编程语言的广泛应用，越来越多的地震波形滤波算法开始采用Java 语言进行实现。
本文将简要介绍Java 地震波形滤波算法的基本原理、应用背景以及实例。
首先，地震波形滤波的目的是消除或减弱噪声、提取地震波形中的有效信息。
地震波形滤波算法主要分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等几种。
这些滤波算法可以单独使用，也可以组合使用，以满足地震数据处理的不同需求。
Java 语言作为一种跨平台的编程语言，具有良好的可移植性和易用性。
在地震波形滤波算法中，Java 语言可以用于编写地震数据处理程序、构建滤波器以及实现地震波形滤波算法。
此外，Java 语言还具有丰富的类库和工具，可以方便地与其他地震数据处理软件和库进行集成。
接下来，我们将介绍一种Java 实现的地震波形滤波算法——Butterworth 低通滤波。
Butterworth 低通滤波是一种理想低通滤波器，具有良好的频率响应特性和逼近特性。
在地震波形处理中，Butterworth 低通滤波可以有效地去除高频噪声，保留地震波形中的低频信息。
下面给出一个Java 实现的Butterworth 低通滤波算法的实例：```javaimport java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ButterworthLowpassFilter {private static final double SAMPLE_RATE = 100.0; // 采样频率，单位：Hzprivate static final int FILTER_ORDER = 4; // 滤波器阶数private static final double FREQUENCY_CUTOFF = 10.0; // 低通滤波器的截止频率，单位：Hzpublic static void main(String[] args) {// 生成地震波形数据List<Double> seismicData = generateSeismicData(1000);// 对地震波形数据进行Butterworth 低通滤波List<Double> filteredData = butterworthLowpassFilter(seismicData, FILTER_ORDER, FREQUENCY_CUTOFF, SAMPLE_RATE);// 绘制原始地震波形和滤波后的地震波形plotSeismicData(seismicData, filteredData);}private static List<Double> generateSeismicData(int numSamples) {// 生成地震波形数据// ...}private static List<Double>butterworthLowpassFilter(List<Double> data, int order, double cutoffFrequency, double sampleRate) {// 实现Butterworth 低通滤波算法// ...}private static void plotSeismicData(List<Double> originalData, List<Double> filteredData) {// 绘制原始地震波形和滤波后的地震波形// ...}}```总之，Java 地震波形滤波算法在地震勘探领域具有广泛的应用前景。
中浅层地震资料处理方法
VS
结果展示
将预测结果以图形或表格的形式展示，以 便于分析和解释。
05
实例分析与应用
实例一：某地区地震资料处理及储层预测
地震资料采集
数据预处理
采集该地区的中浅层地震资料，包括地震波 的传播、反射、折射等信息。
对采集的地震数据进行预处理，包括数据格 式转换、噪声消除、数据滤波等操作。
地震成像
储层预测
• 针对以上不足之处，未来可以开展以下研究工作：首先，深入研究去噪算法和技术，提高去噪效果和稳定 性。可以通过研究不同的去噪算法、优化算法参数等方式来提高去噪效果，同时还需要加强去噪技术的实 时性和并行化，以满足实际生产的需求。其次，加强增强算法的研究和改进，提高对细节信息的突出和保 护能力。可以通过引入人工智能、深度学习等技术来提高增强算法的效率和准确性，同时还需要加强对地 震信号特征的保护和提取能力。此外，加强插值算法的研究和改进，提高对复杂地质结构的适应性和处理 能力。可以通过研究自适应插值算法、多尺度插值算法等方式来提高插值效果和处理能力。
研究不足与展望
• 目前中浅层地震资料处理方法的研究还存在一些不足之处。首先，去噪技术虽然在一定程度上提高了地震 信号的信噪比，但仍然存在去噪不彻底的问题，影响了后续地震信号分析和解释的精度。其次，增强技术 对于细节信息的突出还不够充分，需要进一步提高增强算法的效率和准确性。此外，插值技术对于复杂地 质结构的适应性有待提高，需要研究更加智能和自适应的插值方法。
中浅层地震资料处理方法
2023-11-04
contents
目录
• 地震资料处理概述 • 数据采集与预处理 • 数据成像处理 • 数据解释与储层预测 • 实例分析与应用 • 结论与展望
01
简述地震资料去噪的两种方法
作者： 李继伟 陈骜卓 周旸 肖吉星
作者机构： 长江大学地球物理与石油资源学院、油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北武汉430100
出版物刊名： 科技资讯
页码： 209-210页
年卷期： 2015年 第15期
主题词： 地震资料 去噪 处理
摘要：地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务。
根据不同噪音的形成机制、特性,可以选择不同的高保真度的去噪方法,使得地震资料的信噪比和分辨率达到预期的最高,从而降低地震资料解释的难度,提高地震资料解释的速度和精度。
在众多的地震资料去噪方法中,频率域滤波和f—k域滤波是最基础的去噪方法,也是地震资料处理人员最常用的去噪方法。
频率域滤波可很好的压制面波等规则的干扰波,f—k域滤波去除折射波、直达波等线性干扰波具有很好的效果。
(整理)地震资料处理001.
