基于L-BFGS算法和同时激发震源的频率多尺度全波形反演

全波形反演可以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,具有揭示复杂地质背景下构造与岩性细节信息的潜力。然而,庞大的计算量和存储空间需求,限制了全波形反演的发展。在频率多尺度全波形反演中将L BFGS数值优化算法与同时激发震源技术相结合的方法来改善这一现状。首先,对Marmousi模型进行了速度反演：在计算过程中明显发现对计算机内存的占用减少,最终反演结果与实际Marmousi模型的拟合误差为0.095 9,较小;采用10个频带单炮震源正演384炮所需时间约为32 640 s,而采用同时激发震源（384炮）正演一次所需时间仅约为700 s。然后,基于高速楔形体模型进行了抗噪能力研究：原始含噪地震记录信噪比为11.147 3 dB;对反演得到的速度模型进行正演,其地震记录信噪比为22.251 8 dB。最后,基于逆冲断层模型进行了反演速度扰动能力研究,反演得到的最终模型很清晰,与具有速度扰动特性的实际模型非常接近,拟合误差仅为0.036 0。数值模拟试验结果表明：此方法反演精度高,内存开销较小,能够显著提高计算效率,并且具有良好的抗噪能力,能够反演出具有速度扰动特性的介质。     

基于截断牛顿法的频率域全波形反演方法

全波形反演方法可以视为大型非线性最小化问题.其中Hessian算子对反演结果有着重要的影响,传统的优化方法只能近似地表示Hessian算子,反演精度较低,收敛速度较慢,且对于反演目标照明不足的深部区域,往往出现参数无法聚焦的情况.而一种新的优化方法截断牛顿法,通过计算Hessian矩阵与已知向量乘积的形式,能够获得更精确的Hessian算子信息,从而解决以上问题.本文基于截断牛顿法在频率域实现全波形反演,通过模型试算表明,截断牛顿法相对于有限内存BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno,L-BFGS)法,能够得到更精确的反演结果,同时能提高收敛速度,尤其对于照明不足的深部区域,截断牛顿法有更明显的优势.     

基于多目标函数的黏弹性全波形反演

全波形反演是勘探地球物理领域兴起的核心技术之一,不但可以构建地下速度结构,也能够反演衰减参数(品质因子Q)模型,有助于识别地下介质类型和构造(如流体和煤层陷落柱),对煤和油气等自然资源的勘探和开发有重要意义。参数串扰是黏弹性全波形反演的关键难点,受速度误差影响,反演的Q模型会包含非常强的串扰噪声。针对该问题,提出了基于多目标函数的黏弹性全波形反演理论与方法,首先通过旅行时反演速度结构,再通过中心频率目标函数反演Q模型,最终使用波形差目标函数同时反演速度和Q模型。由于中心频率主要受衰减影响,因此,可有效减弱速度误差对Q反演的影响。最后,通过数值模拟验证了算法可有效地反演速度和Q模型。     

基于共轭梯度法的全波形反演

全波形反演是一种全新的地震成像方法,主要利用全波形信息反演地下介质参数,通过非线性优化波场理论值和观测值的残差实现波形反演。基于时间域声波方程,建立了时间域波场残差目标函数,以分层模型为例,分别从波场精度、目标函数收敛性和运行时间3个方面,比较了共轭梯度（Conjugate Gradient,CG）算法和拟牛顿算法（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno,BFGS）反演的效果。同时,应用共轭梯度法对正、逆断层模型和Marmousi模型进行了速度结构反演。反演结果表明：共轭梯度法计算效率较高,反演得到的速度模型精度更高,反演效果较好,是一种有效的波形反演方法。     

基于梯度投影法的全变差正则化全波形反演

为降低地震全波形反演的不适定性,常用方法是引入未知模型的先验信息,从而将反演问题正则化。但是,传统正则化方法在包含多个先验信息的情况下,仍然面临挑战。本文提出一种扩展的全波形反演公式,其中包含对模型的凸集约束。本文以慢度平方作为反演的模型参数,展示了如何在施加全变差约束的同时,施加边界约束令其保持在一个物理意义上的可行范围内。为验证本文所提算法的适用性,分别开展简单模型及国际标准地质模型数值实验研究,结果表明,全变差正则化的引入可以提高光滑背景模型下高速扰动体的重构效果。     

