Simulated annealing velocity analysis: Automating the picking process

虚假关系 算法 马克西玛 计算机科学 模拟退火 分段 正常时差 过程(计算) 分段线性函数 跳跃式监视 最大值和最小值 数学优化 数学 数学分析 人工智能 偏移量(计算机科学) 艺术 机器学习 表演艺术 程序设计语言 艺术史 操作系统
作者
Danilo R. Velis
出处
期刊:Geophysics [Society of Exploration Geophysicists]
卷期号:86 (2): V119-V130 被引量:8
标识
DOI:10.1190/geo2020-0323.1
摘要

We have developed an automated method for velocity picking that allows us to estimate appropriate velocity functions for the normal moveout correction of common-depth-point (CDP) gathers, valid for either hyperbolic or nonhyperbolic trajectories. In the hyperbolic velocity analysis case, the process involves the simultaneous search (picking) of a certain number of time-velocity pairs in which the semblance, or any other coherence measure, is high. In the nonhyperbolic velocity analysis case, a third parameter, usually associated with the layering and/or the anisotropy, is added to the searching process. Our technique relies on a simple but effective search of a piecewise linear curve defined by a certain number of nodes in a 2D or 3D space that follows the semblance maxima. The search is carried out efficiently using a constrained very fast simulated annealing algorithm. The constraints consist of static and dynamic bounding restrictions, which are viewed as a means to incorporate prior information about the picking process. This allows us to avoid those maxima that correspond to multiples, spurious events, and other meaningless events. Results using synthetic and field data indicate that our technique permits automatically obtaining accurate and consistent velocity picks that lead to flattened events, in agreement with the manual picks. As an algorithm, the method is very flexible for accommodating additional constraints (e.g., preselected events) and depends on a limited number of parameters. These parameters are easily tuned according to data requirements, available prior information, and the user’s needs. The computational costs are relatively low, ranging from a fraction of a second to, at most, 1–2 s per CDP gather, using a standard PC with a single processor.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
XuNan完成签到,获得积分10
1秒前
做实验太菜完成签到,获得积分10
2秒前
WHH完成签到,获得积分20
2秒前
儒雅寄云完成签到,获得积分10
3秒前
w9412完成签到,获得积分10
3秒前
ykk完成签到 ,获得积分10
4秒前
rh完成签到,获得积分10
5秒前
天真小甜瓜完成签到,获得积分10
5秒前
小蘑菇应助hezi采纳,获得10
6秒前
6秒前
做实验的猹完成签到,获得积分10
7秒前
公西傲蕾完成签到,获得积分10
8秒前
小馒头完成签到,获得积分10
10秒前
ye发布了新的文献求助10
10秒前
小河流水完成签到 ,获得积分10
10秒前
feiyang完成签到,获得积分10
10秒前
小新完成签到 ,获得积分10
10秒前
学海星辰完成签到,获得积分10
12秒前
沉默的钵钵鸡完成签到,获得积分10
12秒前
Hello应助cherish采纳,获得10
13秒前
乐观黎云完成签到,获得积分10
14秒前
mtenxx完成签到,获得积分10
14秒前
迅速道之完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
巴啦啦玩泥巴完成签到 ,获得积分10
15秒前
科研通AI6.4应助小馒头采纳,获得10
15秒前
任性饼干完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
花城完成签到 ,获得积分10
15秒前
奋斗的雪曼完成签到,获得积分10
16秒前
April完成签到,获得积分10
16秒前
栗子完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
123完成签到,获得积分10
17秒前
江霭完成签到,获得积分10
17秒前
双持裤衩武器战完成签到,获得积分0
18秒前
grace123完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
喜悦蚂蚁完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Understanding Octavia Butler 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7565712
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9145865
关于积分的说明 19554818
捐赠科研通 7152112
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3262529
关于科研通互助平台的介绍 2428805
邀请新用户注册赠送积分活动 2252363