基于广义模型约束的时间域航空电磁反演研究

由于航空电磁具有海量数据,因此快速有效的成像和反演手段至关重要.本文针对层状介质模型推导与实现了广义模型约束条件下时间域航空电磁一维反演.从正则化反演的目标函数出发,通过改变模型约束项构造Lp范数反演和聚焦反演,进而通过改变模型求解域构造出基于小波变换的稀疏约束反演.针对不同反演方法目标函数的构建方式,本文进一步从数学原理上分析不同反演方法的预期效果,并通过理论模型和实测数据进行验证.结果表明L0.8范数反演、聚焦反演和基于小波变换的稀疏约束反演可以得到更符合地下层状介质陡变界面的反演结果.

     

叠前三参数非高斯反演方法研究

针对地球物理反演中广泛采用的"噪声高斯分布假设",本文研究了叠前地震资料中噪声的非高斯分布特征,提出了针对非高斯噪声的地震叠前非高斯反演概念和思想,构造了能同时压制高斯和非高斯噪声的混合范数作为反演目标函数,采用改进的Powell算法进行求解,有效地抑制了叠前地震资料中的高斯和非高斯混合噪声.模型试算和实际地震数据的反演结果验证了方法的正确性和算法的可靠性.     

反假频非均匀地震数据重建方法研究

研究基于Fourier变换的数据重建方法,既能进行非均匀采样数据重建,又可以去除空间假频. 将不规则采样数据重建问题归结为信息重建的地球物理反演问题,采用最小二乘方法从观测的稀疏或不规则数据反演模型空间完全信息. 在求解信息重建反演问题时,引入DFT 加权范数规则化策略,采用预条件共轭梯度法（PCG）求解,保证解的稳定性和收敛速度. 处理线性同相轴假频问题时,根据采样定理,引入线性预测方法,采用Yule Walker方程由带限信号的无假频低频功率谱预测高频功率谱,达到反假频目的. 本文研究了均匀采样数据内插,非均匀采样数据重建,非均匀分布高频信息重建等方面问题,数值试验取得较好效果.     

基于数据空间和稀疏约束的三维重力和重力梯度数据联合反演

随着重力和重力梯度测量技术的日趋成熟,基于重力和重力梯度数据的反演技术得到了广泛关注.针对反演多解性严重、计算效率低和内存消耗大等难点问题,本文开展了三维重力和重力梯度数据的联合反演研究,该方法结合重力和重力梯度两种数据,将L0范数正则化项加入到目标函数中,并在数据空间下采用改进的共轭梯度算法求解反演最优化问题.同时,本文摒弃了依赖先验信息的深度加权函数,引入了自适应模型积分灵敏度矩阵,用来克服因重力和重力梯度数据核函数随深度增加而衰减引起的趋肤效应问题.为了提高反演计算效率,本文又推导出基于规则网格化的重力和重力梯度快速正演计算方法.模拟试算表明,改进的共轭梯度法可以降低反演的迭代次数,提高反演的收敛速度;自适应模型积分灵敏度矩阵,可以有效解决趋肤效应,提高反演纵向分辨能力;数据空间和改进的共轭梯度算法结合,可以更好地降低反演求解方程的维度,避免存储灵敏度矩阵,有效地降低反演计算时间和内存消耗量.野外实例表明,该算法可以在普通计算机下快速地获得地下密度分布模型,表现出较强的稳定性和适用性.

     

基于自动微分的图空间最优输运全波形反演

全波形反演能够利用地震波场信息进行高分辨率地下介质速度建模,具有精确刻画模型细节特征的潜力.传统的全波形反演以L2范数作为目标函数,逐样本比较观测地震数据和合成地震数据之间差异,利用伴随状态法求解梯度.由于全波形反演是高度非线性的,当初始模型不准确时,反演结果容易陷入局部极小值.本文提出使用具有全局比较能力的图空间最优输运Sinkhorn距离作为目标函数.图空间Sinkhorn距离对信号时移和振幅变化具有较好的凸性,能够解决反演过程中的周期跳变问题.利用理论指导的数据科学算法将全波形反演问题转化为深度学习优化问题,偏微分方程约束用于优化波动方程中表征介质地球物理性质的模型参数.反演过程中采用自动微分计算梯度,并利用Adam优化算法对模型进行更新.模型测试结果表明本文方法能够取得较好的反演结果,并且具有较强的噪声鲁棒性,对于震源子波和初始模型的依赖性较低.

