低信噪比海底多分量地震数据波场分离方法

以多分量地震观测为基础,联合纵波和转换横波数据能更有效地估计地下介质的弹性和物性参数,提升地质构造成像与油气储层描述的精度.在海底多分量地震数据处理过程中,观测记录的上-下行波分解和P/S波分离可压制水层鸣震以及P与S波之间的串扰,对偏移成像和纵横波速度建模至关重要.但受海底环境、仪器与观测因素共同影响,许多海底多分量地震资料都无法基于现有的海底波场分离方法与流程取得合理的结果.本文以海底声波场与弹性波场分离基本原理为基础,通过对方法流程的修正,摆脱常规流程对中小偏移距直达波信号的依赖性.借助模拟数据实验讨论了波场分离对海底介质参数、噪声的敏感性.结合东海YQ探区海底多分量地震资料上-下行P/S波分离及其叠前深度偏移处理,验证了本文方法流程的可行性.

     

VSP直达波和反射波波动方程走时联合反演

地面资料全波形反演采用低波数回折波敏感核和高波数偏移等时线恢复地下模型的长波长和短波长分量.当回折波的穿透深度有限时,很容易陷入局部极值.波动方程反射波走时反演采用反射波的透射敏感核更新速度模型.当浅层速度存在较大误差时,仍无法得到满意的反演结果.VSP资料中直达波是一种透射波,穿透深度大,可用于井旁背景速度场建模.本文发展了针对VSP观测方式的波动方程走时联合反演（直达波和反射波）方法.采用全局优化参数反演法实现VSP上下行波和纵横波分离,构建了基于下行直达波和上行反射波走时残差的混合目标函数,推导了相应的伴随状态方程和梯度公式,给出了背景速度和反射系数分步反演流程.理论和实际VSP资料应用表明：直达波和反射波走时联合反演可以得到运动学特征精确的速度模型,为后续全波形反演提供可靠的初始模型;联合反演比单独直达波/反射波走时反演的精度高,比直达波和反射波走时级联反演的耗时少.

     

用海底地震仪研究印度洋罗德里格斯岛三脊交汇地区远震P波的走时残差

我们使用布设在９０ｋｍ见方区域上的１８台海底地震仪对印度洋罗德里格斯岛三脊并泡地区进行了为期三周的地震观测，检测到了６个远震事件，并在远震Ｐ波的相对走时残差中取得了显著的异常，在东南印度洋中脊的北部，以及在中印度洋中脊的东侧残差为正，而在西南印度洋中脊上及周围地区残差为负，表明这三脊交汇地区以及在东南印度洋中脊地区北部的地壳下存在有相对较热的地幔，沿着东南印度洋脊的地幔温度存在的轴向变化，因而西南     

数据域特征波反射走时反演

地震波的运动学信息（走时、斜率等）通常用于宏观速度建模.针对走时反演方法,一个基本问题是走时拾取或反射时差的估计.对于成像域反演方法,可以通过成像道集的剩余深度差近似计算反射波时差.在数据域中,反射地震观测数据是有限频带信号,如果不能准确地确定子波的起跳时间,难以精确地确定反射波的到达时间.另一方面,如果缺乏关于模型的先验信息,则很难精确测量自地下同一个反射界面的观测数据同相轴和模拟数据同相轴之间的时差.针对走时定义及时差测量问题,首先从叠前地震数据的稀疏表达出发,利用特征波场分解方法,提取反射子波并估计局部平面波的入射和出射射线参数.进一步,为了实现自动和稳定的走时拾取,用震相的包络极值对应的时间定义反射波的到达时,实现了立体数据中间的自动生成.理论上讲,利用包络极值定义的走时大于真实的反射波走时,除非观测信号具有无限带宽（即delta脉冲）.然而,走时反演的目的是估计中-大尺度的背景速度结构,因此走时误差导致的速度误差仍然在可以接受的误差范围内.利用局部化传播算子及特征波聚焦成像条件将特征波数据直接投影到地下虚拟反射点,提出了一种新的反射时差估计方法.既避免了周期跳跃现象以及串层等可能性,又消除了振幅因素对时差测量的影响.最后,在上述工作基础之上,提出了一种基于特征波场分解的新型全自动反射走时反演方法（CWRTI）.通过对泛函梯度的线性化近似,并用全变差正则化方法提取梯度的低波数部分,实现了背景速度迭代反演.在理论上,无需长偏移距观测数据或低频信息、对初始模型依赖性低且计算效率高,可以为后续的全波形反演提供可靠的初始速度模型.理论和实际资料的测试结果证明了本文方法的有效性.

     

基于稀疏反演的OBS数据多次波压制方法

自由表面多次波压制是海底地震仪（Ocean Bottom Seismometer,OBS）数据处理和成像中的难点,OBS数据多次波能量强,周期长,严重影响深层一次反射波的处理和成像.不同于常规拖缆观测系统,OBS数据站点一般相隔较远,仅仅利用检波点稀疏的波场信息难以压制OBS数据中的自由表面多次波.本文采用拖缆数据与OBS数据联合,利用稀疏反演估计（Estimation of Primaries and Multiples by Sparse Inversion,EPSI）方法,研究了OBS数据自由表面多次波压制理论,分析了OBS多次波产生的机理,详细推导了拖缆数据与OBS数据联合预测OBS多次波的EPSI方法基本原理.通过利用拖缆数据的信息,实现了OBS检波点稀疏数据多次波的压制问题.EPSI方法通过稀疏反演直接估计一次反射波,避免了SRME（Surface Related Multiple Elimination）方法中自适应相减对有效信号的损害,保真了一次反射有效信号,理论模拟OBS数据验证了方法的有效性.     

