SVD滤波方法的改进及应用
陈遵德, 段天友, 朱广生
江汉石油学院物探系, 434102
Improvement of singular-value decomposition filtering and the application
Chen Zunde, Duan Tianyou, Zhu Guangsheng
Jianghan Petroleum College, Jiangling County, Hubei Province, Postcode: 434102
摘要 本文介绍了奇异值分解SVD滤波原理,并用不同的具有代表性的合成地震记录进行了试验、分析,得出了影响SVD滤波效果的主要因素,从而提出了SVD滤波的改进方法─—基于SVD的倾角扫描叠加和自组织特征映射神经网络确定SVD滤波参数。将此法用于实际地震资料处理,效果明显。
关键词 ：
地震数据处理 ,
SVD滤波 ,
模式识别 ,
扫描 ,
叠加 ,
神经网络
Abstract ：The principle of singular-value decomposition(SVD)filtering is sketched out here.Trial analysis of different typical synthetic seismograms is made to find out the major factors which influence SVD filtering effect,so that the measures for improving SVD filtering are advanced,which are dip scanning stack based on SVD,and SVD filtering parameter determination using self-organized characteristic mapping neural network.This method has been applied in real data processing to result In good effect.
Key words ：
seismic data processing
SVD filtering
pattern recognition
scanping
stack
neural network
收稿日期: 1993-12-20
作者简介 : 严又生 工程师,1958年生,1983年毕业于成都地质学院物探系.曾从事大地电磁正、反演等工作,两次获局级科技奖,发表过数篇论文.现在石油地球物理勘探局物探地质研究院从事井间地震层析成像技术研究.
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