     

基于最优输运与循环神经网络的全波形反演

针对全波形反演收敛慢与对低频速度模型的依赖等问题,本文将深度学习与最优输运理论结合.利用循环神经网络求解时间域波动方程,进而实现波动方程的正演模拟与波形反演.在目标函数的建立上,以最优输运为基本理论,比较了不同变换下的目标函数对反演效果的影响;在收敛效率上,利用深度学习中的小批量优化算法,对比不同批量数据下的反演效果.数值实验表明,线性正变换优于比较范围内的其他变换,可有效提高反演精度.对比常规全批量的全波形反演,小批量的随机反演策略在同等计算量情况下明显提高了收敛效率.     

基于L1范数的瞬变电磁非线性反演

瞬变电磁反演存在高度的非线性特征,常用的最小二乘等线性反演方法往往对初始模型高度依赖,并且极易陷入局部最优解.本文基于观测数据与模拟数据的L1范数建立目标函数,采用模拟退火非线性全局最优化方法实现瞬变电磁一维反演.初始模型完全随机产生,通过指数函数退温机制模拟系统能量最小实现迭代,通过接收概率函数评价当前模型,实现局部最优解的跳出,最终实现全局最优化求解.通过数值算例发现,无论给定的反演层数等于还是大于设计模型,都可以获得较好的反演效果,因而可以在反演初始就设计较多的层数,实现反演模型的自动拟合;同时,利用含噪声数据反演进一步验证算法的稳定性.最后,对实测数据进行了反演测试,结果与钻孔编录基本一致,表明提出的基于L1范数的模拟退火反演可用于实测数据处理.

     

基于拉格朗日乘子的三维位场约束反演方法

<正>一般来说,地球物理数据是地下物质某种物性参数在特定空间中的响应,而地球物理反演正好相反,它是通过获得不同的模型参数估计来拟合实际观测数据。由于地下模型参数网格个数通常远远大于观测数据个数,反演方程通常是欠定,反演结果并不唯一。通过在模型目标函数中添加最小模型及最平缓模型的限制,构建L2范数条件下的反演方法,解决了反演问题中解的非唯一性问题。     

相位空间内的解缠绕相位反演

全波形反演方法是一种数据域高精度反演方法, 该方法通过匹配观测数据与模拟数据的地震波形, 利用梯度法准确反演地下介质参数的分布情况.由于观测数据普遍缺少低频信息, 该方法易受周期跳跃现象影响.特别是当地下存在大尺度强反射界面的构造时, 地下介质的反演转化为强非线性问题求解.该情形下, 即使观测数据包含充足的低频信息, 全波形反演也难以给出准确的反演结果.一般可以通过减弱反演对初始模型参数的依赖性来克服上述问题, 具体表现为使用新变量（例如瞬时相位、包络等）代替目标函数中的采样后波场, 以增强新目标函数的凸性.但是, 对该新目标函数进行反演时, 伴随状态方程中存在关于新变量和波场的一个链式微分项, 该项保留了反演问题的非线性, 导致新的反演方法难以处理包含大尺度构造的强非线性反演问题.此外, 基于新变量的反演问题依然在波场空间中计算模型梯度, 难以充分利用新变量与模型参数之间的弱非线性关系.因此, 本文提出用频率域波动方程的相位形式代替传统的波动方程来消除伴随状态方程中的链式微分项, 用解缠绕的相位代替目标函数中采样前波场并在相位空间进行反演.该方法可以最大程度地利用地下介质参数和解缠绕相位之间的弱非线性关系, 从而削弱反演的非线性性.由于基于频率域波场计算得到相位有严重的缠绕问题, 本文采用基于振幅排序的多聚类算法来对相位进行解缠绕.虽然将介质参数到波场的映射替换为介质参数与解缠绕相位的映射, 会导致反演结果的分辨率有所下降, 但该方法可以在相位空间恢复介质参数的大尺度低波数分量.Marmousi模型测试证明了该方法的有效性和准确性, 针对部分BP模型的测试也证明了该方法处理强非线性问题的能力.

