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。      

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。     

高密度速度分析方法在水合物无井约束波阻抗反演中的应用研究

波阻抗反演对水合物识别具有一定的辅助意义。由于地震波形数据缺少低频信息,在地震数据波阻抗反演时,一般要利用测井信息提供低频约束,但在我国南海水合物调查中,由于测井资料少,使得基于模型的波阻抗反演方法受到一定的限制。常用的无井约束波阻抗反演方法采用层速度建立初始模型,但常规速度分析方法密度低、精度不高,导致补偿的低频信息成分不丰富。针对这一限制,这里提出利用高密度速度分析方法获得层速度建立初始模型,该方法利用叠前时间偏移数据,对空间上的每一道,时间上每一个样点都进行分析,尽可能利用了数据的走时,能为阻抗反演提供低频成分更丰富、分辨率更高的初始模型。实际资料处理结果表明,该方法所得到的波阻抗反演结果与水合物特征对应良好,能取得良好的反演结果。     

低频缺失下跨孔雷达包络波形反演

全波形反演方法作为一种高分辨率成像手段在跨孔雷达反演中得到有效应用,但其仍受局部最小问题影响。一个有效的解决方法是为反演提供一个准确的初始模型。但在应用真实雷达数据时,由于地下介质未知且存在低频数据缺失的情况,全波形反演往往难以获得理想结果。为此,使用对包络目标函数求导的方法,详细推导了包络波形反演的梯度公式。该方法与传统全波形反演方法在原始数据低频成分缺失情况下的反演结果对比表明,该方法能够有效还原缺失的低频信息并且对低频缺失数据有更好的反演能力,可以直接为地下介质提供定量解释。     

CSAMT自适应正则化一维全资料反演

相比于传统反演算法对初始模型依赖性强的弱点,自适应正则化对初始模型要求较低,正则化因子可以根据每次迭代的数据目标函数和模型目标函数的关系,快速计算得到.这里采用自适应正则化反演算法尝试对一维全资料CSAMT的层状介质进行反演,通过三层和五层模型及其使用近场视电阻率数据的反演计算,表明了CSAMT自适应正则化一维全资料反演算法稳定,也发现该方法不仅能够避免传统CSAMT近场校正带来的误差,而且由于不用反复搜索正则化因子,加快了迭代收敛速度.     

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。     

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。      

一种快速建立层析反演初始模型的方法

建立近地表层析反演模型时,通常利用射线追踪方法来计算模型初至旅行时,再与观测的初至实际旅行时进行比较,反复修改模型直到计算值与观测值的误差达到最小。因此,初始模型建立的质量直接影响到层析反演的精度、收敛速度和迭代次数。通过模拟近地表模型,利用时间项反演方法快速建立初始模型,提高了层析反演的精度,加快了收敛速度,减少了迭代次数。      

基于立体层析反演的低频模型构建在深水区储层反演中的应用:以南海深水W构造为例

建立准确的低频模型是波阻抗反演中的重要环节,它直接影响着波阻抗反演结果的准确性。但是,常规模型建立方法的准确性受钻井数量影响明显,钻井数量越多,模型的准确性越高。在海洋深水油气勘探过程中,由于勘探费用昂贵,钻井数量非常少,很难通过常规方法建立准确的低频模型。特别是在沉积体横向特征变化较大时,地震反演的可靠性受到巨大影响。本文首先介绍了立体层析速度反演的基本理论和数据域、成像域立体层析速度反演的计算过程,综合数据域立体层析与成像域立体层析的优势获得了高精度速度模型;然后结合有限的钻井进行标定,构建出地震反演所需的低频模型,有效提升了低频模型的精度,使其达到可真实反映较大规模地质异常体的尺度;最后,将其应用于南海深水区W构造的勘探实践,提升了反演结果横向预测的准确性。     

A Method of Improving Seismic Data Resolution：Comprehensive Inversion of Well logging and Seismic Data

ＡＭｅｔｈｏｄｏｆＩｍｐｒｏｖｉｎｇＳｅｉｓｍｉｃＤａｔａＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎ：ＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＩｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆＷｅｌｌｌｏｇｇｉｎｇａｎｄＳｅｉｓｍｉｃＤａｔａＺｈａｎｇＹｕｆｅｎ；ＨｏｎｇＦｅｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌ...     

三维重力梯度局部光滑约束反演

针对重力勘探中光滑反演存在的分辨率较低的问题,本文提出一种基于地质体埋深、地层倾向等一定先验信息的局部光滑约束三维反演算法,并提出了一种光滑反演中粗糙度矩阵的存储方式,该存储方式可以将M×N维粗糙度矩阵存储为M×2维,减少了计算机计算内存,且详细介绍了该存储方式下粗糙度矩阵与其他矩阵相乘时,粗糙度矩阵所存储的位置信息的读取方式以及与其他矩阵逐列逐步相乘最终得到计算结果的过程。最后,利用文中提出的算法对理论模型和实测数据进行反演试算,结果表明局部光滑反演算法相比于全局光滑反演结果更加准确,且该算法在一定噪声水平下依然稳定,在实际生产中有效可行。     

基于MPI的面波有限差分正演模拟

近年来,瑞利波波形反演技术因其避开了常规频散曲线计算,直接进行波场计算和反演不再受水平层状介质理论假设的限制,得到广大学者的高度重视。但瑞利波波形反演过程中需要不断进行波场正演和逆推计算。另外,由于浅地表速度较小,模拟计算时需要较小的网格间距才能避免数值频散,这无疑大大增加了正演模拟的计算量。对于这一问题,通常采用并行化设计来提高正演模拟的计算效率。本文基于消息传递接口（MPI）并行有限差分算法,以区域分解思路将模型区间分解成若干子区域,各区域互相通信,共同完成对模型的正演计算。并详细给出了区域分解、坐标转换、区域通信、波场合并等并行方案中的具体实现方法和实现步骤。通过对弹性模型、Kelvin黏弹性模型和标准线弹性固体（SLS）黏弹性模型不同并行方案的计算结果进行分析,验证了本文并行方案的可行性和有效性。并行计算结果表明,与单处理器计算时间相比,增加处理器数目可以明显减少计算时间,但随着处理器数目的增加,不同处理器之间的通信时间也增大;因此,并行时需要选择合适的处理器数目。对于黏弹性介质模型,SLS黏弹性模型的并行计算效率优于Kelvin黏弹性模型。