本文關(guān)鍵詞： 全波形反演 匹配濾波 小波變換 多尺度 目標函數(shù)　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著勘探對象逐漸向復(fù)雜區(qū)域轉(zhuǎn)移,需要一種高精度、高分辨率的速度建模方法支撐地震數(shù)據(jù)的處理與解釋。全波形反演方法通過實際數(shù)據(jù)與理論模擬數(shù)據(jù)的擬合,充分利用了疊前地震數(shù)據(jù)的全波場信息重建速度模型,是一種高精度速度建模方法,具有反映模型細節(jié)的能力。由于全波形反演理論的固有問題,該方法具有較強的非線性性,導(dǎo)致全波形反演方法在實際應(yīng)用受到了限制。本文對時間域全波形反演方法進行了詳細的研究,針對該方法存在的由強非線性造成的“跳周”現(xiàn)象,提出了基于匹配濾波的解決方法,從數(shù)據(jù)預(yù)處理的角度,對模擬波場數(shù)據(jù)進行改造,降低目標函數(shù)中局部極小點出現(xiàn)的可能性,達到提高反演穩(wěn)定性的目的。本文提出了一種基于最小平方濾波的時間域全波形反演方法,有效地降低了反演對初始模型和低頻信息的依賴性,提高了反演的穩(wěn)定性。對時間域匹配濾波原理進行了研究,根據(jù)最小平方原理計算濾波算子,利用匹配濾波對模擬波場的相位進行調(diào)整,減小模擬波場與實際波場間的相位差。同時,利用濾波后的模擬數(shù)據(jù)構(gòu)建一種新的目標函數(shù),由于濾波對相位差的調(diào)整作用,使得新的目標函數(shù)具有較少的局部極小點,能夠穩(wěn)定地下降,降低了反演結(jié)果陷入局部極小點的可能性。由于匹配濾波具有統(tǒng)一地震記錄特征能力,該方法不僅能夠改善記錄間的相位差異,而且可以在一定程度上消除子波差異對地震記錄造成的影響,使得基于最小平方濾波的全波形反演方法在存在子波誤差的情況下,依然具有較好的穩(wěn)定性。本文對小波域的最小平方濾波方法進行了研究,在小波變換多尺度全波形反演的基礎(chǔ)上,提出了基于小波域最小平方濾波的多尺度自適應(yīng)全波形反演方法,提高了反演的穩(wěn)定性。該方法在小波域?qū)崿F(xiàn)匹配濾波,完成對模擬地震記錄的修正,并利用小波變換的多尺度特性,從低頻帶開始反演,不斷擴大反演頻帶范圍,實現(xiàn)了多尺度反演。為驗證方法的有效性,分別利用上述方法在Marmousi模型上進行了試算,對比試驗結(jié)果表明,本文提出的算法具有較好的穩(wěn)定性,一定程度上能夠克服“跳周”現(xiàn)象的影響。
[Abstract]:As exploration objects gradually move to complex areas, a high precision and high resolution velocity modeling method is needed to support the processing and interpretation of seismic data. The velocity model reconstructed by fully utilizing the full wave field information of prestack seismic data is a high precision velocity modeling method with the ability to reflect the details of the model. Due to the inherent problems of the theory of full waveform inversion, the method has strong nonlinearity. As a result, the full waveform inversion method is limited in practical application. In this paper, the time-domain full-waveform inversion method is studied in detail, and the phenomenon of "cycle jump" caused by strong nonlinearity in this method is discussed. In this paper, a method based on matched filtering is proposed to modify the simulated wave field data from the point of view of data preprocessing so as to reduce the possibility of local minima in the objective function. In order to improve the inversion stability, a time-domain full-waveform inversion method based on least square filtering is proposed, which effectively reduces the dependence of the initial model and the low-frequency information. The stability of inversion is improved. The principle of matched filtering in time domain is studied, the filter operator is calculated according to the least square principle, and the phase of simulated wave field is adjusted by matching filter. The phase difference between the simulated wave field and the actual wave field is reduced. At the same time, a new objective function is constructed by using the filtered simulation data. Because of the adjustment of the phase difference by the filter, the new objective function has less local minima. This method not only improves the phase difference between the records, but also reduces the possibility of the inversion result falling into the local minima. Because the matched filtering has the ability of unified seismic record feature, this method can not only improve the phase difference among the records, but also reduce the probability of falling into the local minimum. In addition, the influence of wavelet difference on seismic records can be eliminated to some extent, so that the full waveform inversion method based on least square filter can be used in the case of wavelet error. In this paper, the least square filtering method in wavelet domain is studied, on the basis of multi-scale full waveform inversion of wavelet transform, A multi-scale adaptive full-waveform inversion method based on least square filtering in wavelet domain is proposed, which improves the stability of the inversion. Using the multi-scale characteristic of wavelet transform, the inversion frequency band range is enlarged and the multi-scale inversion is realized from the low frequency band. To verify the validity of the method, the above methods are used in the Marmousi model respectively. The experimental results show that the proposed algorithm has good stability and can overcome the influence of "jump cycle" to some extent.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P631.4

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