本文關(guān)鍵詞：基于逐減隨機(jī)震源采樣法及改進(jìn)MLQN算法的頻率域全波形反演方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著對(duì)地下油氣藏的勘探開(kāi)發(fā),地質(zhì)背景簡(jiǎn)單或者淺層的便于開(kāi)采的油氣藏幾乎已被開(kāi)采完畢。為了滿足社會(huì)發(fā)展對(duì)油氣資源的需求,油氣勘探者不得不將研究的焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移到具有復(fù)雜構(gòu)造背景的油氣藏。這就對(duì)地震勘探技術(shù)的精度要求提出了挑戰(zhàn)。在這種背景下,全波形反演方法作為地震勘探技術(shù)的一個(gè)分支,因其能夠精確刻畫復(fù)雜地質(zhì)背景下目標(biāo)體的構(gòu)造與巖性細(xì)節(jié)信息而成為了研究的熱點(diǎn)。一些海上地震勘探的成功實(shí)例證明:其為尋找油氣藏提供了定量的依據(jù),使得鉆井開(kāi)采油氣藏的成功率顯著提高。全波形反演就是在反演過(guò)程中利用地震波的全部波形信息進(jìn)行地下地球物理參數(shù)求解的方法。其利用到的波形信息包括:P波、S波、多次波、繞射波等這些所有現(xiàn)象;或者說(shuō)包含波傳播的所有振幅、相位、旅行時(shí)等信息。所以其反演精度較高。眾所周知,正演是反演流程中重要的組成環(huán)節(jié)。正演的計(jì)算精度和計(jì)算速度影響著反演的質(zhì)量和效率,所以本文對(duì)于正演方法做了一些研究對(duì)比。因有限差分法計(jì)算簡(jiǎn)單高效,所以本文將其作為進(jìn)行全波形反演的正演方法。全波形反演在發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)的同時(shí)也存在著各種瓶頸問(wèn)題。其中一個(gè)問(wèn)題即計(jì)算量過(guò)大。特別是對(duì)于三維數(shù)據(jù)體而言,其計(jì)算量是一般計(jì)算機(jī)無(wú)法堪負(fù)的,這導(dǎo)致其無(wú)法被普遍使用。為此,研究者們提出了震源編碼技術(shù)來(lái)減少計(jì)算量,但是此方法在模型更新過(guò)程中會(huì)引進(jìn)隨機(jī)串?dāng)_噪聲。所以,在保證計(jì)算精度的情況下,本文首次提出采用逐減隨機(jī)震源采樣的方法來(lái)高效計(jì)算全波形反演問(wèn)題。此方法在保證精度的情況下,不但減少了計(jì)算量而且沒(méi)有引進(jìn)隨機(jī)串?dāng)_噪聲,提高了全波形反演方法的效率。全波形反演就是一個(gè)將模擬波場(chǎng)值與理論波場(chǎng)值擬合的過(guò)程。其本質(zhì)是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。所以,對(duì)于優(yōu)化算法的研究至關(guān)重要。本文研究的優(yōu)化算法是基于常規(guī)無(wú)記憶擬牛頓(MLQN)算法。由于共軛梯度法具有超線性收斂性,所以,本文提出利用Fletcher-Reeves(FR)共軛梯度信息來(lái)改進(jìn)常規(guī)MLQN算法的搜索方向。改進(jìn)后的MLQN算法的搜索方向不僅包含了梯度和模型信息也包含了共軛梯度信息,使其反演得到的模型精度得到提高。并且,在模型的每次更新迭代過(guò)程中,此方法并沒(méi)有增加計(jì)算量。本文將此優(yōu)化方法用于單參數(shù)和多參數(shù)全波形反演過(guò)程中,取得了不錯(cuò)的反演效果。本文主要對(duì)觀測(cè)系統(tǒng)和優(yōu)化方法做了研究。通過(guò)分析全波形反演流程,可以很輕易的看出兩研究點(diǎn)處于兩個(gè)環(huán)節(jié)中。所以,本文將此兩個(gè)研究點(diǎn)結(jié)合在一個(gè)全波形反演流程中并利用Overthrust模型試驗(yàn)其效果。結(jié)果顯示:兩研究點(diǎn)結(jié)合后不僅提高了全波形反演的計(jì)算效率,而且提高了目標(biāo)體的反演精度。
【關(guān)鍵詞】：逐減隨機(jī)震源采樣法 改進(jìn)MLQN算法 粘滯聲波方程 頻率域 全波形反演
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.4;P618.13
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究的目的與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 基于隨機(jī)震源采樣法的全波形反演研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 全波形反演所用優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 波動(dòng)方程正演模擬和全波形反演理論15-21
• 2.1 波場(chǎng)正演模擬方法比較15-16
• 2.2 基于 2D粘滯聲波波動(dòng)方程的頻率域波場(chǎng)正演模擬16-17
• 2.3 頻域率全波形反演原理17-21
• 2.3.1 全波形反演中幾種不同目標(biāo)函數(shù)的比較17-18
• 2.3.2 伴隨狀態(tài)法求梯度18-19
• 2.3.3 頻率域全波形反演流程圖19-21
• 第3章 基于逐減隨機(jī)震源采樣法的頻率域全波形反演研究21-32
• 3.1 隨機(jī)震源采樣法簡(jiǎn)介21-26
• 3.1.1 幾種經(jīng)典隨機(jī)震源采樣法簡(jiǎn)介21-23
• 3.1.2 逐減隨機(jī)震源采樣法的原理23-24
• 3.1.3 基于逐減隨機(jī)震源采樣法的頻率域全波形反演流程24-26
• 3.2 模型試算26-32
• 3.2.1 Overthrust模型26-28
• 3.2.2 Marmousi模型28-32
• 第4章 基于改進(jìn)MLQN算法的頻率域全波形反演研究32-54
• 4.1 用于全波形反演的幾種常用優(yōu)化方法對(duì)比32-34
• 4.2 基于改進(jìn)MLQN算法的全波形反演原理34-37
• 4.2.1 基于改進(jìn)MLQN算法的全波形反演流程37
• 4.3 模型試算37-41
• 4.4 基于改進(jìn)MLQN算法的多參數(shù)全波形反演研究41-50
• 4.4.1 基于改進(jìn)MLQN算法的密度和速度參數(shù)全波形反演研究41-43
• 4.4.2 基于改進(jìn)MLQN算法的速度和Q參數(shù)全波形反演研究43-45
• 4.4.3 基于改進(jìn)MLQN算法的密度和Q參數(shù)全波形反演研究45-47
• 4.4.4 基于改進(jìn)MLQN算法的密度、速度和Q參數(shù)全波形反演研究47-50
• 4.5 基于逐減隨機(jī)震源采樣法及改進(jìn)MLQN算法的全波形反演研究50-54
• 第5章 結(jié)論與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所得的科研成果61-62
• 致謝62

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 高鳳霞;頻率域波動(dòng)方程多參數(shù)全波形反演方法研究[D];吉林大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于逐減隨機(jī)震源采樣法及改進(jìn)MLQN算法的頻率域全波形反演方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：376248