一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法

摘要

本发明公开了一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，通过应用奇异值分解算法将原始道集分解为主成分道集和弱相干道集两部分。针对主成分道集，算法中利用了多次波误差放大函数剔除了多次波位置的数据，剩余数据做最小方差的抛物线拟合，利用正演数据做近道数据替换，达到剔除多次波的目标。主成分道集的特点是信噪比很高，多次波去除过程中受噪声的影响小，有利于抛物线模型的反演精度的保证，同时避免了噪声产生的虚假同相轴现象的产生。算法保持了中远角度数据和弱相干的弱反射同相轴数据不变，保护了原始数据的AVO特征，提高了后续AVO特征分析和反演的可靠性。旨在解决现有技术中存在的面向主成分的AVO趋势去除多次波误差大的技术问题。