非线性波动方程地震反演的方法原理及问题

在解反射地震的非线性反问题时,目前都采用各种迭代算法(如梯度法、最速下降法及共轭梯度下降法等),并以拟合差取极小为准则.本文对这方面具有代表性的波动方程反演理论作分析评述,指出这种经典性方法的缺点和局限,以及发展非线性波动方程地震反演的方向.     

三维大地电磁自适应L1范数正则化反演

常规三维大地电磁反演的正则项为L₂范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L₁范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下能够有效突出模型真实电性界面.为避免L₁范数零点不可导带来的求解困难,使用迭代重加权最小二乘法把原问题转换为一系列L₂正则子问题迭代求解.每个子问题的极小方法使用改进型拟牛顿法,其下降方向既能保证正则项海塞矩阵的精确性,又能允许反演过程随迭代灵活更新正则因子.使用比值法或分段衰减法自适应更新正则因子以避免迭代早期陷入奇异解,从而提升反演收敛的稳定性并降低初始模型依赖度.合成的无噪数据反演表明L₁正则算法的模型恢复效果优于L₂正则;不同噪声水平的合成数据反演表明本文的算法具有稳健性;实测数据反演对比表明在合理的正则因子调整策略下,L₁正则反演结果的模型分辨率优于L₂正则.另外,不同初始模型的反演测试还表明,正则因子选取不合理时L₁正则可能造成方块状假异常.     

三维大地电磁自适应L1范数正则化反演

常规三维大地电磁反演的正则项为L₂范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L₁范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下能够有效突出模型真实电性界面.为避免L₁范数零点不可导带来的求解困难,使用迭代重加权最小二乘法把原问题转换为一系列L₂正则子问题迭代求解.每个子问题的极小方法使用改进型拟牛顿法,其下降方向既能保证正则项海塞矩阵的精确性,又能允许反演过程随迭代灵活更新正则因子.使用比值法或分段衰减法自适应更新正则因子以避免迭代早期陷入奇异解,从而提升反演收敛的稳定性并降低初始模型依赖度.合成的无噪数据反演表明L₁正则算法的模型恢复效果优于L₂正则;不同噪声水平的合成数据反演表明本文的算法具有稳健性;实测数据反演对比表明在合理的正则因子调整策略下,L₁正则反演结果的模型分辨率优于L₂正则.另外,不同初始模型的反演...     

基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法

本文针对ASD-POCS算法中约束项权重对不同应用的多变性引起的算法鲁棒性差等问题,提出了一种基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法,该算法采用一种Lagendijk型的正则化策略构造最优化问题,分别采用局部方差、图像能量估计自适应地求取加权对角矩阵和全局正则化参数。最优化问题的求解过程中,采用SART算法和共轭梯度法求解保真项和约束项最优化问题。实验结果表明,AR-SART-CG算法能更好地权衡恢复图像边缘和平滑噪声的关系,更好地调节保真项和约束项的权重,得到更高质量的重建图像。     

预条件共轭梯度法在地震数据重建方法中的应用

基于最小平方的Fourier地震数据重建方法最终转化为求解一个线性方程组, 其系数矩阵是Toeplitz矩阵,可以用共轭梯度法求解该线性方程组.共轭梯度法的迭代次数受系数矩阵病态程度的影响,地震数据的非规则采样程度越高,所形成的系数矩阵病态程度越高,就越难收敛和得到合理的计算结果.本文研究了基于Toeplitz矩阵的不同预条件的构造方法,以及对共轭梯度法收敛性的影响.通过预条件的使用,加快了共轭梯度法的迭代速度, 改进了共轭梯度算法的收敛性,提高了计算的效率.数值算例和实际地震数据重建试验证明了预条件共轭梯度法对计算效率有很大的提高.     

从瞬变电磁扩散场到拟地震波场的全时域反变换算法

将瞬变电磁满足的扩散方程转变为波动方程,然后利用地震类成像方法实现瞬变电磁虚拟波场成像,是实现瞬变电磁三维反演的有效手段之一.为了实现由扩散场到虚拟波场的转换,文中采用预条件正则化共轭梯度法求解波场反变换问题.首先,对几种离散方式进行比较,采用条件数最小的离散方式进行离散;然后选择最优的正则化参数,并利用超松弛预条件技术对系数矩阵进行预条件处理;最后,利用共轭梯度法进行迭代求解.超松弛预条件有效降低了系数矩阵的条件数,正则化方法使得反变换得到的波场稳定、可靠,共轭梯度法能够保证计算快速收敛.将反变换结果与已知虚拟波场函数对比,证明算法稳定、可信.将文中算法结果与前人研究结果进行对比,说明方法效果.通过实测数据的波场变换处理给出了文中方法的实际应用效果.结合反变换算法,对不同参数模型进行分析,总结了虚拟波场在色散介质中的传播规律.     

