تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,504,733 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,768,773 |
مهاجرت لرزهای کیرشهف با تفکیکپذیری بالا به روش کمترین مربعات منظم شده با نُرم-1 | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 5، دوره 44، شماره 3، آبان 1397، صفحه 557-573 اصل مقاله (1.25 M) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2018.250955.1006968 | ||
نویسندگان | ||
تکتم زند1؛ حمیدرضا سیاهکوهی* 2؛ علی غلامی3 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه فیزیک زمین، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران، ایران | ||
2استاد، گروه فیزیک زمین، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران، ایران | ||
3دانشیار، گروه فیزیک زمین، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران، ایران | ||
چکیده | ||
مهاجرت به روش کیرشهف یکی از سادهترین و رایجترین الگوریتمهای مهاجرت دادههای لرزهای است. از آنجا که عملگر مهاجرت کیرشهف، الحاقی عملگر مدلسازی است، قادر به بازسازی درست دامنه بازتابها نبوده و تصویر نهایی مهاجرت یافته دارای وضوح کافی نخواهد بود. مهاجرت کمترین مربعات برای رفع این مشکل و بازسازی صحیح دامنه معرفی شد اما بخاطر ابعاد بزرگ ماتریسها، حل مسأله بهصورت تکراری انجام میشود که زمانبر است. اگرچه در مقایسه با حل الحاقی، حل کمترین مربعات موجب بهبود دامنه میشود، ولی تصویر حاصل کماکان وضوح کافی نخواهد داشت. در این مقاله با منظم سازی نرم-1 برای تزریق تنکی به جواب کمترین مربعات کیرشهف یک روش مهاجرت با تفکیکپذیری بالا ارائه میشود. در اینجا مهاجرت لرزهای بهشکل یک مسأله بهینهسازی با قید تنکی فرمولبندی و با الگوریتم شکافت عملگری برگمن حل میشود. از خصوصیات مطلوب این الگوریتم همگرایی بالا و حل مسائل مقید بدون نیاز به محاسبات وارون ماتریس و تنها با استفاده از عملگرهای مهاجرت و مدلسازی است. نتایج حاصل از دادههای شبیهسازی شده عملکرد بسیار بهتر الگوریتم پیشنهادی به لحاظ تفکیکپذیری در قیاس با الگوریتم مرسوم مهاجرت کیرشهف را نشان میدهند. مهاجرت کمترین مربعات قادر به کاهش اثرات ناشی از ناقص بودن داده در تصویر مهاجرت یافته میباشد. لذا روش پیشنهادی نیز با افزایش کیفیت تصویر حاصل از مهاجرت کمترین مربعات، تصویری مهاجرت یافته از یک داده ناقص با تفکیکپذیری بالاتری تولید خواهد کرد. نتایج حاصل از اعمال روش بر روی داده مصنوعی و واقعی عملکرد مطلوب آن را نشان میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
مهاجرت کیرشهف؛ مهاجرت کمترین مربعات؛ تفکیکپذیری؛ منظمسازی نرم-1؛ تنکی؛ بهینهسازی تنک؛ شکافت عملگری برگمن | ||
مراجع | ||
Beck, A. and Teboulle, M., 2009, A fast iterative sherinkage-thresholding algorithm for linear inverse problems, SIAM Journal on Imaging Sciences, 2(1), 183-202. Claerbout, J. F., 1992, Earth soundings analysis: processing versus inversion, Blackwell scientific publications. Combettes, P. L. and Wajs, V. R., 2005, Signal recovery by proximal forward-backward splitting, Multiscale Modeling and Simulation, 4(4), 1168-1200. Dai, W., 2012, Multisource least-squares reverse time migration: Ph.D. thesis, King Abdullah University of Science and Technology. Daubechies, I., Defriese, M. and De Mol, C., 2004, An iterative thresholding algorithm for linear inverse problems with a sparsity constraint, Communications on Pure and Applied Mathematics, 57(11), 1413–1457. Daubechies, I., DeVore, R., Fornasier, M. and Gunturk, S., 2010, Iteratively re-weighted least squares minimization for sparse recovery, Communications on Pure and Applied Mathematics, 63(1), 1–38. Figueiredo, M. A. T., Nowak, R. D. and Wright, S. J., 2007, Gradient projection for sparse reconstruction: Application to compressed sensing and other inverse problems, IEEE Journal of selected topics In Signal Processing, 1(4), 586-597. Gholami, A. and Sacchi, M. D., 2013, Fast 3D blind seismic deconvolution via constrained total variation and GCV, SIAM Journal on Imaging Sciences, 6(4), 2350-2369. Gholami A., 2017, Deconvolutive Radon transform, Geophysics, 82(2), V117-V125. Goldstein, T., and Osher, S., 2009, The split bregman method for l1 regularized problems, SIAM Journal on Imaging Science, 2(2), 323-343. Gray, S. H., Etgen, J., Dellinger, J. and Whitmore, D., 2001, Seismic migration problems and solutions, Geophysics, 66(5), 1622-1640. Ji, J. 1997, Least squares imaging, datuming, and interpolation using the wave equation, Stanford Exploration Project, 75, 121-135. Kühl, H. and Sacchi, M. D., 2003, Least-squares wave equation migration for AVP/AVA inversion, Geophysics, 68, 262–273. Keys, R. and Foster, D., 1998, Comparison of seismic inversion methods on a single real data set: Society of Exploration Geophysics. Lari, H. H. and Gholami, A., 2014, Curvelet-TV regularized Bregman iteration for seismic random noise attenuation, Journal of Applied Geophysics, 109(1), 233-241. Loewenthal, D., Lu, L., Roberson, R. and Sherwood, J.W.C., 1976, The wave equation applied to migration, Geophysics Prospecting, 24, 380-399. Luo, S. and Hale, D., 2014, Least-squares migration in the presence of velocity errors, Geophysics, 79(4), 153-161. Miller, D., Oristaglio, M. and Beylkin, G., 1987, A new slant on seismic imaging: migration and integral geometry, Geophysics, 52, 943-964. Nemeth, T., Wu, C. and Schuster, G. T., 1999, Least-squares migration of incomplete reflection data, Geophysics, 64, 208-221. Osher, S., Burger, M., Goldfarb, D., Xu, J. and Yin, W., 2005, An iterative regularization method for total variation-based image restoration, Multiscale Modeling and Simulation, 4, 460-489. Østmo, S., Plessix, R.E., 2002, Finite-difference iterative migration by linearized waveform inversion in the frequency domain, 72nd Annual International Meeting, Society of Exploration Geophysics, Expanded Abstracts, 1384–1387. Plessix, R. E. and Mulder, W. A., 2004, Frequency-domain finite-difference amplitude-preserving migration, Geophysical Journal International, 157, 975–987. Schuster, G. T., 2017, Seismic Inversion, SEG. Tarantola, A., 1984, Inversion of seismic reflection data in the acoustic approximation, Geophysics, 49, 1259-1266. Yilmaz, O., 2001, Seismic data analysis: processing, inversion, and interpretation of seismic data, Society of Exploration Geophysics. Yousefzadeh, A., 2012, High resolution seismic imaging using least squares migration, Ph.D. thesis, Calgary, Alberta. Zand, T. and Gholami, A., 2018, Total-variation based velocity inversion with Bregmanized operator splitting algorithm, Journal of Applied Geophysics, 151, 1-10. Zhang, X., Burger, M., Bresson, X. and Osher, S., 2010, Bregmanized nonlocal regularization for deconvolution and sparse reconstruction, SIAM Journal on Imaging Sciences, 3(3), 253-276. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,109 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 746 |