     

三维大地电磁自适应L1范数正则化反演

常规三维大地电磁反演的正则项为L₂范数,它以电阻率空间分布函数处处光滑为模型期望,弱化了算法对电性突变界面的分辨能力.本文实现了正则项为L₁范数的三维大地电磁反演算法,让模型空间梯度向量更有机会取得稀疏解,在充分正则的迭代下能够有效突出模型真实电性界面.为避免L₁范数零点不可导带来的求解困难,使用迭代重加权最小二乘法把原问题转换为一系列L₂正则子问题迭代求解.每个子问题的极小方法使用改进型拟牛顿法,其下降方向既能保证正则项海塞矩阵的精确性,又能允许反演过程随迭代灵活更新正则因子.使用比值法或分段衰减法自适应更新正则因子以避免迭代早期陷入奇异解,从而提升反演收敛的稳定性并降低初始模型依赖度.合成的无噪数据反演表明L₁正则算法的模型恢复效果优于L₂正则;不同噪声水平的合成数据反演表明本文的算法具有稳健性;实测数据反演对比表明在合理的正则因子调整策略下,L₁正则反演结果的模型分辨率优于L₂正则.另外,不同初始模型的反演...     

基于L1+L2混合范数频域三维重力场反演方法

三维重力反演被广泛应用于矿产资源勘探和深部密度结构研究, 然而传统空间域三维重力场反演方法存在着深度分辨率低、多解性强和计算效率低的问题, 影响了地质解释的准确性和可信度.本文针对上述不足, 提出基于混合范数正则化约束的频域三维重力场反演方法.首先构建基于深度加权和L1+L2混合范数的模型目标函数.并在反演迭代过程中, 采用频域三维重力场正演方法更新模型, 将传统空间域三维重力场反演中稠密雅可比矩阵的存储和计算等问题转化为频域正演, 大幅度降低内存占用.此外使用高精度高斯型数值积分代替传统快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)算法中的矩形积分, 以保证频域正演方法的计算精度.模型试验表明, 相比于传统空间域基于L2范数光滑约束反演方法以及基于L1范数聚焦反演方法, 本文反演方法能有效降低三维重力反演的"趋肤效应"和拖尾现象, 能恢复出更复杂地质模型, 且反演结果更接近真实模型.最后将该方法应用到加拿大魁北克省诺兰达市的Mobrun硫化物矿体三维密度成像, 结果显示该矿体深度范围约15~170 m, 与前人钻井数据所得深度范围一致, 证明了方法的有效性.     

Double parameterized regularization inversion method for migration velocity analysis in transversely isotropic media with a vertical symmetry axis

Simultaneous estimation of velocity gradients and anisotropic parameters from seismic reflection data is one of the main challenges in transversely isotropic media with a vertical symmetry axis migration velocity analysis. In migration velocity analysis, we usually construct the objective function using the l₂ norm along with a linear conjugate gradient scheme to solve the inversion problem. Nevertheless, for seismic data this inversion scheme is not stable and may not converge in finite time. In order to ensure the uniform convergence of parameter inversion and improve the efficiency of migration velocity analysis, this paper develops a double parameterized regularization model and gives the corresponding algorithms. The model is based on the combination of the l₂ norm and the non‐smooth l₁ norm. For solving such an inversion problem, the quasi‐Newton method is utilized to make the iterative process stable, which can ensure the positive definiteness of the Hessian matrix. Numerical simulation indicates that this method allows fast convergence to the true model and simultaneously generates inversion results with a higher accuracy. Therefore, our proposed method is very promising for practical migration velocity analysis in anisotropic media.     

基于照明补偿的单程波最小二乘偏移

最小二乘偏移是一种基于反射地震数据与地下反射率间线性关系而建立起来的地震数据线性反演方法,相比常规偏移成像具有更好的保幅性能.本文提出了一种基于照明补偿的单程波最小二乘偏移方法,首先利用单程波方程的稳定Born近似广义屏波场传播算子构建反射地震数据与地下反射率间的线性算子,然后再应用线性最优化方法求解最小二乘偏移所对应的线性反问题.在迭代求解最优化问题的过程中,以地震波场的地下照明强度作为迭代反演的预条件算子加快迭代的收敛速度.单程波传播过程中考虑了速度分界面产生的透射效应,并用单极震源代替常规偏移中的偶极震源.把本文提出的方法应用于层状理论模型和Marmosi模型地震数据的数值试验中均取得了理想的结果.     

