【摘 要】
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本文提出了基于测井、VSP和地震数据拟合的子波估计方法,从输入输出都包含随机噪声的统计模型出发,采用相关性拟合技术来提取子波。拟合度和误差分析为整个过程提供了定量的
【机 构】
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北京大学地球与空间科学学院,School of Earth Sciences,Birkbeck,University of London,
【出 处】
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Applied Geophysics
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本文提出了基于测井、VSP和地震数据拟合的子波估计方法,从输入输出都包含随机噪声的统计模型出发,采用相关性拟合技术来提取子波。拟合度和误差分析为整个过程提供了定量的质量控制手段,可以评估数据拟合和子波估计的可靠性。实际数据试算表明,该方法在含有噪声的实际数据中稳定而有效,在地震频带内的子波估计和数据拟合是可靠的。该方法无需对子波相位和振幅谱进行任何假设,其主要优点在于确定相位的能力。
In this paper, a new wavelet estimation method based on well logging, VSP and seismic data fitting is proposed. Based on the statistical model that both input and output contain random noise, correlation fitting technique is used to extract wavelet. Fitting and error analysis provide a quantitative quality control measure for the whole process, which can assess the reliability of data fitting and wavelet estimation. The actual data shows that the method is stable and effective in the actual data with noises, and the wavelet estimation and data fitting in the seismic frequency band are reliable. The method does not require any assumptions on the phase and amplitude spectrum of the wavelet, the main advantage of which is the ability to determine the phase.
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