基于GPU加速的包络波形反演

波形反演利用地震资料的相位和振幅信息对速度进行建模,是当前分辨率最高的速度估计方法。波形反演对初始速度场具有较高的要求,当初始速度场和真实的速度场相差较远时,容易产生周波跳跃问题。通常在进行速度反演时,采用多尺度方法减轻波形反演的非线性,然而当实际地震资料中缺少大偏移距和低频数据时,多尺度方法不再适用。此外,计算效率也限制了波形反演的应用。因此,这里提出基于GPU加速的包络波形反演来获取包含长波长信息的初始速度场,并提高计算效率。通过对Marmousi模型的测试,验证了方法的正确性和有效性。