基于反射地震数据的时频域包络反演

包络信号含有丰富的低频分量,即使在地震数据缺失低频条件下,包络目标函数也能有效缓解全波形反演的周期跳跃现象.但是,当初始速度模型较为平滑时,观测数据中的反射地震事件在模拟数据中没有与之相对应的波形,导致包络反演初期无法很好地利用反射波信号进行速度建模.本文提出基于反射地震数据的时频域包络反演方法,通过结合反射波全波形反演理论,构建反射波时频域包络目标函数,来提高包络反演的速度建模精度.本文首先利用Gabor变换获取时频域地震数据,并提取振幅信息,即为时频域包络信号.然后,推导反射波时频域包络反演的伴随震源和梯度算子.Marmousi模型数据测试结果表明,基于反射地震数据的时频域包络反演方法可以为全波形反演提供一个较好的初始速度模型.     

基于反射地震数据的时频域包络反演

包络信号含有丰富的低频分量,即使在地震数据缺失低频条件下,包络目标函数也能有效缓解全波形反演的周期跳跃现象.但是,当初始速度模型较为平滑时,观测数据中的反射地震事件在模拟数据中没有与之相对应的波形,导致包络反演初期无法很好地利用反射波信号进行速度建模.本文提出基于反射地震数据的时频域包络反演方法,通过结合反射波全波形反演理论,构建反射波时频域包络目标函数,来提高包络反演的速度建模精度.本文首先利用Gabor变换获取时频域地震数据,并提取振幅信息,即为时频域包络信号.然后,推导反射波时频域包络反演的伴随震源和梯度算子.Marmousi模型数据测试结果表明,基于反射地震数据的时频域包络反演方法可以为全波形反演提供一个较好的初始速度模型.     

地震包络反演对局部极小值的抑制特性

为了实现包络反演,需要通过一种非线性运算来提取信号包络.这种非线性的包络提取过程可以将信号包络中所包含的对介质扰动的大尺度响应从原始地震信号中分离出来,从而抑制反演中的局部极小值,能够在缺乏低频信息的情况下,为全波形反演提供一个良好的初始模型.本文研究包络反演对局部极小值的抑制作用,并通过目标函数形态的对比来展现这一特性.对Marmousi速度模型和Overthrust速度模型做了反演,证明了该方法的有效性.     

基于地震数据子集的波形反演思路、方法与应用

地震数据与地下介质物性参数之间的复杂关系,决定了地震全波形反演在理论方法上面临着强烈的非线性难题.地下不同物性参数的不同分量在地震数据上具有不同的表现,勘探的不同阶段对地下介质模型的精度也具有不同的要求,这就决定了在地震全波形反演过程中不必时刻追求地震数据全部信息的匹配,部分信息的匹配就有可能解决现阶段的某些问题,还可以一定程度上规避匹配全部地震信息所遇到的强烈非线性难题.基于这样的考虑,我们提出了利用地震数据子集进行波形反演的思路,给出了统一的反演方法,并通过基于包络数据子集以及反射波数据子集的波形反演的理论模型与实际资料反演试验,证明了所提出的波形反演思路和方法的正确性.     

不依赖源子波的跨孔雷达时间域波形反演

波形反演是近年来较热门的反演方法,其分辨率可以达到亚波长级别.在波形反演的实际应用中,源子波的估计十分重要.传统方法使用反褶积来估计源子波并随着反演过程更新,该方法在合成数据波形反演中效果较好,但在实际数据反演过程中存在一系列的问题.由于实际数据信噪比较低,在源子波估计过程中需要大量的人为干涉,且结果并不一定可靠.本文使用一种基于褶积波场的新型目标函数,令反演过程不再依赖源子波.详细推导了针对跨孔雷达波形反演的梯度及步长公式,实现介电常数和电导率的同步反演.针对一个合成数据模型同时反演介电常数和电导率,结果表明该方法能够反演出亚波长尺寸异常体的形状和位置.接着,将该方法应用到两组实际数据中,并与基于估计源子波的时间域波形反演结果进行比较.结果表明不依赖源子波的时间域波形反演结果分辨率更高,也更准确.     