第一章概述1.地震勘探包括：采集处理解释2.地震处理包括：反褶积叠加偏移成像3.地震处理包括：预处理，常规处理，特殊处理4.三高：高分辨率，高保真度，高信噪比第二章数字滤波1.滤波器：任何一种对输入信号的改造作用都可以看成滤波，实现这种滤波的系统成为滤波器2.模拟滤波器：通过不同结构的电网络实现滤波3.数字滤波器：用数学运算通过数字计算机技术实现滤波4.数字滤波与模拟滤波器的异同点：（1）模拟滤波是对连续信号进行滤波，输出的是连续信号，输入和输出信号都可以用一连续的图形表示出来，而数字滤波器是对离散化之后的信号进行滤波，输入和输出都是离散数据；（2）电滤波是用不同的点网络实现滤波的，数字滤波是用数学运算的方式通过数字计算机技术实现滤波的5.滤波器的物理性质：（1）滤波器是实参数的，（2）滤波器是物理可是实现，充要条件h（n）=0，n<0，（3）稳定性，（4）能量是有限输出的（5）最小相位性质，最小相位信号对相同振幅的物理可实现信号，分辨率是最高的。
6.最小相位信号：具有相同振幅的物理可实现信号中最小的信号、7.最小相位滤波器：具有相同振幅相应的一切可能的滤波器中能量延迟最小的滤波器8.纯振幅滤波器：也成为零相位滤波器，信号通过这个滤波器之后，只有振幅的变化，没有相位的变化，又称为理想滤波器19.理想滤波器：低通理想滤波器，带通理想滤波器，带陷理想滤波器，高通理想滤波器10.频率域滤波的实现步骤：首先对地震记录x（t）作傅里叶变换，得到其频谱X（ω），进行频谱分析。
根据有效波的频带范围，设计合适的滤波器H（ω），在频率域进行滤波，然后对输出Y（ω）做傅里叶反变换，得到滤波后的输出y（t）。
11.使用fft应注意的问题输入数据：输入数据点数NFFT应是2k个点；输出数据，计算出的频谱宫NFFT个点，从第一个点开始，以NFFT/2+1处为对称点，与后面的点有共轭关系；输入与输出数据采样间隔的关系，ΔtΔf=1/NFFT12.时间域滤波的两种常用方法：褶积滤波、递归滤波13.褶积滤波的两种模型:无噪声，x(t)=b(t)* ξ(t)，有噪声x(t)=b(t)* ξ(t)+n(t)14.设计递归滤波器应注意的问题递归滤波器的阶数，阶数越大越精确，但计算量大，通常，n=4,；滤波器的稳定性。
地震勘探中的常见地震干扰波及压制方法
地震勘探中的常见地震干扰波及压制方法论文提要在地震勘探中激发地震波时，由于激发、接收条件，自然环境和地表条件的影响，我们所采集到的地震数据中，既有有效波也有干扰波。
根据干扰波的物理特征、形成机理和形态，常把地震数据上的噪声分为规则噪声和随机噪声两大类。
规则噪声具有明显的运动学特征 ,如：面波、线性干扰、平行折射、声波、多次波干扰等，可以根据其运动学特征选择针对性的衰减方法；随机噪声是一种无规律的噪音，如：自然界风吹草动所产生的猝发脉冲、野值等。
为了提高地震勘探的精度，完成在各种复杂地区的勘探任务，使地震资料能更真实地反映地下的地质情况，如何突出有效波，压制干扰波就成为一个极其重要的问题。
通过暑假的实践，本论文中针对地震勘探中的常见地震干扰波进行总结、分类、衰减，并在国产软件GRISYS平台上，针对不同的干扰波进行分析，总结针对不同噪音的衰减方法。
正文一、规则干扰波规则干扰波是指有一定的主频和一定视速度的干扰波。
例如面波、声波、线性干扰波、多次波等。
下面就规则干扰波中的面波、声波、多次波和50Hz交流电干扰进行介绍。
（一）面波图1 面波的形成机理及实际地震记录上的面波从震源发出的波动分为两种: 一种是质点振动方向与传播方向一致的波，称为纵波。
