地震数据规则化及稀疏反演方法研究的开题报告.docx

地震数据规则化及稀疏反演方法研究的开题报告
一、选题背景和意义
地震是地球上最常见的自然现象之一，也是地球内部构造和活动的结果。地震产生的原因多种多样，但其中最重要的原因是地球板块的运动和变化。地震对于人类生产生活造成的危害是致命的，因此，地震预测和预警已成为当前科技发展的热点和难点。地震数据规则化及稀疏反演方法的研究，对于提高地震预测和预警的准确性和精度，具有重要的指导意义。
二、研究内容
在地震数据处理方面，数据规则化是一项很重要的任务。传统的地震数据处理方法在数据预处理过程中，采用的是手动模式，这种处理方式存在处理效率低、处理精度不高等问题。在此背景下，研究如何实现地震数据自动规则化，减少人工干预，提高处理效率和处理精度具有重要的意义。
稀疏反演方法是一种在地震成像中应用广泛的方法。传统的地震成像方法难以有效的处理由于多路径问题带来的模糊性，而稀疏反演方法可以有效的解决这类问题，同时对于处理大规模数据具有很好的效果。由此看来，研究稀疏反演方法在地震成像领域的应用具有重要的意义。
三、研究方法和步骤
本次研究主要采用以下两个步骤：
1、提出一种基于卷积神经网络（CNN）的地震数据自动规则化方法。利用深度学习的方法，针对传统的手动规则化方法存在的缺点，提出一种自动化的地震数据规则化方法。
2、针对传统地震成像方法的困境，提出一种基于压缩感知的稀疏反演方法。压缩感知技术可以通过对于待反演的数据进行压缩处理，从而减少计算量，提高反演效率。
四、预期结果和意义
本次研究预期可以得到以下几个结果：
1、提出的基于CNN的地震数据自动规则化方法可以有效的减少人工干预，提高规则化精度和处理效率。
2、提出的基于压缩感知的稀疏反演方法可以有效的处理地震成像中多路径问题，并且对于处理大规模数据具有明显的优势。
本次研究的最终目标是为提高地震预测和预警的准确性和精度提供有益的参考。同时，本次研究提出的基于深度学习和压缩感知的两种方法对于其他大规模数据处理领域的研究也有借鉴意义。