地面多分量地震数据P/S波分离的深度学习方法

多分量地震记录P/S波分离是多波地震数据处理的关键技术环节.常规方法大多依据两种波模式视速度或偏振特征的差异,基于信号分析或偏振投影实现模式解耦.在许多实际的地震-地质条件下,这些基于信号特征假设或表层参数模型的P/S波分离方法往往不太有效.为此,本文将各向同性介质条件下的地面多分量地震数据P/S波分离视为非线性的逐点预测问题,借助深度神经网络强大的特征提取能力进行求解.以国际标准模型为基础,提出了创建弹性参数样本库和P/S波分离标签数据集的有效方法.实验表明,丰富的训练样本保证了深度神经网络的泛化性能,在测试数据体上取得了明显优于经典的偏振投影分离方法的处理效果,而且摆脱了对表层介质参数的依赖性,为多分量地震数据反射PP波和PS波成像提供了有效的技术支撑.

     

二维复杂层状介质中地震多波走时联合反演成像

采用新近提出的多次波射线追踪正演算法,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘最优化反演问题,分析讨论了利用多震相走时资料进行联合反演成像的方法及技术.考虑到不同震相走时的拾取误差不同,反演算法中引入了不同震相种类数据的权系数; 由于同时反演速度模型和反射界面起伏中不同模型参数变化对走时影响程度的不同, Jacobi偏导矩阵元素中引入了不同参数的归一化因子; 另外,为了克服射线密度过大(或过小)区域速度模型的过度(或欠)更新问题,反演算法中引入了等权射线密度的概念.几种数值模拟实例表明(含噪声敏感性试验): 多波走时的联合或同时反演成像技术是一种提高走时成像空间分辨率,进而降低重建模型失真度行之有效的方法.     

用Pg波走时反演首都圈地区的上地壳速度结构

为了弄清首都圈地区上地壳速度精细结构,本文使用了迄今为止在我国大陆最为密集炮间距高分辨折射和宽角反射／折射综合地震测深剖面一天津一北京一赤城剖面的Pg波走时资料。反演了首都圈地区的上地壳速度结构。根据上地壳速度结构特征,可将整个剖面大致分为华北盆地拗陷区和燕山台褶隆起区,其中华北盆地又可以细分为黄骅拗陷、沧县隆起、骥中拗陷等,大厂拗陷、通县隆起、北京拗陷和京西隆起为燕山隆起区的前缘部分。华北平原区以低速结构的拗陷为主,地表速度较低,基底埋深深,盖层厚,垂直速度梯度大;而在燕山山区则以高速结构的隆起为主,地表速度较高,基底埋深浅,盖层较薄,垂直速度梯度小。基底面起伏大,最深处达到6km以上,最浅处不足1km。     

P波和S波接收函数的贝叶斯联合反演

S波接收函数对于研究岩石圈速度结构具有重要价值. 本文利用合成地震图技术研究了S波接收函数的动力学特征. 在接收函数非线性复谱比反演方法的基础上,发展了基于贝叶斯理论的P波和S波接收函数的非线性联合反演方法. 结果表明:(1)适用于S波接收函数反演的震中距范围约为55°~80°,S波接收函数反演要求所用远震事件的震级大于5级; (2)与陡变的岩石圈底部界面(LAB)相比,梯度带类型LAB上生成的SLP转换波相对较弱,台站下方的沉积盖层有助于相对增强SLP震相; (3)由于S波接收函数径向分量不符合δ脉冲,不依赖于等效震源假定的三分量接收函数多道最大或然性反褶积方法更适合S波接收函数的估计;(4)数值检验的结果表明,在初始模型速度参数偏离真实模型20%的情况下,本文的方法能够预测300 km深度范围内的P波和S波速度结构;(5)观测数据的反演结果表明,由于P波接收函数低频分量相对不足,本文的联合反演方法对于大于100 km深度上地幔的S波速度结构约束相对较弱.     

Feasibility of waveform inversion of Rayleigh waves for shallow shear-wave velocity using a genetic algorithm

Conventional surface wave inversion for shallow shear (S)-wave velocity relies on the generation of dispersion curves of Rayleigh waves. This constrains the method to only laterally homogeneous (or very smooth laterally heterogeneous) earth models. Waveform inversion directly fits waveforms on seismograms, hence, does not have such a limitation. Waveforms of Rayleigh waves are highly related to S-wave velocities. By inverting the waveforms of Rayleigh waves on a near-surface seismogram, shallow S-wave velocities can be estimated for earth models with strong lateral heterogeneity. We employ genetic algorithm (GA) to perform waveform inversion of Rayleigh waves for S-wave velocities. The forward problem is solved by finite-difference modeling in the time domain. The model space is updated by generating offspring models using GA. Final solutions can be found through an iterative waveform-fitting scheme. Inversions based on synthetic records show that the S-wave velocities can be recovered successfully with errors no more than 10% for several typical near-surface earth models. For layered earth models, the proposed method can generate one-dimensional S-wave velocity profiles without the knowledge of initial models. For earth models containing lateral heterogeneity in which case conventional dispersion-curve-based inversion methods are challenging, it is feasible to produce high-resolution S-wave velocity sections by GA waveform inversion with appropriate priori information. The synthetic tests indicate that the GA waveform inversion of Rayleigh waves has the great potential for shallow S-wave velocity imaging with the existence of strong lateral heterogeneity.