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.

     

基于频域衰减的时域全波形反演

时域全波形反演由于采用了全频段信息,因此在迭代过程中不同波长的信息不能由低到高的逐步重建,极易陷入局部极小值.本文通过分频段的方式,对地震数据做正反傅里叶变换,利用频域指数衰减的方法逐级分离出地震数据中的高频成分,在时域上实现由低频向高频的波形反演,从而降低了反演的非线性,使不同波长的信息得到稳步恢复.同时,在高频成分衰减的过程中,后至波的能量也被削弱,由此也降低了深层反射在初始反演过程中的干扰.整个反演仅增加对数据做正反傅里叶变换过程,相较于混合域反演,无需提取全部波场的相应频率成分.在计算效率方面,利用GPU进行加速,并采用CUDA自带函数库中cufft来提高计算效率.通过对Marmousi模型测试,验证了所述方法的有效性.     

基于改进全变差正则化的GPR多尺度全波形双参数同步反演

针对探地雷达（GPR）双参数全波形反演中电导率反演精度差、双参数存在串扰现象、反演计算量大、易陷入局部极值等问题.作者将具有多参数调节功能的L-BFGS算法引入到GPR时间域全波形反演中,它避免了对Hessian矩阵的直接存储与精确求解,减小了存储量和计算量.结合参数调节因子的选取,有效减小了同步反演时介电常数与电导率的串扰影响,在不降低介电常数反演精度的前提下,提高电导率参数的反演精度.通过在反演目标函数中加载改进全变差正则化方法,提高了反演的稳定性,使目标体边缘轮廓更加清晰.首先以简单模型为例,对比了单尺度反演与多尺度串行反演策略的优劣,说明多尺度串行反演有利于逐步搜索全局最优解;而开展参数调节因子的选取实验,说明合适的参数调节因子可以有效改善介质电导率的反演精度;测试了不同正则化的反演效果,表明改进全变差正则化能提高反演稳定性,显著降低模型重构误差.最后,分别对含噪合成数据和实测数据进行了反演测试,说明本文提出的多尺度、双参数反演具有较强的鲁棒性,能提供更丰富的信息约束,重构图像界面清晰、反演效果好.

     

基于改进全变差正则化的GPR多尺度全波形双参数同步反演

针对探地雷达（GPR）双参数全波形反演中电导率反演精度差、双参数存在串扰现象、反演计算量大、易陷入局部极值等问题.作者将具有多参数调节功能的L-BFGS算法引入到GPR时间域全波形反演中,它避免了对Hessian矩阵的直接存储与精确求解,减小了存储量和计算量.结合参数调节因子的选取,有效减小了同步反演时介电常数与电导率的串扰影响,在不降低介电常数反演精度的前提下,提高电导率参数的反演精度.通过在反演目标函数中加载改进全变差正则化方法,提高了反演的稳定性,使目标体边缘轮廓更加清晰.首先以简单模型为例,对比了单尺度反演与多尺度串行反演策略的优劣,说明多尺度串行反演有利于逐步搜索全局最优解;而开展参数调节因子的选取实验,说明合适的参数调节因子可以有效改善介质电导率的反演精度;测试了不同正则化的反演效果,表明改进全变差正则化能提高反演稳定性,显著降低模型重构误差.最后,分别对含噪合成数据和实测数据进行了反演测试,说明本文提出的多尺度、双参数反演具有较强的鲁棒性,能提供更丰富的信息约束,重构图像界面清晰、反演效果好.     

基于非规则网格声波正演的时间域全波形反演

全波形反演是地震资料处理中速度建模的有力工具,相比层析成像等速度建模方法它能够得到速度场的更高频成分.本文给出了基于声波方程格子法正演的时间域全波形反演方法,该方法用非规则、非结构化的三角网格来离散计算区域及模型参数,能实现网格粒度与反演分辨率在空间上的自动匹配,内存需求少,计算效率高;采用L-BFGS优化方法,以分频段变网格的方式实施多尺度反演.以二维Overthrust模型进行了速度反演数值测试,显示了该方法的高效性和潜力.     

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.     

基于波数域梯度场分解的多尺度波形反演方法

全波形反演是一种建立高精度速度模型的有力工具,是偏移模式和层析模式的联合.然而,当初始模型较差、数据缺失低频成分和大偏移距数据缺失时,常规波形反演的层析成分更新较弱.因此,反演过程以偏移模式为主,容易导致反演快速陷入局部极小值.本文发展了基于波数域梯度场分解的多尺度波形反演方法（WGDFWI）,从梯度场中分离出层析成分,在反演的初期主要依赖层析分量更新背景速度场,为常规全波形反演建立良好的初始模型.首先,基于一种高效的隐式波场分离方法,将梯度场分解为层析成分和偏移成分.然后在层析梯度上应用二维波数域滤波器,以缓解偏移成分泄露的问题,并利用多尺度反演策略,增强反演的稳定性.利用双层模型和Marmousi模型进行试算的结果表明,该方法可以有效重构背景速度模型,为常规波形反演提供良好的初始模型,有效提高反演精度.

