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Laplace-Fourier域全波形反演可以利用简单的初始模型,从缺失低频信息的地震数据中得到长波长速度模型.Laplace-Fourier域全波形反演等价于本文的复频率全波形反演,但二者的实现方式不同,因此研究复频率全波形反演,可以为二者的对比研究并发展更有效的方法奠定重要基础.本文首先比较用线性增加模型作为初始模型时几个包含不同高低频成分的频率组的反演效果,再比较结合复频率之后各个频率组的反演效果,从简单模型和复杂模型的测试中都可以看出这种复频率+频率反演的方式对反演效果有明显改善. 相似文献
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频率域全波形反演是重要的地震成像方法,而频率域波动方程数值模拟是频率域全波形反演的基础.对于大规模的问题,由于受存储和计算量的限制,基于LU分解的直接方法一般不再适用,而是采用迭代方法.基于多重网格预条件的双共轭梯度稳定化方法是一种重要的迭代方法.本文重点讨论了多重网格预条件求解过程中的松弛因子选择方法,研究结果表明,(1)对于一般选取的松弛因子,随模型复杂性的增加,所能计算的重数逐渐下降,方法的实用性也随之下降;(2)对于复杂模型,采用局部模式分析方法选取松弛因子,提高了所能计算的重数,保证了多重网格方法的收敛性和实用性.这些研究成果对基于多重网格预条件的迭代算法的实际应用具有重要意义. 相似文献
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