基于L—BFGS算法的全波形反演Q值方法研究

估计地层品质因子Q对描述地下构造分布和油气预测都有着重要的意义。考虑到地震波在介质中传播时的黏滞吸收作用,笔者选择2D黏滞性声波方程全波形反演,将观测波场与正演模拟计算得到的波场构建一个目标函数,引入L--BFGS算法反演出地层品质因子。将该方法应用于异常体模型和Marmousi模型测试,结果均表明反演的模型与理论模型的相对误差较小,计算精度高,反演效果好。     

基于多尺度边缘特征的深度学习电阻率反演方法

直流电阻率法是一种经济、高效的工程地球物理探测手段,对含水构造敏感。线性电阻率反演是实际探测中的主流方法,但其反演结果容易陷入局部最优,产生错误的地质解译。与之相比,无监督反演方法能够采用物理规律和数据挖掘双驱动训练网络,摆脱对真实模型的依赖,具备在实际数据中全局搜索的可行性。在无监督反演方法的基础上,创新了基于多尺度边缘特征的深度学习边界刻画方法。针对反演成像边界模糊的问题,借鉴地震、电磁勘探中多尺度反演的经验,提出了一种电阻率多尺度反演方法,以多尺度反演目标函数作为损失函数修正网络梯度,有效提高了无监督学习反演的边界刻画能力。在上海市域铁路机场联络线1号风井工程开展现场试验,以5号基坑地连墙渗漏点探测为例,探明了15处低阻异常,指导基坑补强作业,验证了方法的可行性和有效性。     

变密度声波全波形反演中密度影响因素及反演策略

密度信息可预测储层流体饱和度,因此获取可靠的密度参数已成为全波形反演中首要考虑的问题。为了获得更稳定的反演密度,本文从频率、初始速度模型、初始密度模型和密度速度同时反演四个方面对密度的影响进行了研究。根据研究测试结果制定了稳定的反演策略：首先将密度固定,反演速度,此时波动方程中不再含有密度项,因而可以得到准确的速度模型;将其作为初始速度模型进行速度、密度同时反演,可以较好地减小速度对密度的影响。理论模型测试结果充分说明了策略的有效性。     

基于逐减随机震源采样法的频率域二维黏滞声波方程全波形反演

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,具有揭示复杂地质背景下构造与岩性细节信息的潜力。然而,巨大的计算量是阻碍其发展的一个瓶颈问题。为此,研究者们提出了震源编码技术来减少计算量,但是此方法在模型更新过程中会引进随机串扰噪声,降低反演结果准确性。所以,在保证计算精度的情况下,本文提出了采用逐减随机震源采样的方法来高效计算全波形反演问题。笔者将此方法应用于频率域二维黏滞声波波动方程全波形反演,开始了在频率域进行随机震源采样类方法的研究,计算过程中共使用了依次增大的8个频率段;并应用Overthrust模型来验证此类随机震源采样法的正确性。实验结果表明：基于逐减随机震源采样法的反演结果与实际Overthrust模型的拟合误差为0.065 65,而应用基于全部震源的全波形反演方法得到的反演结果与实际Overthrust模型的拟合误差为0.064 64,两者差别不大;但计算用时由740 min减少到291.2 min,即计算效率提高了2.54倍。为了更好地确定方法的有效性,将其应用于Marmousi模型进行试算。模型试算结果表明：基于逐减随机震源和基于全部震源得到的反演结果与实际Marmousi模型的拟合误差分别为0.080 12和0.078 97,相差不大;但计算用时由1 218.9 min减少到274.4 min,计算效率提高了4.44倍。综上,在保证反演精度的情况下,基于逐减随机震源采样法的频率域全波形反演方法大大减少了计算量,具有不可替代的计算优势,并且没有引进随机串扰噪声。     

井震联合地震道多尺度反演

多尺度（多分辨率）反演是近几年才提出的一种加快收敛速度，克服局部极小值影响，搜索全局最小极值点的反演策略，将垂向上分辨率较高的测井资料和横向上连续性较好的地震资料在地质理论指导下进行联合地震道反演，同时将小波变换多尺度分析（多分辨率分析）思想应用于上述反演中，实现对地震道多尺度（多分辨率）反演，理论和实际资料的处理均表明，这种反演方法具有收敛速度快，反演精度较高，适应能力较强的特点。     

