基于边界存储的地震波场重构及逆时偏移成像应用研究

发布时间：2019-06-12 07:17

【摘要】：逆时偏移是基于双程波动理论,没有倾角和横向变速限制,能够解决复杂地质构造成像问题.在逆时偏移成像实现过程中,需要对源波场进行正推和对接收波场进行逆推,由于这两个波场外推方向不一致,需要对其中一个波场(源波场或接收波场)进行存储,这部分存储量很大,是制约逆时偏移成像应用的瓶颈.本文探讨了一种有效的边界存储方法,即先让源波场正推到最大记录时间,在研究区域边界存储所有时刻波场记录,同时记录最大时刻该区域全波场.然后将边界存储波场和最大时刻全波场分别作为边界条件和初始条件,进行波场逆推来重构源波场,这样就解决了源波场与接收波场外推方向不一致的问题,从而可以克服逆时偏移成像存储瓶颈,并将该方法应用到逆时偏移成像.通过简单层状模型和复杂逆掩断层模型试验,并和直接存储方法进行了对比,证明了该方法的有效性.
[Abstract]:Inverse time migration is based on two-way wave theory, which can solve the problem of complex geological structure imaging without dip angle and lateral variable speed limit. In the process of inverse time migration imaging, it is necessary to forward the source wave field and push back the received wave field. Because of the inconsistency of the extrapolation direction of the two wave fields, it is necessary to store one of the wave fields (source wave field or received wave field). This part of the storage is very large, which is the bottleneck of the application of inverse time migration imaging. In this paper, an effective boundary storage method is discussed, in which the source wave field is pushed to the maximum recording time, and all the wave field records are stored at the boundary of the study area, and the full wave field in the region is recorded at the maximum time. Then the boundary storage wave field and the maximum time full wave field are taken as the boundary conditions and the initial conditions, respectively, and the wave field is extrapolated to reconstruct the source wave field, which solves the problem that the extrapolation direction between the source wave field and the received wave field is inconsistent, thus overcoming the storage bottleneck of inverse time migration imaging, and applying this method to inverse time migration imaging. The effectiveness of the method is proved by the simple layered model and the complex thrust fault model test and compared with the direct storage method.
【作者单位】： 防灾科技学院;中石油东方地球物理公司;
【基金】：中国地震局教师科研基金(20150101) 中央高校基本科研业务费(ZY20160213) 国家自然科学基金(21504014,41674055)联合资助
【分类号】：P631.4

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本文编号：2497838