插值辅助稀疏反演傅立叶重建算法在大间距地震记录中的应用

"大间距地震记录的插值辅助稀疏反演傅立叶重建算法 (2013年) 是一篇自然科学领域的论文，主要探讨了解决大间距地震记录的插值重建问题。该论文提出了一个新的算法——插值辅助稀疏反演傅立叶重建(IA-FRSI)，以提高地震数据的重建精度。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **稀疏反演傅立叶重建(FRSI)**：FRSI是一种利用傅立叶变换和稀疏表示理论来恢复非均匀采样信号的算法。在地震数据处理中，它能够有效地重建缺失的数据段，但前提条件是空间采样间距要足够小。 2. **大间距地震记录问题**：在地震资料采集过程中，由于地形障碍、禁止区域等原因，可能会导致地震记录在空间上出现大间距，即大量地震道缺失。这会导致空间假频，影响后续处理的质量。 3. **插值辅助稀疏反演傅立叶重建(IA-FRSI)**：为解决大间距问题，论文提出了IA-FRSI算法。该算法首先使用常规插值方法在记录的空隙处生成“控制道”，减少空间采样间距，使之满足FRSI的要求。接着，应用FRSI算法完成缺失地震道的重建，从而提高了重建的精度和连续性。 4. **非均匀采样信号重建理论**：这是IA-FRSI算法的基础之一，它涉及到如何从不规则采样的信号中恢复完整信息的技术。结合常规插值，IA-FRSI能够更有效地处理大间距地震记录。 5. **实验验证**：通过理论模型和实际的海洋、陆地地震记录的重建实验，IA-FRSI算法显示出高精度的重建结果，重建后的地震记录保持了原始特征，波形连续且自然，具有显著的实用价值和应用潜力。 6. **道集加权倾斜叠加插值与时空域预测误差滤波插值**：文中提到了两种传统的地震道插值方法，分别是基于角度扫描的道集加权倾斜叠加插值和基于预测误差滤波的时空域插值。这些方法是IA-FRSI算法的对比参照，显示了新算法的优越性。 这篇论文为解决地震数据处理中的大间距问题提供了一种创新方法，通过结合插值技术和稀疏反演，提高了地震数据的恢复质量和效率，对于地震勘探领域具有重要的实践意义。