频率域反射波全波形速度反演

全波形反演不仅利用相位和振幅信息,还利用波形的细节变化,具有刻画模型精确细节的能力.在对稀疏矩阵直接LU分解求解的基础上,采用梯度预处理方法对声波介质速度模型进行了反射波全波形反演.采用误差反向传播算法计算目标函数梯度以及伪Hessian矩阵的对角线元素来做梯度预处理.数值模型的实验结果表明,利用有效的频率段便能反演出分辨率较高的速度结构,用低频反演出的结果作为高频反演的初始模型,减少了解的非唯一性.二维高斯光滑初始模型提供了有利的低频信息,得到较好的反演结果.伪Hessian矩阵的预处理吸收了高斯牛顿法的二次收敛优势,在不增加计算量的前提下,加快收敛速度.      

时间域跨孔雷达全波形反演及实际应用

通过对目标函数求导的方式详细推导了时间域全波形反演的梯度公式,并使用共轭梯度法同时迭代介电常数和电导率。将该方法应用到一组合成数据和实际数据中,合成数据结果表明全波形反演能够准确刻画地层结构,精确重建亚波长尺寸异常体的位置和参数信息。实际数据的反演结果证明全波形反演能够反映地层中的细微结构,提供高分辨率的反演结果,其波形比配结果也更准确。     

南海北部似海底反射层速度结构全波形反演

似海底反射层的速度异常是识别天然气水合物的重要标志,这里提出了一种针对天然气水合物似海底反射层的全波形反演方法。这种方法分为全局搜索与局部搜索二部份:首先使用遗传算法进行旅行时,反演得到背景速度模型;然后用其作为初始模型,使用共轭梯度算法进行全波形反演。通过对含噪数据的数值试验,算法表现出了较高的稳定性,并确定了进行全波形反演的遗传算子。将这种波形反演方法应用于我国南海北部海域的天然气水合物研究,反演得到了分辨率高于常规速度分析的似海底反射层速度结构,并识别出似海底反射层的速度异常。利用纵波速度反演的结果,计算出沉积物中游离气的含量,认为BSR下方的低速层可以解释为含至少1%游离气的薄层。并分析了研究区内甲烷气的来源,认为该区域游离气兼有生物气和热解气。     

互相关与最小二乘加权目标函数全波形反演

全波形反演是一个高度非线性的优化问题,当地震数据中缺少低频成分而初始速度与真实速度相差较远时,反演容易陷入局部极小值。笔者提出一种新的目标函数,将模拟地震记录和观测记录的归一化互相关与最小二乘结合。互相关侧重相位匹配,具有更强的线性,能减弱"跳周"现象。通过设置权重因子,在反演前期利用互相关先恢复低波数的背景速度模型,再加入最小二乘约束恢复高波数的模型细节。数值模拟试验结果表明,基于该目标函数的全波形反演不依赖精确的初始模型和低频信息,向全局极小值迅速收敛,能有效改善反演的稳定性,并获得比基于常规目标函数的全波形反演更精确的结果。     

基于拟Hessian梯度预处理算子的勒夫波全波形反演研究

构建近地表横波速度模型是煤田多分量地震资料处理的重要环节。相较于面波多道分析法,全波形反演在构建近地表横波模型中具有更高的分辨率。然而,在基于梯度的全波形反演中,由于地震记录频带有限、波场的非均匀覆盖以及双重散射等原因导致梯度算子不随深度的增加而缩放,模型深部参数得不到明显更新。目标函数的Hessian算子包含曲率信息,可清晰预测梯度算子中的焦散现象及双重散射产生的伪影,因此,逆Hessian算子则可作为反卷积算子实现对梯度的预处理,加强对模型深部的照明能力。然而Hessian算子具有巨大维度,对其显式计算十分困难。基于此,借鉴逆散射理论的思想,给出勒夫波全波形反演目标函数的拟Hessian算子的表达式,并提出一种梯度预处理的全波形反演方法。将该方法分别应用于断层模型、凹陷模型以及起伏界面模型的重构试验,反演结果表明:与传统的共轭梯度全波形反演方法相比,基于拟Hessian算子的预处理共轭梯度方法可加快收敛速度,提升成像质量。      

