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基于预条件共轭梯度法的盲源反褶积方法(英文)

Blind Deconvolution Method Based on Precondition Conjugate Gradients

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【Author】 Zhu Zhenyu1, Pei Jiangyun2, Lv Xiaolin1, Liu Hong1 and Li Youming1 (1 Institute of Geology & Geophysics, CAS, Beijing 100029, China) (2 E&D Research Institute of Daqing Petroleum Administrative Bureau, Daqing, Heilongjiang 163712, China)

【机构】中科院地质与地球物理所；大庆油田有限责任公司勘探开发研究院；中科院地质与地球物理所中国北京100029；中国黑龙江省大庆市163712；中国北京100029；中国北京100029；

【摘要】在勘探地震学的数据处理过程中,盲源反褶积是一项重要的技术。本文给出了盲源反褶积方法的一种具体实现,并结合Krylov子空间上优化的预条件共轭梯度法以改善算法的稳定性,同时减少计算量。更多还原

【Abstract】 In seismic data processing, blind deconvolution is a key technology. Introduced in this paper is a flow of one kind of blind deconvolution. The optimal precondition conjugate gradients (PCG) in Kyrlov subspace is also used to improve the stability of the algorithm. The computation amount is greatly decreased.更多还原

【关键词】盲源反褶积；预条件共轭梯度法；反射系数系列；
【Key words】 Blind deconvolution； precondition conjugate gradients (PCG)； reflectivity series；

【基金】 With the support of the key project of Knowledge Innovation, CAS(KZCX1-y01, KZCX-SW-18), Fund of the China National Natural Sciences and the Daqing Oilfield with Grant No. 49894190

【文献出处】 Petroleum Science ,石油科学(英文版) , 编辑部邮箱 ,2004年03期

【分类号】P631.42
【被引频次】1
【下载频次】134

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