大地电磁资料精细处理和二维反演解释技术研究(三)——构建二维反演初始模型的印模法

在主流的线性最优化大地电磁二维反演中,如何合理构建初始模型是一个亟待解决的问题.常用的是采用均匀半空间或一维反演结果构建初始模型,不易获得稳定可靠的反演效果.实践表明,尽管基于不同初始模型的大地电磁二维反演结果差别较大,但均较初始模型更为接近真实模型.基于这样一种认识,经过反复的理论和实践探索,我们提出构建大地电磁二维反演初始模型的印模法.印模法的基本思想是依据已有反演结果和均匀半空间模型之间的加权来确定下一步二维反演的初始模型,它一方面保留了已有反演结果中关于真实模型的宏观轮廓信息,另一方面,保证了深部电性结构的均匀性,从而满足大地电磁二维正演所要求的底边界条件.基于印模法,本文进一步提出了迭代重构的反演思想.通过多个理论模型和实测数据的反演计算,验证了上述方法可在很大程度上压制初始模型对反演结果的影响.     

Inverting reservoir parameters in a two-phase fractured medium with a niche genetic algorithm

In this paper we calculate a synthetic medium surface displacement response that is consistent with real measurement data by applying the least-square principle and a niche genetic algorithm to the parameters inversion problem of the wave equation in a two-phase medium. We propose a niche genetic multi-parameter (including porosity, solid phase density and fluid phase density) joint inversion algorithm based on a two-phase fractured medium in the BISQ model. We take the two-phase fractured medium of the BISQ model in a two-dimensional half space as an example, and carry out the numerical reservoir parameters inversion. Results show that this method is very convenient for solving the parameters inversion problem for the wave equation in a two-phase medium, and has the advantage of strong noise rejection. Relative to conventional genetic algorithms, the niche genetic algorithm based on a sharing function can not only significantly speed up the convergence, but also improve the inversion precision.     

基于随机地震反演的Russell流体因子直接估算方法

本文研究了一种基于随机地震反演的Russell流体因子直接估算方法,该方法是一种基于蒙特卡罗的非线性反演,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率.本文应用贝叶斯理论框架,首先通过测井数据计算井位置处的Russell流体因子,利用序贯高斯模拟方法(sequential Gaussian simulation, SGS)得到流体因子的先验信息;然后构建似然函数;最后利用Metropolis抽样算法对后验概率密度进行抽样,得到反演的Russell流体因子.其中对每道数据进行序贯高斯模拟时,采用一种新的逐点模拟方式,具有较高的计算速度.数值试验表明:反演结果与理论模型和实际测井数据吻合较好,具有较高的分辨率,对于判识储层含流体特征具有较好的指示作用.     

频率多尺度全波形速度反演

以二维声波方程为模型,在时间域深入研究了全波形速度反演.全波形反演要解一个非线性的最小二乘问题,是一个极小化模拟数据与已知数据之间残量的过程.针对全波形反演易陷入局部极值的困难,本文提出了基于不同尺度的频率数据的"逐级反演"策略,即先基于低频尺度的波场信息进行反演,得出一个合理的初始模型,然后再利用其他不同尺度频率的波场进行反演,并且用前一尺度的迭代反演结果作为下一尺度反演的初始模型,这样逐级进行反演.文中详细阐述和推导了理论方法及公式,包括有限差分正演模拟、速度模型修正、梯度计算和算法描述,并以Marmousi复杂构造模型为例,进行了MPI并行全波形反演数值计算,得到了较好的反演结果,验证了方法的有效性和稳健性.     

基于比值均方根的杨氏模量反演方法

杨氏模量和泊松比是表征岩石脆性、评价储层可压性以及描述储层流体特征的重要参数,叠前地震反演是从地震数据中得到此类参数的有效手段.常规的叠前地震反演方法多使用Zeopppritz方程的近似式计算反射系数,近似式的误差影响了反演结果的精度.针对这个问题,推导了比值均方根形式的杨氏模量、泊松比和密度的Zoeppritz方程,并基于广义线性反演构建了杨氏模量和泊松比直接反演方法,有效地避免了使用近似式的局限性,提高了反演的精度.模型测试和实际资料试算结果表明：采用比值均方根形式构建的反演流程稳定,能够从叠前地震数据中获得可信的杨氏模量、泊松比和密度,提供了一种可靠的杨氏模量和泊松比直接反演方法.