一种时间域全波形反演中的地震子波估计方法

全波形反演具有高精度成像能力,然而由理论走向实际应用还存在很多问题.全波形反演通过匹配波形来更新模型,数据的波形与地震子波有直接的关系.本文介绍了一种针对时间域波形反演的子波估计方法,并将其应用到全波形反演中.由于在频率域子波反演可表示为一个线性优化问题,因此本文先给定一个试探子波,在时间域通过有限差分法正演得到地震波场,并在频率域与观测数据比较分析,反演得到预测子波.此外,本文还简要地介绍了如何使用伴随状态法计算全波形反演的梯度.数值实验证明,本文方法反演得到地震子波与真实子波具有很好的吻合度,并在全波形反演中取得了不错的效果.相比不依赖于子波的方法,提前进行子波估计可提高反演效率.此外,本文方法适用于全波形反演中常使用的多尺度反演策略.     

二维时间空间域和频率空间域声波全波形速度反演方法的对比研究

本文将二维时间空间域和频率空间域声波全波形速度反演方法分别应用到Marmousi模型,进行数值试验.两种方法均采用相同的观测系统和其他的参数,理论模型的数值试验结果证实了:使用较多的计算集群的CPU进行二维频率空间域直接法声波全波形反演时,其加速有限(正演数值模拟的计算量主要用于稀疏矩阵的LU分解,炮点计算波场时为线性关系).二维时间空间域声波全波形反演计算时更灵活,多炮同时计算时,可以多倍提高其计算效率;二维声波全波形速度反演时,直接法求解频率空间域的计算速度远快于时间空间域,所需要的计算机内存也比时间空间域少.二维声波全波形速度反演时,相比较于时间空间域的方法,频率空间域直接法声波全波形反演具有计算速度快和节省计算机内存需求的优势.     

基于GPU并行的时间域全波形优化共轭梯度法快速GPR双参数反演

探地雷达（GPR）时间域全波形反演计算量巨大,内存要求高,在微机上计算难度大.本文中作者基于GPU并行加速的维度提升反演策略,采用优化的共轭梯度法,避免了Hessian矩阵的计算,在普通微机上实现了时间域全波形二维GPR双参数（介电常数和电导率）快速反演.论文首先推导了二维TM波的时域有限差分法（FDTD）的交错网格离散差分格式及波场更新策略.然后,基于Lagrange乘数法,将约束问题转化为无约束最小问题,构建了共轭梯度法反演目标函数,采用Fletcher-Reeves公式与非精确线搜索Wolfe准则,确保了梯度方向修正因子及迭代步长选取的合理性.而GPU并行计算及维度提升反演策略的应用,数倍地提升了反演速度.最后,开展了3个模型的合成数据的反演实验,分别从观测方式、梯度优化及天线频率等方面,分析了这些因素对雷达全波形反演的影响,说明双参数的反演较单一的介电常数反演,能提供更丰富的信息约束,有效提高模型重建的精度.     

测井约束地震波形反演的同伦摄动法

测井数据和地震数据是地震勘探中两种最重要的资料. 测井约束地震波形反演是在非线性波形反演的基础上,利用已知测井资料详细的垂直分辨能力和地震资料均匀密集的水平采样特点, 通过迭代反演来求取一个具有较高分辨率的速度参数.本文建立了测井约束反演模型,研究了测井约束下地震波形反演的同伦摄动求解方法.同伦摄动法作为一种新的、求解数学物理中各种非线性问题的有效方法,具有计算速度快、计算精度高的优点.这对于提高反演的精度和效率是十分有益的. 为了表征该方法的有效性和稳定性,分别对水平层状介质模型和逆冲断层带模型进行了数值模拟,并与Landweber迭代法相对比,结果表明该算法具有更好的收敛性,能够取得更为满意的反演效果.     

频率域波形反演中与频率相关的影响因素分析

波动方程深度偏移是解决复杂地质体成像的关键技术,基于波动方程的速度建模为其提供更为精确的速度模型.频率域波形反演是目前研究最为广泛的波动方程速度建模方法之一,它推动了波形反演在勘探尺度下的应用.本文通过对频率域波形反演的实现,分析对比了其有效执行过程中与频率相关的影响因素.介绍了时间域的多尺度反演方法在频率域的一种实现方式,对比分析了输入数据的频点带宽和应用的子波频带范围不同时对反演结果的影响.本文通过设计的山地地质模型对频率域波形反演进行了测试和对比,得到的结论为频率域波形反演的有效计算提供了依据和参考.     

