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時(shí)間域時(shí)移多尺度全波形反演

發(fā)布時(shí)間:2018-08-31 11:18
【摘要】:全波形反演需要多尺度的策略來(lái)避免周波跳躍現(xiàn)象,保證反演結(jié)果收斂到全局極小值。在傳統(tǒng)的時(shí)間域多尺度反演中,檢波器數(shù)據(jù)和震源函數(shù)都需要經(jīng)過(guò)低通濾波預(yù)處理,然后使用濾波到不同低頻頻段的數(shù)據(jù)按照從低頻到高頻進(jìn)行反演,并把上一頻段的反演結(jié)果用作下一頻段的反演初始模型。而我們提出的時(shí)間域時(shí)移多尺度反演方法則提供了一個(gè)更自然有效的多尺度反演策略。在時(shí)移多尺度反演中,不再需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,取而代之的是使用多次時(shí)移成像條件來(lái)提取低波數(shù)的反演梯度。任意一個(gè)濾波器對(duì)梯度進(jìn)行低通濾波的效果,都可以通過(guò)一系列時(shí)移成像的加權(quán)和來(lái)近似得到。提取出的低波數(shù)的信息能夠有效的幫助反演跳出局部極小值,降低反演對(duì)初始模型的依賴。為了測(cè)試時(shí)移多尺度方法的有效性,我們?cè)?維Overthrust模型上實(shí)施了時(shí)移多尺度反演,使用的初始模型為粗略的常梯度速度模型。結(jié)果表明,時(shí)移多尺度反演增加反演過(guò)程的收斂速度,保證了反演能夠有效的收斂到全局極小值。
[Abstract]:The full waveform inversion needs multi-scale strategy to avoid the jump phenomenon of Zhou Bo and to ensure that the inversion results converge to the global minimum. In the traditional time domain multi-scale inversion, geophone data and source function need to be preprocessed by low-pass filtering, and then the data filtered to different low-frequency bands are used to invert the data from low frequency to high frequency. The inversion results of the previous frequency band are used as the initial inversion model of the next frequency band. The time domain time-shift multi-scale inversion method proposed by us provides a more natural and effective multi-scale inversion strategy. In the time-lapse multi-scale inversion, the preprocessing of the data is no longer necessary, but the multi-time-shift imaging condition is used to extract the inversion gradient of the low wavenumber. The effect of any filter on the low-pass filtering of the gradient can be obtained by a series of weighted sums of time-shift imaging. The extracted information of low wavenumber can effectively help the inversion jump out of the local minimum and reduce the dependence of the inversion on the initial model. In order to test the effectiveness of the time-shift multi-scale method, we implemented the time-lapse multi-scale inversion on the two-dimensional Overthrust model, and the initial model is a rough constant gradient velocity model. The results show that the time-lapse multi-scale inversion increases the convergence rate of the inversion process and ensures that the inversion can converge to the global minimum effectively.
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類(lèi)號(hào)】:P631.4

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本文編號(hào):2214822

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