【摘要】：常規(guī)逆時(shí)偏移可以實(shí)現(xiàn)較好的構(gòu)造成像,但由于照明不均等因素使得該方法不能實(shí)現(xiàn)對(duì)巖性儲(chǔ)層的精確刻畫。為了得到可靠的地下反射界面的反射系數(shù),需要用反演的方式解決成像的問題。最小二乘逆時(shí)偏移(LSRTM)被稱為線性反射率反演,它通過引入Hessian矩陣實(shí)現(xiàn)相對(duì)的高分辨率振幅保真成像。共軛梯度算法是非常高效的迭代算法,使得LSRTM方法變得實(shí)用�；谀Ｐ蛿�(shù)據(jù)與觀測(cè)數(shù)據(jù)的互相關(guān)程度判定速度模型的準(zhǔn)確度及計(jì)算模型更新量,可以使得LSRTM擺脫地震子波的依賴,增強(qiáng)穩(wěn)健性。從模型試算及實(shí)際資料處理中可以看出,相比常規(guī)RTM和單程波偏移方法,LSRTM的成像結(jié)果可以直接應(yīng)用到后續(xù)的儲(chǔ)層描述和四維地震中。本論文主要研究了最小二乘RTM的一階近似,也就是線性Born近似。當(dāng)遇到更復(fù)雜的地質(zhì)構(gòu)造時(shí),可以通過考慮更高階的近似來提高其應(yīng)用效果。
[Abstract]:Conventional inverse time migration can achieve better structural imaging, but because of the uneven illumination, the method can not accurately depict lithologic reservoirs. In order to obtain the reflection coefficient of the underground reflection interface, the problem of imaging needs to be solved by inversion. Least square inverse time migration (LSRTM) is called linear reflectivity inversion. It uses Hessian matrix to realize relative high resolution amplitude fidelity imaging. Conjugate gradient algorithm is a very efficient iterative algorithm, which makes the LSRTM method practical. Based on the degree of cross-correlation between model data and observation data, the accuracy of velocity model and the calculation of model update can make LSRTM get rid of the dependence of seismic wavelet and enhance the robustness. Compared with conventional RTM and one-way wave migration methods, the imaging results of LSRTM can be directly applied to the subsequent reservoir description and four-dimensional earthquakes. In this paper, the first order approximation of the least square RTM, that is, the linear Born approximation, is studied. When a more complex geological structure is encountered, the application effect can be improved by considering higher order approximation.
【作者單位】： 中國石油大學(xué)(華東);海洋國家實(shí)驗(yàn)室海洋礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)與探測(cè)技術(shù)功能實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：sponsored by The National Natural Science Fund(No.41574098) Sinopec Geophysical Key Laboratory Open Fund(No.wtyjy-wx2016-04-2)
【分類號(hào)】：P631.4

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