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.     

基于精确震源函数的解调包络多尺度全波形反演

本文提出解调包络方法来重构地震记录中缺失的低频信号,同时该方法能够降低全波形反演的非线性程度;提出伴随状态震源函数反演方法来得到精确的震源函数,并推导了梯度计算公式;解调包络方法结合低通滤波技术,实现了从低频到高频的多尺度反演策略,有效缓解了全波形反演的周波跳跃问题.数值算例证明了解调包络、伴随状态震源函数反演方法和低通滤波多尺度反演策略的可行性及优越性.震源函数反演精度测试结果表明：即使观测记录在缺失低频信息的情况下,也能反演得到精确的震源函数.缺失低频测试和抗噪能力测试结果表明：即使地震数据中缺失9Hz以下的低频信号或者信噪比极低的情况下,利用反演得到的精确震源函数进行解调包络多尺度全波形反演,同样可以得到高精度的全波形反演结果.与Hilbert包络全波形反演对比结果表明：解调包络在重构低频和降低伴随震源主频方面具有一定优势.

     

频率域全波形反演中关于复频率的研究

Laplace-Fourier域全波形反演可以利用简单的初始模型,从缺失低频信息的地震数据中得到长波长速度模型.Laplace-Fourier域全波形反演等价于本文的复频率全波形反演,但二者的实现方式不同,因此研究复频率全波形反演,可以为二者的对比研究并发展更有效的方法奠定重要基础.本文首先比较用线性增加模型作为初始模型时几个包含不同高低频成分的频率组的反演效果,再比较结合复频率之后各个频率组的反演效果,从简单模型和复杂模型的测试中都可以看出这种复频率+频率反演的方式对反演效果有明显改善.     

用接收函数建立区域模型的震源机制反演及其在芦山地震序列研究中的应用

本文提出并试验了一种基于接收函数建立区域模型进行震源机制反演的方法.选取四川地震台网记录的M≥3且信噪比高的近震波形资料,反演得到了芦山地震序列中74个地震的震源机制.通过对震源深度和震源机制的综合分析,探讨了芦山地震的发震构造和区域应力场状态.采用接收函数方法反演获取了26个台站下方的S波速度结构,对不同区域的台站反演结果进行叠加平均,以此区域平均S波速度作为本文震源机制反演使用的区域模型的S波速度;区域模型的P波速度由经验公式给出.反演稳定性测试表明,使用不同模型或对原始波形记录加入随机噪声的反演结果与原始反演相比,震源深度最大误差为1 km,断层面各参数误差水平也很低,且显示的发震类型是一致的,其中随机噪声带来的误差小于模型带来的误差.主震反演得到的震源机制解为:震源深度17 km,矩震级6.47;节面Ⅰ走向213°,倾角51°,滑动角98°;节面Ⅱ走向20°,倾角40°,滑动角80°;显示芦山主震可视为纯逆冲型地震,发震构造可能是某个具有较大倾角的逆冲断层,而不是低缓的推覆构造的基底滑脱面.同时本文反演获取的73个M≥3余震的震源机制绝大多数也显示了类似的发震类型,逆冲型地震为67个,占92%,具有绝对优势;走滑型地震为5个,正断型地震为1个.其中5个走滑型地震中的4个均分布在震源区的东北端.整个芦山地震序列深度集中在12~20 km,且沿震源区短轴的余震深度剖面有自西向东呈逐步变浅的趋势,呈现清晰的铲形断面结构,结合本地地质构造,可以推断芦山地震序列主要发生在龙门山前山断裂以东的逆冲推覆体内的一个隐伏断裂上.P轴方位角优势方位与区域应力场及汶川震源区南段的相一致,表明芦山序列地震活动主要受区域应力场控制,且汶川震后该区应该不存在应力场变化.P轴仰角随深度分布则显示了孕震层在浅部为脆性上地壳,而深部已经进入了中地壳低速层.断层面的几何形态简单,倾角均值在不同深度保持稳定在55°左右,与主震倾角接近,这与汶川震源区南段的研究结果明显不同,揭示了龙门山断裂带南段与此次芦山发震断裂在断层面几何形态上的明显差异.     

