地球物理成像与医学成像的约束反演方法研究
发布时间:2020-12-28 12:23
近些年来,陆地和浅海勘探地震数据处理经常遇到近地表复杂性的挑战。一般来说,常见的非线性近地表速度建模方法如初至走时层析成像和全波形反演均存在多解性问题。与地球物理成像方法类似,一些医学成像手段如电阻抗成像也属于高度病态的问题。约束反演方法已经被广泛应用于地球物理成像以及医学成像来解决非线性反演的多解性问题。对于近地表速度建模来说,初至走时层析成像由于有限的初至走时信息以及射线理论的限制,无法对复杂构造例如速度反转、薄层构造等进行精确成像,从而无法保证静校正量的准确性。静校正层析反演(Tomographic Inversion with Statics,TIS)被用来同时解决短波长静校正和速度建模问题。静校正最优化的初至走时层析成像方法(Statics-Optimized Traveltime Tomography,SOTT)可以在保证长波长静校正量准确的同时进行速度建模。我们结合这两种方法来考虑利用长短波长静校正量进行约束速度建模,提出了长短波长静校正量约束下的走时层析成像。我们首先应用TIS方法得到短波长静校正量,并将其校正到拾取的初至走时,然后通过长波长静校正最优化对初至走时层析成...
【文章来源】:中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:115 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
图2.1:观测系统位于地表时的长波长静校正近地表模型
?第2章长短波长静校正约束下的走时层析成像???(c)??Distance?(km)??0?2?4?6?8?10??i:J一'?:二?i??::1....._.-—;,!r!?It,??(d)??Distance?(km)??0?2?4?6?8?10??°?i1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?i?r2?^??i?_?—.?一.?_2-51??|;j??图2.2理论模型测试:(a)真实理论模型;(b)初始速度模型;(c)传统走时层析成像重构??的速度模型;(d)长短波长静校正约束下的走时层析成像重构的速度模型(位于上方的白??线表示最终基准面;位于下方的白线表示中间基准面)。??图2.2b展示了用于传统走时层析成像和长短波长约束的走时层析成像的初??始模型。图2.2c显示了通过传统走时层析成像估计的近地表模型。传统的走时??层析成像结果包含了真实模型的大多数特征,但是,由于高速异常体底部为速??度反转带,传统走时层析成像无法对其进行重建。长短波长约束的走时层析成??像重建的速度模型如图2.2d所示。我们可以看到,相比于传统的走时层析成像,??我们的方法重构的速度模型的高速异常体速度反转界面分辨率显著提高,并且??最上层的低速区域也显示出更高的分辨率。??为了进一步定量说明我们的结果,我们分别计算了长短波长静校正约束下??的走时层析成像以及传统层析成像得到的炮点和检波点的长波长静校正量,并??将其和真实长波长静校正量(利用如图2.2a中所示的真实理论速度模型计算得??20??
?第2章长短波长静校正约束下的走时层析成像???到的静校正量)进行对比,如图2.3a所示。两种方法计算得到的长波长静校正??量相对于真实长波长静校正量的差异如图2.6b所示。不难发现,相对于传统走??时层析成像来说,在整体趋势上,长短波长静校正约束下的走时层析成像得到??的静校正量和真实静校正量更加接近,这意味着我们的方法得到了更加准确的??长波长静校正量。??⑷??10?'?1?■?'??---True?shot?statics???Shol?statics?of?taveltime?tomography??q???—?Shot?statics?of?static-constrained?tomography??■?丁rue?receiver?statics???Receiver?statics?of?taveltime?tomoraphy??y??Receiver?statics?of?staticxxanstrained?tomography??-40?'?1?1?1?1???0?2000?4000?6000?8000?10000??Distance?(m)??(b)??12?i?i?i?i???Shot?statics?residual?of?traveltime?tomography??---Shot?statics?residual?of?static-constrained?tomography??q?.??Receiver?statics?residual?of?traveltime?tomography?_??/?——?Receiver?stati
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别[J]. 赵明,陈石,Dave Yuen. 地球物理学报. 2019(01)
[2]基于分布式压缩感知的微震数据压缩与重构[J]. 赵小虎,刘闪闪,沈雪茹,邓园芳. 中国矿业大学学报. 2018(01)
[3]基于偏移成像道集的剩余静校正方法[J]. 徐锦承,张剑锋. 地球物理学报. 2016(02)
[4]近地表反射和折射法的进展及应用[J]. 刘江平,王莹莹,刘震,潘小康,宗育泉. 地球物理学报. 2015(09)
[5]全波形反演研究现状及发展趋势[J]. 杨勤勇,胡光辉,王立歆. 石油物探. 2014(01)
[6]地震数据压缩重构的正则化与零范数稀疏最优化方法[J]. 曹静杰,王彦飞,杨长春. 地球物理学报. 2012(02)
