随机多维反卷积
摘要：多维去卷积(MDD)是一种强大的技术，用于地震处理序列的各个阶段，以创建不受盖层效应影响的理想数据集。尽管针对单一源的潜在正演问题是明确定义的，但成功地反演MDD方程需要大量源的可用性以及以物理预条件器（例如相互性）的形式引入的先验信息。在这项工作中，我们将时域MDD的代价函数重新解释为有限和函数，并通过随机梯度下降算法解决相关的反问题，其中梯度是使用随机选择的小子集的源计算的。通过合成和现场数据示例，该方法显示出比基于完整梯度的传统方法更稳定的收敛性。随机MDD代表了一种新颖、高效和强大的方法，以多维方式去除地震波场的卷积。
作者：Matteo Ravasi and Tamil Selvan and Nick Luiken
论文ID：2202.04486
分类：Geophysics
分类简称：physics.geo-ph
提交时间：2022-08-10