全波形反演(FWI)是一個(gè)高度非線性、病態(tài)的反演問題,需要適當(dāng)?shù)恼齽t化處理才能得到可靠的結(jié)果。在眾多的正則化方法中,Tikhonov正則化(有時(shí)稱為l2范數(shù)正則化)無(wú)疑是最流行的一種,它使用光滑(可微)二次約束,但是使用Tikhonov正則化的FWI傾向于產(chǎn)生一種過度光滑的正則化解決方案,另一類正則化方法是基于預(yù)先確定的變換域或字典中模型系數(shù)稀疏性的l1范數(shù)稀疏促進(jìn)正則化,其中最重要的一個(gè)正則化是眾所周知的全變分(TV)正則化。TV正則化使解在模型導(dǎo)數(shù)域的稀疏性得到增強(qiáng),從而使反演結(jié)果受到不期望的階梯效應(yīng)的影響。近年來(lái),基于字典學(xué)習(xí)的稀疏推廣方法被引入到FWI問題中,這些方法比固定變換的l1范數(shù)正則化方法在反演質(zhì)量上有顯著提高。因此,本文提出了一種基于自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)的FWI稀疏促進(jìn)正則化算法,稱為自適應(yīng)稀疏促進(jìn)正則化迭代反演策略,簡(jiǎn)稱ASRI-FWI方法,將L-BFGS算法和基于自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)的l1范數(shù)正則化方法相結(jié)合,重建了平滑的背景變化和清晰的地球物理模型參數(shù)界面。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下。首先,從全波形反演的正演模擬出發(fā),通過構(gòu)建有限差分法對(duì)波動(dòng)方程進(jìn)行求解,并且介紹了正演模擬的必...

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 正演研究進(jìn)展
        1.2.2 全波形反演研究進(jìn)展
    1.3 論文各章節(jié)內(nèi)容安排
2 頻率域正演模擬
    2.1 二維聲波方程
    2.2 有限差分法
    2.3 邊界條件
    2.4 正演數(shù)值模擬
    2.5 本章小結(jié)
3 頻率域全波形反演
    3.1 全波形反演理論基礎(chǔ)
    3.2 目標(biāo)函數(shù)梯度求解
    3.3 字典
        3.3.1 稀疏表示
        3.3.2 字典學(xué)習(xí)算法
    3.4 自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)
    3.5 本章小結(jié)
4 本文提出的方法
    4.1 全波形反演二次正則化
        4.1.1 牛頓法
        4.1.2 擬牛頓法
    4.2 特征提取
    4.3 區(qū)塊聚類
    4.4 字典學(xué)習(xí)過程
    4.5 稀疏系數(shù)最小化
    4.6 ASNI-FWI算法
    4.7 本章小結(jié)
5 全波形反演數(shù)值實(shí)驗(yàn)
    5.1 Marmousi模型
    5.2 BG-Compass模型
    5.3 SEG/EAGE模型
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號(hào)：3873844