基于声波方程的井间地震数据快速WTW反演方法

WTW(Wave equation traveltime+Waveform inversion)反演是基于波动方程的走时反演（WT反演）和波形反演的联合反演方法.WT反演利用波动方程计算走时和走时关于速度的导数，和传统以射线为基础的走时反演相比，具有不必射线追踪、不必拾取初至、不必高频假设以及初始模型和实际模型差别较大时也能较好收敛等优点，但WT反演与波形反演相比其结果分辨率低.与之互补的是，波形反演的反演结果分辨率高，但是当所给初始模型和实际模型相差太大时，波形反演迭代算法容易陷入局部极小点.可见结合两种方法的WTW反演是一种比较好的联合反演方法.常规WTW迭代算法是首先以WT反演为主反演得到地质模型的整体特征，然后再以波形反演为主反演模型细节，该算法耗时和占用计算机存储空间接近WT反演或波形反演的两倍.为了节省运算耗时和计算机存储空间，往往采取首先单独利用WT反演然后再单独利用波形反演的算法.这样做的缺点是不能紧密结合两种反演方法，使得它们的优缺点在每一次迭代中无法得到互补，从而影响了最终的反演结果.针对以上事实，本文提出一种新的方法实现WTW，使得WTW运算速度和存储空间在任何情况下等同于WT反演或波形反演.模型计算表明新的算法具有更好的收敛性.     

频率多尺度全波形速度反演

以二维声波方程为模型,在时间域深入研究了全波形速度反演.全波形反演要解一个非线性的最小二乘问题,是一个极小化模拟数据与已知数据之间残量的过程.针对全波形反演易陷入局部极值的困难,本文提出了基于不同尺度的频率数据的"逐级反演"策略,即先基于低频尺度的波场信息进行反演,得出一个合理的初始模型,然后再利用其他不同尺度频率的波场进行反演,并且用前一尺度的迭代反演结果作为下一尺度反演的初始模型,这样逐级进行反演.文中详细阐述和推导了理论方法及公式,包括有限差分正演模拟、速度模型修正、梯度计算和算法描述,并以Marmousi复杂构造模型为例,进行了MPI并行全波形反演数值计算,得到了较好的反演结果,验证了方法的有效性和稳健性.     

反射地震数据的逐层波形反演

本文针对层状介质并结合梯度法波形反演,提出逐层波形反演的方法. 首先给出介质扰动响应的概念,并在此基础上分析了梯度法波形反演方法. 波形反演实质上是将实测地震记录和预测地震记录的波形残差信息转化为实际地质模型和预测地质模型的模型残差信息. 波形反演的优点是利用大量振幅相位信息得到高分辨率的反演结果, 其缺点是运行耗时大;当初始模型和实际模型相差较大时,迭代算法容易陷入局部极小点,这是因为目标函数和初始模型同实际模型间的差异是非线性的关系. 逐层波形反演方法是使自上而下每一层的目标函数最小,这样总的目标函数也是最小的. 利用二分法速度扫描确定每一层速度不仅提高了运算速度也避免了迭代算法陷入局部极小点的问题. 结合介质扰动响应和目标函数值变化可以更为准确迅速地确定每一层速度和该层界面位置.     

全波形反演在缝洞型储层速度建模中的应用

速度是地震偏移成像准确与否的关键所在.全波形反演综合利用地震波场运动学和动力学信息,能够得到相比传统速度建模方法更高频的成分.全波形反演的理论比较成熟,但实际应用成功的例子相对较少,特别是对于陆上地震资料.塔里木盆地地震地质条件复杂,为了实现缝洞型储层的准确成像,本文开展了针对目标靶区的全波形反演精细速度建场研究.采用一种时间域分层多尺度全波形反演流程:首先通过层析成像建立初始速度模型;其次利用折射波反演浅层速度模型;最后利用反射波反演中深层速度模型.偏移成像结果表明基于全波形反演的速度建模技术能有效改善火成岩下伏构造的成像精度,显示了全波形反演在常规陆上采集资料的应用潜力.     

