时间域时移多尺度全波形反演

发布时间：2018-08-31 11:18

【摘要】：全波形反演需要多尺度的策略来避免周波跳跃现象,保证反演结果收敛到全局极小值。在传统的时间域多尺度反演中,检波器数据和震源函数都需要经过低通滤波预处理,然后使用滤波到不同低频频段的数据按照从低频到高频进行反演,并把上一频段的反演结果用作下一频段的反演初始模型。而我们提出的时间域时移多尺度反演方法则提供了一个更自然有效的多尺度反演策略。在时移多尺度反演中,不再需要对数据进行预处理,取而代之的是使用多次时移成像条件来提取低波数的反演梯度。任意一个滤波器对梯度进行低通滤波的效果,都可以通过一系列时移成像的加权和来近似得到。提取出的低波数的信息能够有效的帮助反演跳出局部极小值,降低反演对初始模型的依赖。为了测试时移多尺度方法的有效性,我们在2维Overthrust模型上实施了时移多尺度反演,使用的初始模型为粗略的常梯度速度模型。结果表明,时移多尺度反演增加反演过程的收敛速度,保证了反演能够有效的收敛到全局极小值。
[Abstract]:The full waveform inversion needs multi-scale strategy to avoid the jump phenomenon of Zhou Bo and to ensure that the inversion results converge to the global minimum. In the traditional time domain multi-scale inversion, geophone data and source function need to be preprocessed by low-pass filtering, and then the data filtered to different low-frequency bands are used to invert the data from low frequency to high frequency. The inversion results of the previous frequency band are used as the initial inversion model of the next frequency band. The time domain time-shift multi-scale inversion method proposed by us provides a more natural and effective multi-scale inversion strategy. In the time-lapse multi-scale inversion, the preprocessing of the data is no longer necessary, but the multi-time-shift imaging condition is used to extract the inversion gradient of the low wavenumber. The effect of any filter on the low-pass filtering of the gradient can be obtained by a series of weighted sums of time-shift imaging. The extracted information of low wavenumber can effectively help the inversion jump out of the local minimum and reduce the dependence of the inversion on the initial model. In order to test the effectiveness of the time-shift multi-scale method, we implemented the time-lapse multi-scale inversion on the two-dimensional Overthrust model, and the initial model is a rough constant gradient velocity model. The results show that the time-lapse multi-scale inversion increases the convergence rate of the inversion process and ensures that the inversion can converge to the global minimum effectively.
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P631.4

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本文编号：2214822