基于字典学习和稀疏表征的地震资料高分辨率处理方法

摘要

本发明公开了一种基于字典学习和稀疏表征的地震资料高分辨率处理方法，包括以下步骤：S1、进行井震标定，提取地震子波；S2、建立联合样本；S3、利用K‑SVD算法训练得到联合字典；S4、将实际采集到的地震数据做归一化处理；S5、将归一化后的地震数据在地震数据字典下进行稀疏表示，得到稀疏表示系数；S6、利用反射系数字典和稀疏表示系数进行稀疏重构，得到归一化的反射系数；S7、对归一化的反射系数进行反归一化处理，得到地震数据对应的反射系数。本发明将测井反射系数和井旁地震数据结合起来进行字典的训练，然后进行基于联合字典的反射系数反演，不仅可以提高地震资料分辨率，并且可以通过字典学习的方法引入测井反射系数特征。