【摘要】：全波形反演技術(shù)雖然已經(jīng)得到了成功應(yīng)用,但其求解一個(gè)最小二乘非凸優(yōu)化問題的計(jì)算量仍是一個(gè)很大的難題。通過隨機(jī)降采樣技術(shù)可以減少反演過程中炮數(shù)和頻率數(shù),從而可以極大程度地降低全波形反演的計(jì)算量;然而這種方法受到奈奎斯特采樣定律例證的"維數(shù)災(zāi)難"的限制以及背離‘摩爾定律’現(xiàn)象。為此,研究了基于改進(jìn)壓縮感知的隨機(jī)化降維技術(shù),應(yīng)用壓縮感知理論減少隨機(jī)采樣;聯(lián)合隨機(jī)采樣和稀疏促進(jìn)技術(shù),成功減少了地震數(shù)據(jù)的維數(shù),同時(shí)保持了有效信息。通過該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用,牛頓類方法的計(jì)算量相當(dāng)于全波場(chǎng)采樣梯度類算法的計(jì)算量;將稀疏約束應(yīng)用在反演過程中的模型更新上,不改變波形反演的目標(biāo)函數(shù),并且能夠壓制由欠采樣產(chǎn)生的虛像噪聲。北海模型數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果證明了該方法的可行性和有效性。
[Abstract]:Although the full waveform inversion technique has been successfully applied, it is still a big problem to solve a least square non-convex optimization problem. The random demultiplexing technique can reduce the number of shots and frequencies in the inversion process, thus greatly reducing the computation of the full waveform inversion. However, this method is limited by the dimension disaster exemplified by Nyquist's sampling law and deviates from Moore's law. For this reason, a randomized dimensionality reduction technique based on improved compression perception is studied, which uses compression sensing theory to reduce random sampling, and combines random sampling and sparsity promotion technology to reduce the dimension of seismic data and maintain effective information at the same time. Through the application of this technique, the computational cost of Newtonian method is equivalent to that of the full-wave sampling gradient algorithm, the sparse constraint is applied to the updating of the model in the inversion process, and the objective function of waveform inversion is not changed. And can suppress the virtual image noise generated by the under-sampling. The test results of Beihai model data show that the method is feasible and effective.
【作者單位】： 加拿大英屬哥倫比亞大學(xué);
【分類號(hào)】：P631.4

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本文編號(hào)：2242598