简介：地震数据规则化是地震信号处理中一个重要步骤,近年来受到广泛关注的压缩感知技术已经被应用到地震数据规则化中。压缩感知技术突破了传统的Shannon-Nyqiust采样定理的限制,可以用采集的少量地震数据重构完整数据。基于压缩感知技术的地震数据规则化质量主要受三个因素影响,除了受地震信号在不同变换域的稀疏表达和11范数重构算法的影响外,极大地取决于地震道随机稀疏采样方式。尽管已有学者开展了2D地震数据离散均匀分布随机采样方式研究,但设计新的稀疏采样方案仍然很有必要。在本文中,我们提出满足Bernoulli分布规律的Bernoulli随机稀疏采样方式和它的抖动形式。对2D数值模拟数据进行四种随机稀疏采样方案和两种变换（Fourier变换和Curvelet变换）实验,对获取的不完整数据应用11范数谱投影梯度算法（SPGL1）进行重构。考虑到不同随机种子点产生不同约束矩阵R会有不同的规则化质量,对每种方案和每个稀疏采样因子进行10次规则化实验,并计算出相应信噪比（SNR）的平均值和标准偏差。实验结果表明,我们提出的新方案好于或等于已有的离散均匀分布采样方案。

简介：常规地震观测系统设计方法基于地下水平层状介质的假设,通常不能适应复杂构造情况。我们从控制照明的思想出发,提出了一种面向目标成像的地震观测系统设计方法,该方法需要一个由初步地震解释得到的速度模型。利用单程傅立叶有限差分波场传播算子将目标层的平面源延拓到地表,通过分析从目标层延拓到地表的波场能量的分布,可以确定目标层成像所需要的炮点或者检波点的位置。利用SEG-EAGE盐丘模型数值试算结果表明,该方法用于设计面向目标成像的特定地震采集系统。