基于多重网格的电火花枪阵震源波场正演模拟

基于电火花震源的超高分辨率地震勘探在我国的海洋区域调查以及工程地球物理勘探中发挥着重要的作用.实际勘探时,电火花震源间隔通常为厘米级,为电火花枪阵波场的数值模拟带来困难.针对这一问题,在常规变网格有限差分算法的基础上,在电火花枪阵波场的数值模拟中提出了多重网格策略,实现了基于多重网格算法的电火花枪阵波场高精度三维数值模...     

基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移

最小二乘逆时偏移(LSRTM)通常基于梯度类算法,经过几十次甚至上百次的迭代得到最终的成像剖面,然而常规最小二乘逆时偏移其在迭代过程中,所求梯度通常不做优化处理,导致最小二乘逆时偏移的收敛效率和成像精度不高,并且每次迭代的模型更新处理还需付出1～2次的波场延拓计算代价来获取迭代步长.本文将深度学习中的优化算法QHAdam引入到传统时间域最小二乘逆时偏移计算中,可在付出极小计算代价的前提下,直接获得优化的模型更新量,同时避免了迭代步长的求取.Marmousi模型实验结果显示,相比于常规最小二乘逆时偏移算法,基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移其收敛效率和成像精度更高,且由于减少了迭代步长的求取步骤,其也具有更高的计算效率;相对于基于Adam算法最小二乘逆时偏移,本文方法也具有更高的收敛效率和收敛精度.