全波形反演的一个新目标函数:数据域中的微分相似优化

发布时间：2018-03-10 13:03

  本文选题：全波形反演　切入点：目标函数　出处：《石油物探》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：全波形反演(full waveform inversion,FWI)目前已有广泛的工业实践,但因其本质上的非线性,不如走时层析成像等传统速度建模技术稳健,非线性程度也因目标函数不同而不同。研究分析了FWI中几种不同目标函数的性质,基于定义在数据域中的微分相似概念,提出了一种新的目标函数。初步试验表明,这种目标函数对于比较大范围的数据残差都有凸状性质,基于梯度优化法时使用该目标函数的FWI比传统FWI更稳健,而且波形反演的良好分辨率基本得以保留。
[Abstract]:Full-waveform inversion full waveform inversion (FWI) has been widely used in industry, but because of its nonlinearity, it is less robust than traditional velocity modeling techniques such as traveling time tomography. The degree of nonlinearity also varies with the objective function. The properties of several different objective functions in FWI are analyzed. Based on the concept of differential similarity defined in the data domain, a new objective function is proposed. This objective function has convexity for a relatively large range of data residuals. The FWI using the objective function based on gradient optimization method is more robust than traditional FWI, and the good resolution of waveform inversion can be basically preserved.
【作者单位】： 道达尔勘探和生产研究技术中心;西安大略大学;
【分类号】：P631.4

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