     

基于伴随状态法二维时间域勒夫波全波形反演研究

高频面波技术作为一种先进的地球物理勘探技术可被用来估计近地表横波速度.然而,基于频散曲线反演的高频面波技术对于非层状复杂的地质模型是不适用的.为此,本文对勒夫波进行时间域全波形反演以估计近地表横波速度.有别于经典的伴随状态法,本文基于一阶勒夫波伴随状态法求取模型参数梯度,该伴随状态法可以求取精确的伴随源.为削弱震源与近自由地表的耦合作用,本文对梯度进行适当的预调节.采取共轭梯度算法优化目标函数,并通过三点抛物法确定最优步长.分别对两个模型的无噪声和噪声勒夫波数据,应用本文方法测试.结果表明:经过50次迭代后,真实模型的主要异常已经被精确重建;噪声会加强震源与近自由地表的耦合作用,在近自由地表附近产生假异常;基于伴随状态法的全波形反演对于异常体的边界刻画能力较弱.     

小波变换多尺度地震波形反演

完全非线性地震波形反演问题是石油地球物理勘探领域中一个非常重要而又难度很大的问题。本文提出了多尺度地震波形反演的小波变换方法,对于一维非线性地震波形反演问题,将该方法和已有的简单迭代法及多重网格法作了比较,数值实验结果表明,本方法效果较好。     

基于优化参数Adam算法的全波形反演

常规的全波形反演(FWI)计算得到的梯度往往不做优化处理, 并且每次计算模型更新量时还需要额外的波场延拓计算来获取迭代步长, 导致收敛效率和反演精度降低.本文将深度学习中的Adam算法引入到全波形反演中来, 其可在仅付出极小计算代价的前提下实现梯度的优化处理, 由梯度直接计算出模型更新量, 避免了迭代步长的计算, 且能显著提升收敛效率和反演精度; 同时针对Adam算法的默认参数优化和选取问题, 通过数值实验系统分析了不同参数的全波形反演效果, 并给出了更适合于全波形反演的优化参数.实验结果表明, 相比于默认参数的Adam算法以及L-BFGS算法的全波形反演, 基于优化参数的Adam算法其收敛速度和反演精度更高.

     

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演方法

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性.

     

简化混合域全波形反演多GPU加速策略

全波形反演利用地震记录中的振幅、走时和相位等信息,通过拟合实际地震记录和计算波场来定量提取地下介质的弹性参数,进而为勘探地震成像、速度建模以及大尺度构造演化分析等提供可靠依据.但全波形反演计算量巨大,特别是应用于三维大区块叠前数据时,生产成本仍然很高.本文介绍并比较了时间域和频率域的全波形反演方法,综合两者的优点,最终采用混合域的反演算法,并且在此基础上做了进一步的简化以提高计算效率.针对全波形反演方法应用于大规模叠前数据时易陷入局部极小值的问题,我们提出对模型数据进行分割,同时在数个小模型内进行梯度搜索,然后对比各个局域的梯度,最终找出合适的全局下降方向,以克服局部极小的隐患.该方法能够充分利用GPU的硬件特性.在GPU环境下实现本文所提出的简化混合域全波形反演算法.数值计算实例体现出新方法具有良好的计算效率、反演精度和算法可扩展性.

     

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演方法

多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性.     

基于Born敏感核函数的速度、密度双参数全波形反演

速度、密度之间的相互耦合使得密度在多参数全波形反演中较难获得.本文将截断高斯-牛顿法用于声介质速度、密度双参数全波形反演,通过考虑近似Hessian矩阵中反映速度、密度相互作用的非主对角块元素,有效解决了多参数全波形反演中速度、密度之间的耦合问题,在不采用反演策略的情况下,仍能够获得精度较高的速度、密度反演结果.常规的截断牛顿类全波形反演通常利用一阶伴随状态法求取目标函数对模型参数的梯度,利用二阶伴随状态法或有限差分法求解Hessian-向量乘,在每一步内循环迭代过程中需要额外求解两次正演问题,计算量较大.本文基于Born近似,将梯度计算中的核函数-向量乘表示为具有明确物理意义的向量-标量乘的累加运算,同时将Hessian-向量乘转化为两次核函数-向量乘,无需额外求解正演问题,有效降低了计算量.数值实验证明了本文提出的方法的有效性.     

基于GPU并行的时间域全波形优化共轭梯度法快速GPR双参数反演

探地雷达（GPR）时间域全波形反演计算量巨大,内存要求高,在微机上计算难度大.本文中作者基于GPU并行加速的维度提升反演策略,采用优化的共轭梯度法,避免了Hessian矩阵的计算,在普通微机上实现了时间域全波形二维GPR双参数（介电常数和电导率）快速反演.论文首先推导了二维TM波的时域有限差分法（FDTD）的交错网格离散差分格式及波场更新策略.然后,基于Lagrange乘数法,将约束问题转化为无约束最小问题,构建了共轭梯度法反演目标函数,采用Fletcher-Reeves公式与非精确线搜索Wolfe准则,确保了梯度方向修正因子及迭代步长选取的合理性.而GPU并行计算及维度提升反演策略的应用,数倍地提升了反演速度.最后,开展了3个模型的合成数据的反演实验,分别从观测方式、梯度优化及天线频率等方面,分析了这些因素对雷达全波形反演的影响,说明双参数的反演较单一的介电常数反演,能提供更丰富的信息约束,有效提高模型重建的精度.