基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移

最小二乘逆时偏移(LSRTM)通常基于梯度类算法,经过几十次甚至上百次的迭代得到最终的成像剖面,然而常规最小二乘逆时偏移其在迭代过程中,所求梯度通常不做优化处理,导致最小二乘逆时偏移的收敛效率和成像精度不高,并且每次迭代的模型更新处理还需付出1～2次的波场延拓计算代价来获取迭代步长.本文将深度学习中的优化算法QHAdam引入到传统时间域最小二乘逆时偏移计算中,可在付出极小计算代价的前提下,直接获得优化的模型更新量,同时避免了迭代步长的求取.Marmousi模型实验结果显示,相比于常规最小二乘逆时偏移算法,基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移其收敛效率和成像精度更高,且由于减少了迭代步长的求取步骤,其也具有更高的计算效率;相对于基于Adam算法最小二乘逆时偏移,本文方法也具有更高的收敛效率和收敛精度.     

伪深度域最小二乘逆时偏移方法及应用

最小二乘逆时偏移基于反演的思想,能够消除偏移剖面中的假象,并得出振幅相对保真的反射率剖面,这对隐蔽储层识别、岩性油气藏勘探及四维地震具有重要的意义。但是,最小二乘逆时偏移需要利用多次迭代的策略,计算量及存储量巨大,在实际工业界的应用受到一定限制。本文尝试在伪深度域实现最小二乘逆时偏移,并采用了共轭梯度算法,在保证精度的情况下,大大节省了计算成本。伪深度域根据计算区域速度场分布转换到伪深度域后,网格采样点得到大大减少。在伪深度域进行计算,避免了高速区过采样,提高了计算效率。模型及实际资料处理结果表明该方法的正确性和有效性。该方法的实现可以提高最小二乘逆时偏移的实用性。     

各向异性介质Low-rank有限差分法纯qP波叠前平面波最小二乘逆时偏移

拟声波最小二乘逆时偏移是一种极具潜力的地震波成像工具,但该方法遭受各向异性拟声波近似的限制,TTI介质正演模拟不稳定、反偏移记录中遭受伪横波二次扰动及数值频散假象,另外拟声波最小二乘逆时偏移还面临计算效率低、收敛速度慢、对速度等模型参数依赖性高等问题.为了克服各向异性拟声波最小二乘逆时偏移的缺陷,在反演框架下,本文借助Low-rank有限差分算法首次提出并实现了TTI介质纯qP波线性正演模拟及纯qP波最小二乘逆时偏移;为了进一步提升反演成像效率,同时改善反演成像方法对模型参数误差的依赖性及对地震数据噪声的适应性,通过引入叠前平面波优化策略,发展了TTI介质纯qP波叠前平面波最小二乘逆时偏移成像方法.在编程实现方法的基础上,通过开展模型成像测试,展示了本方法的优势和潜力：一方面加快了反演成像效率,另一方面也提升了方法的抗噪性,同时还降低了方法对模型参数的依赖性.     

基于海森矩阵因数分解的最小二乘逆时偏移方法研究（英文）

最小二乘偏移基于反演的思想,通过迭代的方式逐步消除成像假象,恢复成像振幅,最终提供高分辨率的成像剖面,而且能够处理不完备、低品质的地震数据。基于双程波波动方程进行波场外推可以实现高陡构造及逆掩断层的成像,但是庞大的计算量限制了最小二乘逆时偏移的应用。为了解决计算量的问题,本文提出一种成像域的快速算法,以提高最小二乘逆时偏移的计算效率。该方法借助于克罗内克积叠加的因数分解算法来估算海森矩阵,实现了海森矩阵的低秩分解。克罗内克因子的求取只涉及到计算炮点和检波点处的格林函数,从而避免了直接构建整个海森矩阵。因此,基于因数分解的最小二乘逆时偏移采用低秩矩阵的乘法,避免了耗时的偏移和反偏移过程。模型和实际资料的处理验证了该方法在计算效率方面的优势。在取得相同效果的基础上,基于因数分解的最新二乘逆时偏移耗时约为常规最小二乘逆时偏移的一半,这在工业界应用时可以显著降低计算成本。因数分解方法引起的噪音可以通过常规滤波手段去除,不会降低成像质量。     