Born近似快速三维反演井地电法数据

本篇研究了井中电偶极激发地面接收的井地电法的快速反演成像问题.我们采用了Born近似方法和重加权正则化共轭梯度法(RRCG)算法.数值计算的结果表明Born近似是一种有效的井地电法三维快速反演方法,同时也说明井地电法监测油水前驱和储层边界预测的观测数据可以用该方法进行快速三维反演成像.     

基于数据空间和稀疏约束的三维重力和重力梯度数据联合反演

随着重力和重力梯度测量技术的日趋成熟,基于重力和重力梯度数据的反演技术得到了广泛关注.针对反演多解性严重、计算效率低和内存消耗大等难点问题,本文开展了三维重力和重力梯度数据的联合反演研究,该方法结合重力和重力梯度两种数据,将L0范数正则化项加入到目标函数中,并在数据空间下采用改进的共轭梯度算法求解反演最优化问题.同时,本文摒弃了依赖先验信息的深度加权函数,引入了自适应模型积分灵敏度矩阵,用来克服因重力和重力梯度数据核函数随深度增加而衰减引起的趋肤效应问题.为了提高反演计算效率,本文又推导出基于规则网格化的重力和重力梯度快速正演计算方法.模拟试算表明,改进的共轭梯度法可以降低反演的迭代次数,提高反演的收敛速度;自适应模型积分灵敏度矩阵,可以有效解决趋肤效应,提高反演纵向分辨能力;数据空间和改进的共轭梯度算法结合,可以更好地降低反演求解方程的维度,避免存储灵敏度矩阵,有效地降低反演计算时间和内存消耗量.野外实例表明,该算法可以在普通计算机下快速地获得地下密度分布模型,表现出较强的稳定性和适用性.

     

基于初至波走时层析成像的Tikhonov正则化与梯度优化算法

初至波走时层析成像是利用地震初至波走时和其传播的射线路径来反演地下介质速度的技术.该问题本质上是一个不适定问题,需要使用正则化方法并辅之以适当的最优化技巧.本文从数值优化的角度介绍了初至波走时层析成像的反演原理,建立了Tikhonov正则化层析成像反演模型并提出求解极小化问题的加权修正步长的梯度下降算法.该方法可以从速度模型的可行域中迭代找到一个最优解.数值试验表明,该方法是可行和有应用前景的.     

可控源音频大地电磁三维共轭梯度反演研究

可控源音频大地电磁法在资源勘探等领域中发挥着重要的作用.我们把有限差分数值模拟方法用于可控源音频大地电磁三维正演,结合正则化反演方案和共轭梯度反演的思路,将反演中的雅可比矩阵计算问题转为求解两次"拟正演"问题,得到模型参数的更新步长,形成反演迭代,实现了可控源音频大地电磁三维共轭梯度反演算法.该反演算法可用于对有限长度电偶源激发下采集到的可控源音频大地电磁全区(近区、过渡区和远区)视电阻率和相位资料进行三维反演定量解释,获得地下三维模型的电阻率结构.理论模型合成数据的反演算例验证了所实现的可控源音频大地电磁三维共轭梯度反演算法的有效性和稳定性.     

倾子资料三维共轭梯度反演研究

在对倾子响应和共轭梯度算法深入分析的基础上,我们实现了倾子资料三维共轭梯度反演算法.基于倾子资料的三维共轭梯度反演研究,探讨了利用倾子资料进行三维反演定量解释的方法.通过对理论模型合成数据进行反演试算,验证了所实现的倾子资料三维共轭梯度反演算法的有效性和稳定性.该反演算法可用于对大地电磁测深和地磁测深(地震地磁台站进行的三分量地磁观测)所整理出的倾子资料进行三维定量反演,获得地下三维模型的电阻率结构.     

Preconditioned non‐linear conjugate gradient method for frequency domain full‐waveform seismic inversion

We present preconditioned non‐linear conjugate gradient algorithms as alternatives to the Gauss‐Newton method for frequency domain full‐waveform seismic inversion. We designed two preconditioning operators. For the first preconditioner, we introduce the inverse of an approximate sparse Hessian matrix. The approximate Hessian matrix, which is highly sparse, is constructed by judiciously truncating the Gauss‐Newton Hessian matrix based on examining the auto‐correlation and cross‐correlation of the Jacobian matrix. As the second preconditioner, we employ the approximation of the inverse of the Gauss‐Newton Hessian matrix. This preconditioner is constructed by terminating the iteration process of the conjugate gradient least‐squares method, which is used for inverting the Hessian matrix before it converges. In our preconditioned non‐linear conjugate gradient algorithms, the step‐length along the search direction, which is a crucial factor for the convergence, is carefully chosen to maximize the reduction of the cost function after each iteration. The numerical simulation results show that by including a very limited number of non‐zero elements in the approximate Hessian, the first preconditioned non‐linear conjugate gradient algorithm is able to yield comparable inversion results to the Gauss‐Newton method while maintaining the efficiency of the un‐preconditioned non‐linear conjugate gradient method. The only extra cost is the computation of the inverse of the approximate sparse Hessian matrix, which is less expensive than the computation of a forward simulation of one source at one frequency of operation. The second preconditioned non‐linear conjugate gradient algorithm also significantly saves the computational expense in comparison with the Gauss‐Newton method while maintaining the Gauss‐Newton reconstruction quality. However, this second preconditioned non‐linear conjugate gradient algorithm is more expensive than the first one.     

