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基于数据分布先验和零空间扩散重采样模型的地震观测和重建
【机构】 西安交通大学；
【摘要】 <正>地震数据的采集和重建是地震处理和解释的基础。目前使用随机、抖动和均匀采样方案的方法往往导致地震重建效果不理想。为解决这一问题,我们提出了Seis-DDNMR模型,这是一种基于压缩感知采集的新型地震零空间扩散重采样模型。Seis-DDNMR旨在设计一种基于数据分布先验的地震采集观测模型,并利用类似CCSeis-DDPM分类器引导的扩散模型架构和值域-零空间分解结合实现一致性重建。Seis-DDNMR模型涵盖构建地震采集系统和重建缺失地震数据两个重要过程。
- 【会议录名称】 2024年中国地球科学联合学术年会论文集——专题四十九 城市与地下空间探测技术与进展、专题五十 致密油气高分辨率地震成像与超分辨反演
- 【会议名称】2024年中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2024-10-20
- 【会议地点】中国福建厦门
- 【分类号】P631.4
- 【主办单位】中国地球物理学会