基于Born波路径的高斯束初至波波形反演

为了提高表层速度反演精度,本文提出了一种新的波形反演方法.该方法只利用初至波波形信息以减少波形反演对初始模型的依赖性,降低反演多解性与稳定性.由于只利用初至波波形信息,所以该方法利用高斯束计算格林函数和正演波场,以减少正演计算量.为了避免庞大核函数的存储,该方法基于Born波路径,利用矩阵分解算法实现方向与步长的累加计算.将此基于Born波路径的初至波波形反演方法应用于理论模型实验,并与声波方程全波形反演和初至波射线走时层析方法相对比,发现该方法的反演效果略低于全波形反演方法,但明显优于传统初至波射线走时层析方法,而计算效率却与射线走时层析相当.同时,相对于全波形反演,本文方法对初始模型的依赖性也有所降低.     

利用全波形反演提高逆时偏移成像的精度

逆时偏移对速度模型有较强的依赖性,速度模型精度高低决定着偏移效果的好坏,速度模型越准确,偏移效果越好.因此,如何获取高精度的速度模型是实现有效逆时偏移的关键步骤.全波形反演方法利用叠前地震波场的运动学和动力学信息重建地下速度结构能够得到高精度的速度模型.为了验证全波形反演能否提高逆时偏移效果,本论文以OVERTHRUST速度模型为例,在频率域进行全波形反演,并实现了速度模型的更新.逐步缩小了初始速度模型与真实速度模型的残差,提高了速度模型的准确度.然后使用初始OVERTHRUST速度模型以及经过反演的速度模型分别进行逆时偏移,应用结果表明,使用经过全波形反演后的速度模型进行逆时偏移,其成像效果较好.因此,逆时偏移结合全波形反演可以有效的提高成像精度.     

基于新的惩罚因子算法的波场重构反演

全波形反演是一种高精度的反演方法,其目标函数是一个强非线性函数,易受局部极值影响,而且反演过程计算量较大.波场重构反演是近几年提出的一种改进的全波形反演理论.该反演方法通过将波动方程作为惩罚项引入到目标函数中,通过拓宽解的寻找空间减弱了局部极小值的影响,而且反演过程不需要计算伴随波场,提高了计算效率.但该反演方法一直缺少准确的惩罚因子算法,直接影响到该方法的准确度.本文将波场重构反演拓展到时间域并利用梯度法进行波场重构.频率域的惩罚因子用来加强波动方程的约束,而时间域惩罚因子表现为调节模拟波场和实际波场的权重因子.为此,我们根据约束优化理论,在波动方程准确以及重构波场与反演参数解耦的假设下,提出以波动方程为目标函数的新的惩罚因子算法.根据波形反演在应用时普遍存在的噪音干扰、子波错误和低频信息缺失的情况下,应用部分Sigsbee2A模型合成数据对本文提出的算法进行实验.数值实验结果表明：基于新的惩罚因子算法,在其他信息不准确的情况下,波场重构反演可以给出高精度的反演结果.     

二维时间-空间域声波全波形速度反演方法研究

我们采用区域分解(物理上分割模型,使用基于MPI的分布式存储架构的计算集群,从而节约单个CPU内核的内存使用量,加快正演数值模拟的计算速度)和炮并行(能够加快计算速度)的双并行算法,进行L-BFGS算法的二维时间-空间域声波全波形速度反演.我们采用多尺度的策略,只需要使用三个离散频率(5 Hz,8 Hz,12 Hz),从数据的低频成分开始反演,将低频的反演结果作为高频反演时的初始速度模型,依次反演数据的高频成分,进行Marmousi理论模型的全波形反演数值试验.数值试验反演所恢复得到的速度证实了:二维时间-空间域声波全波形速度反演方法计算灵活,可以适用于任何的采集观测系统,对地震数据可以方便地加时窗;使用多个计算节点同时计算多炮时,能够多倍提高数值计算效率.二维时间-空间域声波全波形速度反演所恢复得到的速度模型的分辨率较高.     

基于各向异性全变分约束的多震源弹性波全波形反演

多震源编码技术可以提高全波形反演的计算效率,但同时会引入串扰噪声使反演结果质量降低. 全变分约束可以有效地压制层内噪声并突出模型界面,其与多震源技术的结合,能在大大提高弹性波全波形反演效率的同时提高反演质量. 本文提出了一种高效的动态多震源全波形反演策略,可以在离散串扰噪声的同时保证照明的均匀性. 根据残留串扰噪声的分布特征,构建了与之匹配的基于各向异性全变分约束的弹性波全波形反演方法. 为了减少周期跳跃效应,将基于稀疏约束的低频重构算法应用于弹性波地震记录,给出了利用快速梯度投影算法求解各向异性全变分约束的全波形反演流程. 模型数据测试结果表明本文的方法不仅能有效地抑制多震源方法导致的串扰噪声,同时也能降低观测数据中的噪声对反演结果的影响.     

