粒子群算法参数搜索的共反射面元叠加  

Common reflection surface stack based on parameter searching by PSO

作　　者：孙小东[1,2] 贾延睿 李振春 宋煜[1] SUN Xiaodong;JIA Yanrui;LI Zhenchun;SONG Yu

机构地区：[1]中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266500 [2]海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,山东青岛266071

出　　处：《石油地球物理勘探》2019年第4期782-786,I0009,共6页Oil Geophysical Prospecting

基　　金：国家自然科学基金项目“基于局部角度域扩展模型的非线性地震反演方法”(41574098)、“基于三角网格剖分模型的高斯波包立体层析成像”(41630964);中央高校基本科研业务费专项资金项目“深层粘弹介质矢量波联合逆时偏移方法研究”(18CX02059A);中国石化地球物理重点实验室开放基金项目“低信噪比数据三维共反射面元叠加”(wtyjy-wx2018)联合资助

摘　　要：共反射面元(CRS)叠加借助于菲涅耳带的理念,可以最大限度地提高信噪比。在CRS叠加中,叠加效果取决于波场运动学参数,因此对参数的搜索尤为重要,而一些局部优化算法效果受限于参数初值的选取。本文采用粒子群(PSO)算法实现对二维CRS参数的搜索,在不影响叠加效果的基础上,提高了参数搜索效率,大大缩短了计算时间。模型和实际数据处理结果验证了方法的有效性。The common reflection surface(CRS)is based on the theory of the Fresnel zone,the signal-tonoise ratio(SNR)can be maximized while maintaining the resolution.CRS stack effect depends on the wavefield kinematic parameters.Therefore,the search for these parameters is particularly important.If using point-by-point calculation or violent search to find the best parameters,the calculation is too difficult to be achieved.Some local optimization algorithms can significantly reduce the amount of computation,but its effectiveness is limited by initial parameters.This thesis attempts to use particle swarm optimization(PSO)to achieve the search of 2 DCRS parameters.So the efficiency of CRS parameter search is improved and the calculation time is greatly shortened.Tests on model and real data verify the validity of the proposed method.

关 键 词：共反射面元 菲涅耳带 信噪比 粒子群算法 

分 类 号：P631[天文地球—地质矿产勘探]