基于全波形反演的探地雷达数据逆时偏移成像

逆时偏移成像(RTM)常用来处理复杂速度模型,包括陡倾角及横向速度变化剧烈的模型.与常规偏移成像方法(如Kirchhoff偏移)相比,逆时偏移成像能提供更好的偏移成像结果,近些年逆时偏移成像越来越广泛地应用到勘探地震中,它逐渐成为石油地震勘探中的一种行业标准.电磁波和弹性波在动力学和运动学上存在相似性,故本文开发了基于麦克斯韦方程组的电磁波逆时偏移成像算法,并将其应用到探地雷达数据处理中.时间域有限差分(FDTD)用于模拟电磁波正向和逆向传播过程,互相关成像条件用于获得最终偏移结果.逆时偏移成像算法中,偏移成像结果受初始模型影响较大,而其中决定电磁波传播速度的介电常数的影响尤为重要.本文基于时间域全波形反演(FWI)算法反演获得了更为精确的地下介电常数模型,并将其反演结果作为逆时偏移成像的初始介电常数模型.为了验证此算法的有效性,首先构建了一个复杂地质结构模型,合成了共偏移距及共炮点探地雷达数据,分别应用常规Kirchhoff偏移算法及逆时偏移成像算法进行偏移处理,成像结果显示由逆时偏移成像算法得到的偏移结果与实际模型具有较高的一致性;此外本文在室内沙槽中进行了相关的物理模拟实验,采集了共偏移距及共炮点探地雷达数据,分别应用Kirchhoff和叠前逆时偏移成像算法进行处理,结果表明叠前逆时偏移成像在实际应用中能获得更好的成像效果.     

低纬度磁异常的初始模型约束全卷积神经网络化极方法

磁异常化极是磁测数据处理的重要基础工作, 低纬度磁异常化极运算不稳定.深度学习是一种有效解决不稳定问题的数据驱动方法.然而, 现有基于深度学习的位场数据处理仅以位场响应作为输入, 缺乏场景外样本数据的通用性, 往往导致深度学习网络预测结果的泛化性能不足.因此, 为了克服这一问题以及进一步提高低纬度磁异常化极的精度.受“知识 &; 数据”联合驱动深度学习网络结构的启发, 本文提出一种基于初始模型约束的低纬度磁异常化极全卷积神经网络结构.该网络结构的输入包含两部分, 一部分为低纬度磁异常, 另外一部分为初始模型, 网络输出为垂直磁化方向磁异常.训练与测试的磁异常数据采用基于网格点格架函数的空间域快速正演生成, 以及对低纬度磁异常采用稳定的频率转换来获取初始模型, 另外本文对数据集中10%的随机样本加入了5%的高斯噪声, 以此增强全卷积神经网络结构的鲁棒性.理论模型试验验证了本文所提方法的有效性、精确性以及鲁棒性.最后, 将本文方法应用于实际磁测数据, 取得了良好的效果.

     

A new approach for separating mixed model parameters: application to simultaneous inversion of earthquake source parameters

A method for simultaneous determination of mixed model parameters, which have different physical dimensions or different responses to data, is presented. Mixed parameter estimation from observed data within a single model space shows instabilities and trade-offs of the solutions. We separate the model space into N-subspaces based on their physical properties or computational convenience and solve the N-subspaces systems by damped least-squares and singular-value decomposition. Since the condition number of each subsystem is smaller than that of the single global system, the approach can greatly increase the stability of the inversion. We also introduce different damping factors into the subsystems to reduce the trade-offs between the different parameters. The damping factors depend on the conditioning of the subsystems and may be adequately chosen in a range from 0.1 % to 10 % of the largest singular value. We illustrate the method with an example of simultaneous determination of source history, source geometry, and hypocentral location from regional seismograms, although it is applicable to any geophysical inversion.