基于平面波加速的VTI介质最小二乘逆时偏移

地震各向异性集中表现为速度各向异性,势必影响地震波运动学特征.传统声波逆时偏移(RTM)和最小二乘逆时偏移(LSRTM)没有考虑介质各向异性特征,导致反射波不能正确归位、同相轴出现扭曲及寻优速度慢或不收敛等,VTI介质逆时偏移(VTI-RTM)矫正了声波成像的不足,但仍存在低频干扰严重、中深部成像不佳、振幅保持差等缺陷.为此,本文首先实现了VTI介质最小二乘逆时偏移(VTI-LSRTM)方法,为了节省I/O及内存需求并提高效率,进一步引入平面波编码技术,提出了一种基于平面波加速的VTI介质最小二乘逆时偏移(VTI-PLSRTM)策略.在此基础上开展了简单模型及复杂Marmousi模型成像试验,并与标准逆时偏移剖面对比表明:本方法能够校正各向异性造成的相位畸变,且在迭代中自动压制串扰及低频噪声、补偿中深部能量,是一种兼具质量与效率的保幅成像策略;对速度误差的敏感性测试说明该方法需要相对正确的偏移速度及Thomsen参数模型.     

基于逆散射成像条件的最小二乘逆时偏移

最小二乘逆时偏移（LSRTM）相对于常规逆时偏移（RTM）具有分辨率更高、振幅更准确、噪音更少等优势,可以对复杂的地质构造进行有效的成像.这种迭代更新反演成像方法十分依赖目标函数的梯度质量和计算效率.当地质模型中存在强反射界面或者记录中存在折射波时,基于常规互相关成像条件（CCC）的最小二乘逆时偏移梯度会包含很强的低频噪音,从而使反演的收敛速度和成像质量降低.为此,本文在最小二乘逆时偏移的梯度中引进了逆散射成像条件来压制这种低频噪音,并以此提出基于逆散射成像条件（ISC）的最小二乘逆时偏移方法.数值模拟结果表明,两者计算耗时基本一致,但逆散射成像条件能高效压制梯度中的低频噪音,从而使反演过程中收敛加速,成像质量得到显著提高.     

起伏地表条件下的混叠数据最小二乘逆时偏移

剧烈起伏地表给地震成像带来巨大挑战.提出了一种曲网格-矩形网格耦合机制,并将耦合网格机制应用到最小二乘逆时偏移中,推导了辅助坐标系下的梯度公式、偏移算子和反偏移算子,提出了起伏地表最小二乘逆时偏移方法,在起伏地表复杂构造的成像中起到了很好的效果.对于混叠数据,采用最小二乘逆时偏移技术可以压制成像过程中的部分串扰噪声,同时引入静态编码技术可以进一步压制串扰成像噪声,最后通过整形规则化滤波技术可以很好地消除串扰成像噪声.     

时频域振幅相位联合的最小二乘逆时偏移

最小二乘逆时偏移方法具有复杂地质构造成像精度高、成像振幅准确等优点.但是,当地下存在强散射介质时,最小二乘逆时偏移方法很难透过上覆强散射地质体获得深部构造的高精度成像结果.本文为了提高深部精细构造的成像质量,提出时频域振幅相位联合的最小二乘逆时偏移方法.该方法主要通过构建时频域振幅相位联合目标函数,减弱振幅信息对成像结果的影响,提高深部弱散射地震信号的可成像精度.首先,对地震信号进行时频变换,构建时频域最小二乘偏移目标函数;其次,在目标函数中引入振幅权重因子,调节时频域振幅相位权重;最后,推导时频域振幅相位联合目标函数对模型参数的梯度,并利用L-BFGS局部优化算法对成像结果进行迭代.Marmousi模型和盐丘模型测试结果表明,本文方法能够很好地利用弱散射地震信号的时频域振幅相位信息,实现透过上覆强散射地质体进行深部高精度成像的目标.     

