1、地震資料數(shù)字處理中的反射波剩余靜校正，其實(shí)質(zhì)就是在共炮點(diǎn)域或共中心點(diǎn)域內(nèi)計(jì)算相鄰道之間由于地表結(jié)構(gòu)引起的時(shí)間延遲，因此完全可以歸結(jié)為現(xiàn)代信號(hào)處理的時(shí)延估計(jì)。利用高階累積量作時(shí)延估計(jì)應(yīng)比常規(guī)的互相關(guān)方法時(shí)延估計(jì)具有更高的抗噪聲能力，這對(duì)于復(fù)雜地表?xiàng)l件下的低信噪比地震資料來說，無疑是最有效的方法。 本文針對(duì)常規(guī)地震數(shù)字資料中剩余靜校正方法存在的問題，提出了使用高階累積量對(duì)相鄰地震道間時(shí)延參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。對(duì)所提出的時(shí)延模型的求解實(shí)質(zhì)上是

2、一個(gè)多參數(shù)、非線性反演問題。針對(duì)啟發(fā)式搜索方法較常用的遺傳算法中存在早熟現(xiàn)象和收斂性能差等問題，結(jié)合人工免疫的優(yōu)點(diǎn)，將兩種算法有機(jī)的結(jié)合起來，提出采用了一種新的算法——免疫遺傳算法（Immune Genetic Algorithm）。采用的算法通過計(jì)算抗體之間的親和度來促進(jìn)和抑制抗體的形成，既保留了全體中的較優(yōu)抗體又保證了抗體的多樣性，從一定程度上避免搜索進(jìn)化的過早收斂，得到全局最優(yōu)解。 理論研究和計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，免疫