叠前地震全波形反演实际应用的关键影响因素

叠前地震全波形反演是利用波动方程正演模拟来描述地震波传播特征,通过非线性局部寻优方法来获取高精度反演结果的方法。与其他反演方法相比,全波形反演利用的是叠前炮域地震数据,没有经过叠加处理,更好地保留了振幅、相位、频率等波形参数随偏移距变化的特征。在反演结果中得到的不再是简单的界面和旅行时信息,而是反映地层速度和构造特征的深度域数据体,有助于对地质体的分析和认识。从叠前全波形反演方法的优势出发,通过理论模型的全波形反演,分析做好全波形反演的技术关键,然后将全波形反演方法应用于实际资料处理,并将反演结果应用于偏移处理和河流相储层识别中,取得了良好的应用效果。最后针对全波形反演实际资料应用中应该注意的问题进行了总结,为叠前全波形反演的进一步发展和应用提供借鉴。     

崎岖海底OBC地震数据全波形反演策略

针对崎岖海底引起的波场传播和全波形反演处理的复杂性,本文提出相应的反演策略。通过对崎岖海底网格特殊处理解决正演和静校正时的地形近似问题。全波形反演采用快速多尺度算法、宽角补偿策略和静校正处理策略。结果表明,该反演策略在大大提高反演效率的同时,能兼顾深部和远偏移距反演效果,并能针对海水误差情况选择策略,在崎岖海底情况下得到好的全波形反演结果。     

区域重力异常多尺度密度反演研究

重力测量观测得到的重力异常,反映的是不同深度和不同尺度异常源的叠加效应。在理论上,只有进行适当的异常分解,才能较为准确地反演异常体的物性与几何参数。这里首先对重力异常进行小波多尺度分解,再通过频谱分析求出各层对应的中心深度,然后确定各层的平均密度,用广义线性反演方法反演各层密度的扰动,进而得到各层的密度分布。通过塔里木盆地的重力异常的多尺度分析和密度反演应用实例,显示了多尺度反演方法对区域重力异常的有效性和应用价值。     

影响地震道多尺度反演效果因素分析

测井、地震资料联合地震道多尺度反演方法是笔者近年来在地质理论指导下研究出的通过小波变换多尺度思想进行地震道反演的方法。理论和实际资料的处理表明,这种反演方法具有收敛速度快、反演精度较高、适应能力较强的特点。为了搞清各种因素对测井、地震资料联合地震道多尺度反演效果的影响规律,通过改变各种参数用上述方法分别对理论模型和实际资料进行了试算和处理,得到了一些有意义的结果,为该方法的进一步完善和拓宽其应用范围提供一点思路和方向。     

二维瑞雷波多参数全波形反演方法探测浅地表空洞应用研究

浅地表低速异常体(如空洞)的精确探测一直是地球物理领域具有重要价值与挑战性的研究课题,对城市灾害评估与复杂条件下煤田地震勘探的浅地表精细建模具有重要意义。面波全波形反演适合浅地表高精度建模,然而在实际应用中仍存在诸多亟待解决的难题。针对面波全波形反演方法中多参数串扰、实际数据预处理、震源子波估计等关键问题,开发了一套完整的瑞雷波多参数全波形反演方法流程,以实现对浅地表空洞的精确探测。该方法中模型的横波速度、纵波速度和密度随反演进程均被同步更新,减弱后两个参数偏离真实值对横波速度反演精度的消极影响。采用伴随状态法构建的拟海森算子对梯度进行预处理以压制地表伪影、增强波场照明,提高对小尺度异常的表征能力。通过褶积因子消除波场正演与实际数据采集的维数差,实现3D波场到2D波场的转换。采用校正滤波方法估计震源子波,并在迭代进程中进行动态估计,以减弱特定参数模型不准确的影响。同时,该方法采用多尺度反演策略,减轻由低速异常引起的目标函数非凸性,提高反演稳定性。合成数据和实际案例测试结果表明,瑞雷波多参数全波形反演方法得到的横波、纵波速度模型、密度模型具有基本一致性,其中横波速度模型准确度最高。实测数...