基于非规则网格声波正演的时间域全波形反演

全波形反演是地震资料处理中速度建模的有力工具,相比层析成像等速度建模方法它能够得到速度场的更高频成分.本文给出了基于声波方程格子法正演的时间域全波形反演方法,该方法用非规则、非结构化的三角网格来离散计算区域及模型参数,能实现网格粒度与反演分辨率在空间上的自动匹配,内存需求少,计算效率高;采用L-BFGS优化方法,以分频段变网格的方式实施多尺度反演.以二维Overthrust模型进行了速度反演数值测试,显示了该方法的高效性和潜力.     

天然气水合物似海底反射层的全波形反演

建立了天然气水合物似海底反射层(BSR)研究的全波形反演方法. 这是一种将 水平层状弹性介质的反射共中心点道集转换为截距时间-水平慢度域的反演方法. 反演过程 中采用了全局搜索方法与非线性局部搜索方法. 分两步进行. 第一步是根据走时数据应用非 常快速模拟算法求得速度结构的长波长分量. 第二步，利用波形资料用共轭梯度法求得速度 的短波长扰动分量. 这样，最后反演得到的速度结构模型包含了长波长与短波长分量. 反演 中利用了多网格参数化技术. 日本东南海海槽双BSR的速度结构的反演表明，全波形反演是 天然气水合物BSR研究的重要手段之一.     

粒子群-梯度算法在频率域地震波形反演中的应用

本文将优化领域应用较广的全局随机非线性粒子群算法与局部迭代梯度法相结合,构造了一种粒子群-梯度算法,并将其应用于频率域波形速度结构反演.数值实验结果表明,粒子群-梯度算法能继承梯度法快速收敛和粒子群法全局寻优的特点,适用于频率域波形反演问题,算法具有一定的抗噪能力,无论在计算精度还是在降低解的非唯一性方面,都有较明显的改善.     

地震波传播和成像中的多尺度计算问题

逆时偏移和全波形反演方法的应用对复杂地质条件下的石油勘探具有重要意义,但由于现代地震采集技术的发展,地震勘探数据量迅速增加,逆时偏移和全波形反演方法的技术开发面临如何有效适应大模型和海量数据,缩短计算时间、降低处理成本.为此,本文根据文献调研,评述了科学计算领域的两类方法,多尺度计算的方法和指数映射的方法,指出前者有利于快速计算,后者可以适应非均匀介质,如果将他们结合应用于地震波传播问题,有可能改进逆时偏移和全波形反演方法的并行计算效率.     

起伏地形条件下二维声波频率域全波形反演（英文）

频率域全波形反演充分利用全波场的振幅、相位以及频率信息,采用较少的频率便能反演得到精度很高的速度模型。本文以有限单元法为基础,对起伏地形条件下二维声波频率域全波形反演进行了研究。在正演算法中,针对截断边界问题,并考虑多频率联合反演中计算区域采用同一套剖分网格的需求,提出了一种适用于起伏地形的衰减边界条件算法。该算法的核心思想是在控制方程波数项中引入衰减因子,通过一定方式调节衰减因子使得声波在衰减层中充分衰减,达到压制截断边界影响的目的。根据指数衰减规律,文中推导出了一种新的衰减因子计算公式,并给出了不同频率条件下衰减层厚度计算公式;在反演算法中,采用共轭梯度法求解高斯牛顿反演迭代方程组,避免直接求解雅克比矩阵和HeSSian矩阵带来的巨额计算量,并采用相同的反演模型,对比分析了不同初始模型和频率组合对全波形反演结果的影响。起伏地形模型数值模拟和全波形反演数值试验表明,本文提出的指数衰减边界条件算法和基于该算法的全波形反演算法具有很好的应用效果。     

基于最优输运与循环神经网络的全波形反演

针对全波形反演收敛慢与对低频速度模型的依赖等问题,本文将深度学习与最优输运理论结合.利用循环神经网络求解时间域波动方程,进而实现波动方程的正演模拟与波形反演.在目标函数的建立上,以最优输运为基本理论,比较了不同变换下的目标函数对反演效果的影响;在收敛效率上,利用深度学习中的小批量优化算法,对比不同批量数据下的反演效果.数值实验表明,线性正变换优于比较范围内的其他变换,可有效提高反演精度.对比常规全批量的全波形反演,小批量的随机反演策略在同等计算量情况下明显提高了收敛效率.