大地电磁全信息资料三维共轭梯度反演研究(英文)

在对张量阻抗数据、倾子数据和共轭梯度算法深入分析的基础上,我们实现了大地电磁全信息资料三维共轭梯度反演算法。基于全信息资料的三维共轭梯度反演研究,探讨了同时利用五个电磁场分量整理得到的大地电磁资料进行三维反演定量解释的方法以及全信息数据在三维反演中的作用。理论模型合成数据的反演结果表明,在三维反演中使用张量阻抗和倾子数据结合的全信息数据的反演结果优于只使用张量阻抗数据(或只使用倾子数据)的反演结果,提高了反演结果的分辨率和可信度。合成数据的反演算例也验证了所实现的大地电磁全信息资料三维共轭梯度反演算法的正确性和稳定性。     

三维地震数据离散光滑插值的共轭梯度法

针对三维地震数据插值,提出采用Laplacian算子进行光滑约束的插值方法,并借鉴Mallet研究的离散光滑插值思路,采用预条件共轭梯度法,直接生成网格节点上的值,从而回避寻求满足插值方程的函数. 为了实现其中Laplacian算子的快速求逆,文中引入Claerbout螺旋坐标系谱因式分解理论. 在螺旋坐标系下,Laplacian算子的表示矩阵具有Toeplitz结构,其快速求逆可由谱法LU分解实现. 基于二维离散光滑插值,文中还给出共轭梯度法与NMO相结合的沿时间切片逐层处理的离散光滑插值流程. 最后,应用该方法对模型数据和实际三维地震数据进行了处理.     

三维地震数据离散光滑插值的共轭梯度法

针对三维地震数据插值,提出采用Laplacian算子进行光滑约束的插值方法,并借鉴Mallet研究的离散光滑插值思路,采用预条件共轭梯度法,直接生成网格节点上的值,从而回避寻求满足插值方程的函数. 为了实现其中Laplacian算子的快速求逆,文中引入Claerbout螺旋坐标系谱因式分解理论. 在螺旋坐标系下,Laplacian算子的表示矩阵具有Toeplitz结构,其快速求逆可由谱法LU分解实现. 基于二维离散光滑插值,文中还给出共轭梯度法与NMO相结合的沿时间切片逐层处理的离散光滑插值流程. 最后,应用该方法对模型数据和实际三维地震数据进行了处理.     

大地电磁法三维共轭梯度反演研究

Based on the analysis of the conjugate gradient algorithm, we implement a threedimensional （3D） conjugate gradient inversion algorithm with magnetotelluric impedance data. During the inversion process, the 3D conjugate gradient inversion algorithm doesn＇ t need to compute and store the Jacobian matrix but directly updates the model from the computation of the Jacobian matrix. Requiring only one forward and four pseudo-forward modeling applications per frequency to produce the model update at each iteration, this algorithm efficiently reduces the computation of the inversion. From a trial inversion with synthetic magnetotelluric data, the validity and stability of the 3D conjugate gradient inversion algorithm is verified.     

最小二乘傅立叶有限差分偏移

一般偏移算法是用反演算子通过解析方法求解.最小二乘偏移方法采用另一种思路,即采用数值方法,通过解一个线性离散反问题来索求解.这样我们试着寻找一个模型匹配地震数据并能表现出其某些特点来得到偏移图像.最小二乘法能减少偏移赝像,得到更精确的偏移效果.Kirchhoff算子在最小二乘偏移方法中应用较广,但需要较多的迭代次数,而且具有Kirchhoff偏移的缺点.本文把最小二乘方法运用到基于波长延拓的波动方程偏移方法中,为提高最小二乘偏移的效率,可采用效率较高的正传播算子和反传播算子.我们利用效率较高,能适应剧烈横向变速的傅立叶有限差分正传播和反传播算子来做叠后最小二乘偏移.数值实例表明,通过少数的共轭梯度法迭代,就能得到与真实模型差别很微小的偏移效果.对于傅式变换我们采用了数值软件FFTW,其变换速度比常规FFT算法一般要快六倍以上,进一步提高了效率.本文算法很容易在并行机上实现,这些特点在处理大型数据时大有裨益.