基于数据属性信息提取的波形联合反演方法研究

发布时间：2017-12-20 16:33

  本文关键词：基于数据属性信息提取的波形联合反演方法研究　出处：《中国科学技术大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：由于地震数据与地下介质物性参数之间关系的复杂性,全波形反演(FWI)在理论方法上面临着数据周期跳跃(cycle skipping)和反演非线性的难题。这使得波形反演直接拟合复杂的地震数据的全部信息十分困难,并使其在实际应用中受到很多限制。而另一方面,地下介质物性参数的不同波数成分,在地震数据上对应着不同的表现。利用某些变换,将地震波形数据中的某些信息进行提取,并基于此对这些信息进行有针对性的反演,将大大帮助波形反演降低非线性,并使得数据能够更好的拟合。因此,我们提出基于数据属性信息提取的波形联合反演思路。根据实际地震数据的具体特点,针对不同的情况,采取不同的数据属性信息提取方式,有针对性地构造非线性程度更低,且更利于地震数据拟合的目标函数。最后,我们以联合反演目标函数的方式,将不同部分联系在一起。这既保证了目标函数的高线性程度,又使地震数据中的不同信息同时得到了拟合,更有针对性的同时反演各个模型参数信息。在地震数据的全波形反演中,一个良好的初始模型十分重要。它可以帮助FWI避免周期跳跃问题。而在当输入数据缺少低频分量时,FWI对于初始模型的依赖性更强。为此,我们研究了走时与波包络联合反演方法(JTE)。该方法可以为FWI建立一个具有低波数速度信息的近地表初始模型。JTE方法不仅利用了非线性走时反演的鲁棒性,还充分提取了嵌入在波包络中的低频信息。在两个合成实验中,我们证实了该联合反演方法中的走时反演部分能够用于约束临近地表的速度结构。而包络反演部分能够恢复速度结构中的低波数信息,以及隐藏低速层构造。使用JTE的结果作为初始模型,FWI能够得到精确的反演结果。在实际数据示例中,利用JTE+FWI方法所得到的近地表速度模型,能够提高静校正的精确性。并且帮助CMP叠加得到能量更加集中的成像结果。不含大偏移距的初至波走时可以约束浅层速度结构,而波包络呈现了低波数信息,高频波形本身则包括关于地下构造的细节信息。因此,我们研究了一种结合波形,波包络与走时的三项联合反演方法(JTWE),用于反演近地表速度结构。通过反演三种类型的数据,我们能够同时恢复低波数和高波数速度信息,并在一定程度上缓解波形反演中的周期跳跃问题。走时和射线路径的计算速度是十分快速的。大部分计算工作集中在处理波形和波包络。JTWE同时反向传播了波形残差和波包络残差,以计算用于模型更新的目标函数梯度。这种同时反向传播策略确保了 JTWE的计算成本与单独波形反演的成本相似。在合成数据实验中,我们证明JTWE减轻了周期跳跃问题,并恢复了近地表结构,而无需额外的低频数据。JTWE的最终结果表明,与全波形反演相比,它改善了具有隐藏低速带模型的反演结果。而对来自中东的实际数据测试结果表明,JTWE可以帮助反演具有崎岖地形起伏的复杂近地表模型,并同时拟合所有三种类型的数据。在求解二维或三维弹性问题时,由于弹性波FWI巨大的计算量,这一技术的实用性仍然面临很大的挑战。针对这一问题,我们研究了一种在CMP域计算的快速弹性波全波形反演方法。由于弹性波的正演建模是基于CMP域的一维半解析解,而在二维或三维上进行反演,这项算法计算效率很高。我们利用时窗提取了不同的波形成分来同时反演P波速度和S波速度。此外,我们对P波和S波速度采用交叉梯度,来约束两个模型的结构一致性。该方法可以应用于CMP假设有效的近地表区域。我们通过合成数据和实际数据,对方法的有效性进行了验证。
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P631.4

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 董良国;黄超;迟本鑫;刘玉柱;;基于地震数据子集的波形反演思路、方法与应用[J];地球物理学报;2015年10期

2 董良国;迟本鑫;陶纪霞;刘玉柱;;声波全波形反演目标函数性态[J];地球物理学报;2013年10期

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本文编号：1312778