【摘 要】
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随着勘探目标区域日益复杂化以及海洋勘探的日渐兴起,多次波的压制问题已成为亟待解决的重点问题。当地下地质构造较复杂时,基于信号处理理论的滤波法无法取得满意的多次波压
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随着勘探目标区域日益复杂化以及海洋勘探的日渐兴起,多次波的压制问题已成为亟待解决的重点问题。当地下地质构造较复杂时,基于信号处理理论的滤波法无法取得满意的多次波压制效果。地球物理学家提出了基于波动理论的表面多次波压制方法(SRME,Surface-related Multiple Elimination),该方法完全由数据驱动,并且无需任何地下先验信息,被广泛应用于复杂介质构造的多次波压制中。但该方法仍存在很多的局限性,主要是近偏移距的缺失对多次波预测的影响以及自适应相减存在伤害有效波的风险。本文研究了基于稀疏反演的表面多次波压制方法(EPSI,Estimation of Primary by Sparse Inversion),该方法源于与SRME方法相同的反馈模型,但不同于SRME方法的是,EPSI方法不需引入自适应算子对多次波进行调整,而是直接将一次波脉冲响应和震源子波当作未知量,通过共轭梯度的方法迭代反演出二者的值,进而重构出一次波和自由表面多次波,省去了自适应相减步骤,避免了对有效信号的损伤。另外,EPSI方法还可实现近偏移距数据重建,相比于SRME算法对近偏移距数据的过分依赖,该算法优势明显。但是作为一种迭代反演的方法,高额的计算成本是制约其发展的主要问题。本文提出一种新的GPU加速策略提高EPSI方法的计算效率,与传统的加速策略相比,该策略考虑了数据传输因素,通过减少主机端和设备段之间的数据传输,进一步提高了算法的计算效率。模型测试表明,EPSI方法能够有效压制多次波,相比于SRME方法,EPSI方法能够更好地保护有效信号。将新的GPU加速策略应用到EPSI算法,能够在保证计算精度的前提下,提高计算效率。
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