[7]初至波波形反演方法及其数值模拟试验[J]. 潘艳梅,董良国,刘玉柱,郭小龙. 石油物探. 2009(02)
[8]地震成像与空间成像、医学成像的交叉与融合[J]. 毛宁波,戴塔根. 地球物理学进展. 2003(04)
[9]复杂地形条件下静校正的综合寻优[J]. 林依华,张中杰,尹成,周熙襄. 地球物理学报. 2003(01)
[10]层析成像低速带速度反演和静校正方法[J]. 林伯香,孙晶梅,刘清林. 石油物探. 2002(02)
本文编号:2943746
【文章来源】:中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:115 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
图2.1:观测系统位于地表时的长波长静校正近地表模型
?第2章长短波长静校正约束下的走时层析成像???(c)??Distance?(km)??0?2?4?6?8?10??i:J一'?:二?i??::1....._.-—;,!r!?It,??(d)??Distance?(km)??0?2?4?6?8?10??°?i1?1?1?1?1?1?1?1?1?1?i?r2?^??i?_?—.?一.?_2-51??|;j??图2.2理论模型测试:(a)真实理论模型;(b)初始速度模型;(c)传统走时层析成像重构??的速度模型;(d)长短波长静校正约束下的走时层析成像重构的速度模型(位于上方的白??线表示最终基准面;位于下方的白线表示中间基准面)。??图2.2b展示了用于传统走时层析成像和长短波长约束的走时层析成像的初??始模型。图2.2c显示了通过传统走时层析成像估计的近地表模型。传统的走时??层析成像结果包含了真实模型的大多数特征,但是,由于高速异常体底部为速??度反转带,传统走时层析成像无法对其进行重建。长短波长约束的走时层析成??像重建的速度模型如图2.2d所示。我们可以看到,相比于传统的走时层析成像,??我们的方法重构的速度模型的高速异常体速度反转界面分辨率显著提高,并且??最上层的低速区域也显示出更高的分辨率。??为了进一步定量说明我们的结果,我们分别计算了长短波长静校正约束下??的走时层析成像以及传统层析成像得到的炮点和检波点的长波长静校正量,并??将其和真实长波长静校正量(利用如图2.2a中所示的真实理论速度模型计算得??20??
?第2章长短波长静校正约束下的走时层析成像???到的静校正量)进行对比,如图2.3a所示。两种方法计算得到的长波长静校正??量相对于真实长波长静校正量的差异如图2.6b所示。不难发现,相对于传统走??时层析成像来说,在整体趋势上,长短波长静校正约束下的走时层析成像得到??的静校正量和真实静校正量更加接近,这意味着我们的方法得到了更加准确的??长波长静校正量。??⑷??10?'?1?■?'??---True?shot?statics???Shol?statics?of?taveltime?tomography??q???—?Shot?statics?of?static-constrained?tomography??■?丁rue?receiver?statics???Receiver?statics?of?taveltime?tomoraphy??y??Receiver?statics?of?staticxxanstrained?tomography??-40?'?1?1?1?1???0?2000?4000?6000?8000?10000??Distance?(m)??(b)??12?i?i?i?i???Shot?statics?residual?of?traveltime?tomography??---Shot?statics?residual?of?static-constrained?tomography??q?.??Receiver?statics?residual?of?traveltime?tomography?_??/?——?Receiver?stati
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别[J]. 赵明,陈石,Dave Yuen. 地球物理学报. 2019(01)
[2]基于分布式压缩感知的微震数据压缩与重构[J]. 赵小虎,刘闪闪,沈雪茹,邓园芳. 中国矿业大学学报. 2018(01)
[3]基于偏移成像道集的剩余静校正方法[J]. 徐锦承,张剑锋. 地球物理学报. 2016(02)
[4]近地表反射和折射法的进展及应用[J]. 刘江平,王莹莹,刘震,潘小康,宗育泉. 地球物理学报. 2015(09)
[5]全波形反演研究现状及发展趋势[J]. 杨勤勇,胡光辉,王立歆. 石油物探. 2014(01)
[6]地震数据压缩重构的正则化与零范数稀疏最优化方法[J]. 曹静杰,王彦飞,杨长春. 地球物理学报. 2012(02)
[7]初至波波形反演方法及其数值模拟试验[J]. 潘艳梅,董良国,刘玉柱,郭小龙. 石油物探. 2009(02)
[8]地震成像与空间成像、医学成像的交叉与融合[J]. 毛宁波,戴塔根. 地球物理学进展. 2003(04)
[9]复杂地形条件下静校正的综合寻优[J]. 林依华,张中杰,尹成,周熙襄. 地球物理学报. 2003(01)
[10]层析成像低速带速度反演和静校正方法[J]. 林伯香,孙晶梅,刘清林. 石油物探. 2002(02)
本文编号:2943746
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