另一种是质点振动方向与传播方向垂直的波，称为横波。
纵波的传播速度较快，在远离震源的地方这两种波动就分开，纵波先到，横波次之。
因此纵波又称P波，横波又称S波。
在没有边界的均匀无限介质中，只能有P波和S波存在，它们可以在三维空间中向任何方向传播，所以叫做体波。
但地球是有限的，有边界的，在界面附近，体波衍生出另一种形式的波，它们只能沿着界面传播，只要离开界面即很快衰减，这种波称为面波。
面波实际上是体波在地表衍生而成的次生波, 面波是一种很强并广泛存在的规则干扰波 ,在炮集上呈线性分布 ,其特征为低频、低速且振动延续时间长 ,严重影响中深层有效反射 ,大大降低地震资料的信噪比，如图1所示。
第六章 地震资料处理
t
频谱很宽 (白谱)
频带范围有 限（带限）
反射系数序列与实际地震记录的频谱比较
反射系数剖面
地震剖面
反射系数剖面与地震剖面的比较
2. 实际模型 实际地震记录x(t)由有效波s(t)和干 扰波n(t)组成：
x(t ) s(t ) n(t )
(1) 地震子波 b(t)
b( t ) o( t ) * g( t ) * ( t ) * d ( t ) * i ( t ) o( t ) * f g ( t ) * f d ( t )
二十世纪八十年代后： “三高”：高信噪比、高分 辨率和高保真度。
tau-pi变换技术、三维地震处理技术、垂直地震剖面处 理技术、多波多分量处理技术、广义线性反演和非线性反演 技术、井间地震处理技术、分形技术、神经网络预测技术、 小波变换技术、和四维地震处理技术等。 地表一致性静校正、地表一致性反褶积、和共反射面和 超级面元叠加等技术仍在发展中。
提高分辨率——随着油气工程的深入发展，对地 震资料在储层预测和油藏特征描述等方面的要求也越 来越高，最令人关注的是提高地震资料的分辨率。高 分辨率地震勘探是一个系统工程，它包括高分辨率地 震采集、资料处理和解释应用三大部分，三者紧密相 连，缺一不可。就地震资料数字处理而言，经多年的 努力，已有多种提高地震资料分辨率的处理方法，例
观测系统示意图
二、常规处理 主要包括滤波、反褶积、道均衡、共 中心点道集、速度分析、剩余静校正、动校 正、切除、叠加和偏移等。
1.滤波——利用有效波与干扰波在频率、传 播方向、速度以及能量等方面的差异进行干 扰波压制或消除，从而突出有效波的数字处 理方法称为数字滤波。数字滤波是对离散取 样的地震信息进行数字运算处理以达到在频 率上滤波的目的的。
石油勘探中地震数据处理方法的使用方法与数据解释
石油勘探中地震数据处理方法的使用方法与数据解释引言：石油是全球经济发展的重要能源，而石油勘探的关键在于寻找存在于地下的石油资源。
地震数据处理是石油勘探中的重要环节，通过分析和解释地震数据，可以帮助勘探人员确定潜在的石油储层。
本文将重点讨论石油勘探中地震数据处理方法的使用方法以及数据解释。
一、地震数据处理方法的使用方法地震勘探是利用地震波在地下的传播特性来获取地下物质信息的方法。
对于石油勘探，常常采用地震勘探方法来确定潜在的石油储层位置和属性。
在地震勘探中，地震数据的处理是十分关键的。
1. 数据的采集与预处理：地震勘探通常使用地震仪器在地表或深井中进行数据采集。
采集的数据包括地震波的振幅、振幅与时间的关系以及反射等信息。
在数据采集后，首先需要进行数据预处理，包括去除背景噪声，剔除不良数据等。
这一步骤将为后续的数据处理提供更准确的基础。
2. 数据的纠偏与匹配：数据的纠偏和匹配是地震数据处理中的重要环节。
由于地面设备布置和地质等因素的限制，采集到的数据可能存在偏移、旋转和不匹配等问题。
