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基于Born近似的线性反演是当前流行的定量化地震成像与反演方法, 然而, 现有线性反演方法存在多种不可避免的问题, 比如迭代计算成本过高, 背景模型依赖, 以及多参数提取不确定/不稳定.为避免这些问题, 本文提出了角度域广义Radon变换(AD-GRT)多参数非迭代反演方法(2D声波双参数介质).AD-GRT是一种地震数据与角度域模型之间的积分变换, 该角度域模型能够保留地震散射数据的完整信息.基于该角度域模型, 地震数据可被精确重建, 即使背景模型是错误的.介质双扰动参数可在角度域模型中准确且稳定提取.为解决传统角度域离散方法存在的幅值震荡和不连续问题, 设计了两种有效的角度域离散单元分裂方法, 实现了平滑连续的角度域幅值提取.为提高AD-GRT反演的分辨率, 考虑了震源子波反滤波.利用三个数值模型验证了AD-GRT在角度域模型反演、数据重建、多参数提取方面的有效性.
相似文献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.
相似文献本文在最新一代板块相对运动模型(MORVEL模型)的基础上,通过最小二乘反演观测热点方向数据建立板块绝对运动模型.经过对前人用于约束板块绝对运动模型的所有热点数据与MORVEL模型的一致性作系统的统计学检验,发现存在离群数据.相应地,提出两种系统剔除离群数据的新方法:逐一剔除法和全局搜索法.结合对总残差的卡方检验和对残差频率分布的正态检验,逐步筛选最优模型,最终得到一个基于热点参考系的板块绝对运动新模型(T87模型).该模型能够合理拟合全球分布的87个热点方向数据,而模型预测的板块绝对运动速率比观测热点火山的迁移速率系统偏小,最大偏差达到4 cm·a-1.这样的偏差可由观测热点速率的系统误差或地幔返回流造成的热点间运动解释.不论是哪种解释成立,本文结果表明热点方向数据能够独立、有效地定义全球热点参考系.这样定义的热点参考系可方便地应用于板块绝对运动、地幔对流及真极移的研究.
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