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.     

去均值归一化互相关最小二乘逆时偏移及其应用

最小二乘逆时偏移相对于常规逆时偏移具有更高的成像分辨率、振幅保幅性及均衡性等优势,在一定程度上可满足岩性油气藏勘探的需求,是目前研究的热点之一.然而由于实际地下介质的黏滞性和变密度,以及无法准确地估计震源子波等,基于振幅匹配的常规最小二乘逆时偏移算法很难在实际资料处理中取得好的效果.此外,实际数据常包含大量噪声,进一步限制了常规算法的应用.为此,本文通过修改目标泛函,提出了去均值归一化的互相关最小二乘逆时偏移算法,并给出了陆上资料的应用实例.研究表明,归一化策略减弱了算法对子波能量的苛求;互相关算法强调相位匹配,进一步弱化了子波的影响,提升了算法的稳定性和可靠性;去均值思想在处理低信噪比资料方面有较大优势.理论模型和陆上实际资料处理都验证了本算法的有效性和对复杂模型的适应性.     

Frequency-domain double-plane-wave least-squares reverse time migration

Least-squares reverse time migration is often formulated as an iterative updating process, where estimating the gradient of the misfit function is necessary. Traditional time domain shot-profile least-squares reverse time migration is computationally expensive because computing the gradient involves solving the two-way wave equation several times in every iteration. To reduce the computational cost of least-squares reverse time migration, we propose a double-plane-wave least-squares reverse time migration method based on a misfit function for frequency-domain double-plane-wave data. In double-plane-wave least-squares reverse time migration, the gradient is computed by multiplying frequency-domain plane-wave Green's functions with the corresponding double-plane-wave data residual. Because the number of plane-wave Green's functions used for migration is relatively small, they can be pre-computed and stored in a computer's discs or memory. We can use the pre-computed plane-wave Green's functions to obtain the gradient without solving the two-way wave equation in each iteration. Therefore, the migration efficiency is significantly improved. In addition, we study the effects of using sparse frequency sampling and sparse plane-wave sampling on the proposed method. We can achieve images with correct reflector amplitudes and reasonable resolution using relatively sparse frequency sampling and plane-wave sampling, which are larger than that determined by the Nyquist theorem. The well-known wrap-around artefacts and linear artefacts generated due to under-sampling frequency and plane wave can be suppressed during iterations in cases where the sampling rates are not excessively large. Moreover, implementing the proposed method with sparse frequency sampling and sparse plane-wave sampling further improves the computational efficiency. We test the proposed double-plane-wave least-squares reverse time migration on synthetic models to show the practicality of the method.     

Topographic elastic least-squares reverse time migration based on vector P- and S-wave equations in the curvilinear coordinates

Elastic least-squares reverse time migration has been applied to multi-component seismic data to obtain high-quality images. However, the final images may suffer from artefacts caused by P- and S-wave crosstalk and severe spurious diffractions caused by complex topographic surface conditions. To suppress these crosstalk artefacts and spurious diffractions, we have developed a topographic separated-wavefield elastic least-squares reverse time migration algorithm. In this method, we apply P- and S-wave separated elastic velocity–stress wave equations in the curvilinear coordinates to derive demigration equations and gradient formulas with respect to P- and S-velocity. For the implementation of topographic separated-wavefield elastic least-squares reverse time migration, the wavefields, gradient directions and step lengths are all calculated in the curvilinear coordinates. Numerical experiments conducted with the two-component data synthetized by a three-topographic-layer with anomalies model and the Canadian Foothills model are considered to verify our method. The results reveal that compared with the conventional method, our method promises imaging results with higher resolution and has a faster residual convergence speed. Finally, we carry out numerical examples on noisy data, imperfect migration velocity and inaccurate surface elevation to analyse its sensitivity to noise, migration velocity and surface elevation error. The results prove that our method is less sensitive to noise compared with the conventional elastic least-squares reverse time migration and needs good migration velocities as other least-squares reverse time migration methods. In addition, when implementing the proposed method, an accurate surface elevation should be obtained by global positioning system to yield high-quality images.     