通过进行数据纠偏和匹配，可以确保数据在时间和空间上的一致性，提高后续解释的准确性。
3. 滤波与叠前处理：滤波是地震数据处理中常用的技术手段之一，用于去除地震数据中的噪声和非信号成分，提取出有效的地震信号。
滤波方法包括低通、高通和带通滤波等。
叠前处理是指在地震数据处理前进行的预处理步骤，通过校正地震数据的速度偏差和波峰波谷的不一致，使得地震数据更具解释性和准确性。
4. 叠后处理与成像：叠后处理和成像是将经过滤波和叠前处理的地震数据进行进一步的处理和解释的步骤。
在叠后处理中，可以利用多次迭代找到最佳的速度模型，进而进行更准确的成像。
成像过程中，可以通过地震剖面和横向切片来展示地下构造和石油储层的分布情况。
二、地震数据的解释与应用地震数据的解释是利用地震数据来判断地下地质构造及特性的过程。
在石油勘探中，地震数据的解释对于确定潜在的石油储层十分重要。
地震数据处理报告
地震数据处理报告1. 引言本报告旨在介绍地震数据的处理方法和步骤。
地震数据处理是地震学研究中的重要环节，通过对地震数据的分析和处理，可以更好地了解地震活动以及地壳运动的规律。
本报告将按照以下步骤进行地震数据的处理。
2. 数据获取地震数据可以通过地震监测站点、地震台网等渠道获取。
在数据获取阶段，需要选择合适的数据源，并确保数据的准确性和完整性。
获取到的地震数据通常以数字形式存储。
3. 数据预处理在进行地震数据的实际处理之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、去噪和数据格式转换等步骤。
首先，数据清洗是指对数据中的错误或无效数据进行删除或修正。
例如，可以删除因设备故障或其他原因导致的异常数据点。
其次，去噪是指对数据中的噪声进行滤波处理，以提取出地震信号。
常用的去噪方法有均值滤波、中值滤波等。
通过去噪处理，可以减少地震数据中的干扰，提高数据的可靠性。
最后，数据格式转换是将地震数据转换为适合分析和处理的格式。
常见的格式包括时间序列数据和频域数据。
根据具体需求和分析方法，选择合适的数据格式进行转换。
4. 数据分析与处理在数据预处理完成后，可以进行地震数据的分析和处理。
地震数据的分析可以从时间域和频域两个方面进行。
在时间域分析中，可以计算地震数据的各种统计特征，如最大值、最小值、平均值等。
此外，还可以进行时域滤波、时域相关性分析等。
在频域分析中，可以将地震数据转换为频域信号，利用频谱分析等方法提取频域特征。
常见的频域分析方法有傅里叶变换、小波变换等。
5. 结果展示与解释经过数据分析和处理后，可以得到地震数据的处理结果。
为了更好地展示和解释结果，可以使用图表、曲线等形式进行可视化展示。
通过可视化展示，可以直观地观察地震数据的特征和趋势。
同时，对于处理结果的解释也是十分重要的。
解释可以从地震学和地质学的角度出发，分析地震数据中的地质构造特征、地震活动规律等。
通过解释处理结果，可以更深入地理解地震数据所反映的地质现象。
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简述地震资料处理中的聚束滤波方法
【摘要】进行地震勘探资料处理的目的之一是为了对数据中的随机噪声与相关噪声进行消除。
相关噪声主要来自于底层之间的多次反射波，目前已有多种方法应用与消除一次反射波和多次反射波的校正。
简单的方法是对一次反射波进行校正后，进行某种形式的叠加。
本文主要针对在叠加之前对多次波的消除研究。
【关键词】地震资料处理拘束滤波多次波
对相关噪声的消除时，多道滤波在原则上要比叠加更有效。
