An Iterative Zero-Offset VSP Wavefield Separating Method Based on the Error Analysis of SVD Filtering
An Iterative Zero-Offset VSP Wavefield Separating Method Based on the Error Analysis of SVD Filtering
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基于SVD滤波误差分析的迭代零偏移VSP波场分离方法
DOI：
10.1109/lgrs.2018.2830375
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发表时间：
2018-05
影响因子：
4.8
通讯作者：
Chen WC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Xiaokai;Chen Jianyou;Gao Lei;Chen Wenchao;Chen WC
波场分离是垂直地震剖面（VSP）数据处理的关键步骤之一。本文在分析奇异值分解（SVD）低通滤波误差的基础上，提出了一种迭代零偏移距VSP波场分离方法。SVD低通滤波的误差可分为不完全误差和截断误差。不完全误差是由子空间的不完全性引起的，而截断误差则与丢弃小的奇异值和相应的特征像有关。对二维信号中的强相关分量进行平坦化处理，可以减小这两种误差，而对平坦化后的分量进行奇异值分解低通滤波，可以精确提取。在地震资料处理中，零炮检距VSP资料记录的是下行波场和上行波场，它们的传播方向不同。通过对上行波场和下行波场的交替展平，提出了一种迭代零炮检距VSP波场分离方法。在每次迭代中，首先对下行波场进行平坦化处理，以增加其相关性，并利用SVD低通滤波估计下行波场;然后对残差中的上行波场进行平坦化处理，以增加其相关性，并利用SVD低通滤波估计上行波场。将该方法应用于一个合成数据集和一个真实的零偏移距VSP数据集。与常用的波场分离方法相比，该方法可以获得更好的分离效果，减小分离误差。
Wavefield separation is one critical step in the vertical seismic profiling (VSP) data processing. In this letter, we present an iterative zero-offset VSP wavefield separating method based on analyzing the error of the singular value decomposition (SVD) low-pass filtering. The error of the SVD low-pass filtering can be divided into the incomplete error and the truncated error. The incomplete error is caused by the incompleteness of subspace, while the truncated error is related to discarding small singular values and corresponding eigenimages. Flattening the strongly correlated component in the 2-D signal can reduce these two errors, and the flattened component can be extracted precisely with the SVD low-pass filtering. The zero-offset VSP data set in seismic data processing records downgoing and upgoing wavefields, which have different propagating directions. By flattening the downgoing and upgoing wavefields alternatively, we propose one iterative zero-offset VSP wavefield separating method. In each iteration, we first flatten the downgoing wavefield to increase its correlation and estimate the downgoing wavefield by using the SVD low-pass filtering, and then, we flatten the upgoing wavefield in the residual to increase its correlation and estimate the upgoing wavefield by using the SVD low-pass filtering. The proposed method is applied to one synthetic data set and one real zero-offset VSP data set. Compared with the commonly used wavefield separation method, our method can have better separation results and reduce the separation error.
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影响因子：
3.3
作者：
S. Treitel;J. Shanks;C. Frasier
通讯作者：
S. Treitel;J. Shanks;C. Frasier
DOI：
10.1016/j.amc.2004.04.016
发表时间：
2005-04
期刊：
Appl. Math. Comput.
影响因子：
--
作者：
Daoqiang Zhang;Songcan Chen;Zhi-Hua Zhou
通讯作者：
Daoqiang Zhang;Songcan Chen;Zhi-Hua Zhou
影响因子：
2.9
作者：
M. Zibulevsky;Barak A. Pearlmutter
通讯作者：
M. Zibulevsky;Barak A. Pearlmutter
DOI：
--
发表时间：
2002
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
K. Aki;P. Richards
通讯作者：
K. Aki;P. Richards
使用 SVD 网络进行星载光学图像中的船舶检测
DOI：
10.1109/tgrs.2016.2572736
发表时间：
2016-10-01
影响因子：
8.2
作者：
Zou, Zhengxia;Shi, Zhenwei
通讯作者：
Shi, Zhenwei