基于改进NAD方法的频率域声波逆时偏移

逆时偏移成像具有高分辨率的特点,在频率域实施能提升偏移成像效率.数值求解波动方程是逆时偏移成像的关键环节,数值算法的优劣直接决定着偏移过程的计算效率与成像结果的质量.本文在频率域近似解析离散化(NAD)方法的基础上通过优化网格差分模板系数构造改进NAD方法,保证数值离散精度的同时可缓解阻抗矩阵的病态程度,以此提高频率域...     

基于改进余弦组合窗的解耦方程弹性波逆时偏移

弹性波矢量波场逆时偏移可以综合利用纵横波场信息,对地下空间进行清晰成像,且对于成像介质没有角度限制,可以对复杂构造进行更清晰的成像.而弹性波逆时偏移中最重要的就是求解波动方程的算法,其直接影响成像的精度以及效率.本文引进电力系统谐波分析中常用的余弦组合窗函数,并通过一种新的优化算法得到了改进的余弦组合窗函数从而得到优化后的有限差分算子.并将此算子应用于解耦方程的矢量波场分离算法从而提高了成像精度.数值测试表明基于新算法的逆时偏移的成像精度和清晰度得到了明显的提高.     

非均匀黏弹性介质中声波模拟的非规则网格方法

本文研究了满足衡Q模型的黏弹性介质中声波模拟的时间域数值解法.通过采用有理式基函数描述频率相关的体积模量,使模型满足地震波黏性吸收的衡Q要求.结合弹性波模拟的非规则、非结构网格方法——格子法,本文提出了一种非均匀黏弹性介质中声波模拟的非规则网格方法.非规则、非结构网格的使用,可以精细地刻画地下介质中复杂速度、Q值的变化,及界面的形状.通过和解析解的比较及复杂模型算例分析,验证了该方法的精度及有效性.     

一种基于平面波静态编码的最小二乘逆时偏移方法

平面波偏移是一种面炮偏移方法,相对于常规逐炮偏移,其具有较高的计算效率.然而常规平面波偏移方法成像精度低,且成像时会产生串扰噪音.为此,本文在实现常规平面波偏移算法基础上,引入反演思想实现了基于静态平面波编码的最小二乘偏移理论方法及处理流程,在优化算法基础上对平层模型和复杂砂砾断块模型进行了成像测试并与其他成像策略进行对比.研究结果表明:基于时移编码的平面波最小二乘偏移能有效抑制低频成像噪音和串扰噪音,补偿中深部成像能量,是一种较为有效的保幅成像策略.     

同时震源数据的加权结构增强最小二乘逆时偏移

同时震源（Simultaneous-source,SS）地震采集技术能有效地提高地震数据采集效率,但直接对SS混合数据偏移成像会在最后的成像剖面中引入很强的串扰噪声.将SS数据偏移成像看作一个反演问题,利用最小二乘（Least-squares,LS）求解是压制SS直接成像中串扰噪声的一种有效尝试.构造增强滤波（Structure-enhancing filter,SE）约束的最小二乘逆时偏移（LSRTM）方法可以有效地压制SS数据成像中的串扰噪声,但SE实质为低通滤波,会将成像中的陡倾角等细节信息平滑涂抹,降低成像分辨率.本文在利用SE对LSRTM约束的基础上,提出了基于加权构造增强约束的LSRTM方法（WSE-LSRTM）并应用于SS数据的反演成像中.该方法不仅能够有效地压制串扰噪声（cross-talk）、保留结构信息,而且可以保护成像中的陡倾角结构不被过度平滑而破坏.在对简单模型和复杂Marmousi模型的数值测试中,该方法都取得了良好的效果.