数据的质量由其有效程度决定。
尽管频率-波数的方法成本很低，但是在消除小偏移距上的效果很差。
而Radon变换在消除所有偏移距上效果更好，因此也常被使用。
本文所研究的聚束滤波方法与Radon方法类似，都属于一种包括相关噪声和信号的模型拟合处理方法，这种方法没有由于数字变化造成的假变换。
它主要根据数据对模型进行调整，能够包含振幅与相位随着偏移距的变化及远偏移距处由于切除折射波和直达波导致的记录损失，所以，该方法在防止畸变的性能上更为优越。
＜b＞ 1 基本理论＜/b＞
＜b＞ 2 自适应聚束滤波＜/b＞
通过多次循环处理的方法对信号的振幅、相位、时间延迟及位置信号的估计的方法称之为自适应聚束滤波。
初始位置信号的估计采用等振幅、等相位偏移的模型获得，根据强制性曲线拟合方法，对新的振幅、相位、时间延迟进行获取。
可以通过共中点道集的交互式速度分析对位置信号的数目初值进行获取。
一般情况下，通过初步的预处理结果对自适应聚束滤波的参数进行选择确定。
2.1 自适应估计
根据类似于Weiss等人的方法对修正模型参数获取步骤进行确定，与之不同的是运用更快速、更强制性的算法进行累赘的代替。
根据Wax的方法对时间与相位进行估计。
如果地震频率带宽的参数能够基本满足白噪声，其均为最大似然估计，对相对振幅进行估计时，噪声对振幅的影响可以通过资料中的噪声校正来消除。
初始模型的时间延迟是从等振幅、等相位的IV A中估计出来的，然后对其进行傅里叶变换，得到每个信号的波形。
则可以将此完整模型的信号通过傅里叶变换进行构造，对该模型以及记录的数据的差即获得第一个循环残余值，除过随机噪声外，残余值中还涵盖初始模型拟合差。
为了对每一个信号的的振幅与时间延迟进行估计，对估计出的信号波形、其余信号的记录道进行计算。
信号波形表示处该信号的模型道；信号的记录道的波形是第一个循环的残余值与该信号重构道集的和。
对信号参数进行修正的时候，先对最强信号进行处理，然后处理次强信号，顺序由强到若，降低了强信号对弱信号的干扰，这个每个信号都能在每一个道上可以得到三个结果：相对振幅、相对移动、时间延迟。
2.2 回归公式
受离散采样与噪声的干扰，每一道上估计的参数都存在一定的误差。
输入数据段的信噪比、时间间隔及频带带宽都对参数的稳定性有影响。
除了离散采样与噪声外，估计值也是误差产生的一个因素，如果多数道上目标信号未被干扰，可用自动切除干扰带数据的强回归技术得到可靠的A VO曲线。
在有限的数据段可以去除多数信号的干扰。
如果信号的干扰过大，可以得到满意的循环结果，如果强信号干扰弱信号时，循环非常重要。
同理，先对强信号进行分析可以降低其对弱信号的干扰。
在降低离散采样与噪声影响时，利用强回归技术，对已知振幅、相位及时间延迟的特性的了解是非常关键的。
＜b＞ 3 结论＜/b＞
在地震岩性研究中，聚束率比方法非常适用，其本身涵盖的振幅、时间延迟、随偏移距变化的参数模型就可以对地震岩性的振幅、时间延迟及相位随偏移距变化精细分析进行叠前处理。
通过自动修正参数的模型使之与数据使用，采用强制回归方法对数据中信号的干涉进行克服。
实践证明，自适应聚束滤波方法能够有效的消除多次波，而且信噪比资料越好，其优越性就更突出。
参考文献
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[2] 赵邦六，吕焕通，唐东磊，等.地震资料相对保真处理方法研究[J].石油物探，2009（4）
[3] 李强，尚新民，赵胜天，等.非一致性时移地震资料叠前互约束处理技术[J].物探与化探，2011（1）。