基于L_0范数的超高分辨率最小二乘叠前Kirchhoff深度偏移（英文）

最小二乘偏移通过最小化观测地震数据与地下反射率模型的反向传播数据残差来揭示地下介质的岩性和构造,相比常规成像方法具有更好的保幅性和空间分辨率。引人正则化约束项可以有效提高最小二乘偏移的稳定性。常用的正则化项基于二范数,其在提供稳定性的同时使偏移结果变得"光滑"。然而在勘探地球物理中,基于速度和密度的地下反射结构在深度方向一般为不连续存在,表现为较稀疏的反射率值。因此,本研究通过引人基于范数的稀疏约束正则化项,并应用基于迭代软阈值和迭代硬阈值混合算法进行求解,以获取超高分辨率稀疏的反射率值。我们使用复杂的数值模型进行测试,并研究其在不同子波主频和噪音强度下的适应性。结果显示,相比于基于范数和范数约束的正则化项,基于范数约束的最小二乘偏移可以有效提高反演结果的稀疏度,获得接近理论"脉冲"型的反射率轴;在不同子波主频和噪音强度下,均具有较高的稳定性和有效性。本方法也可以进一步用于地下结构的解释工作。