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      基于時(shí)域加權(quán)的拉普拉斯—頻率域彈性波全波形反演

      2021-05-15 07:31:34劉張聚童思友方云峰賈君蓮
      石油地球物理勘探 2021年2期
      關(guān)鍵詞:拉普拉斯波場(chǎng)反演

      劉張聚 童思友 方云峰 賈君蓮

      (①中國(guó)海洋大學(xué)海底科學(xué)與探測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東青島 266100;②青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點(diǎn)國(guó)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,山東青島 266061;③浙江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,浙江杭州 310027;④自然資源部第二海洋研究所海底科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江杭州310012;⑤東方地球物理公司物探技術(shù)研究中心,河北涿州 072751;⑥東方地球物理公司研究院,河北涿州 072751)

      0 引言

      全波形反演(Full Waveform Inversion,F(xiàn)WI)是利用地震記錄的全波形信息,通過匹配模擬記錄與實(shí)際記錄反演地下介質(zhì)參數(shù)的一種高分辨率建模方法。Tarantola[1-2]最先提出了時(shí)間域全波形反演方法,該方法基于廣義最小二乘理論,使用理論記錄與實(shí)際記錄的殘差來構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。此后,全波形反演得到了全面的發(fā)展。Bunks等[3]提出了時(shí)間域多尺度反演,降低了反演的非線性影響;Pratt[4]提出了在頻率域進(jìn)行全波形反演,不需要對(duì)地震記錄進(jìn)行預(yù)處理,且使用有限個(gè)頻率信息即可得到高精度的反演結(jié)果;Sirgue等[5]綜合時(shí)間域反演和頻率域反演的優(yōu)勢(shì),提出了時(shí)間—頻率混合域反演方法,避免了因時(shí)間域求梯度所需要的震源波場(chǎng)重構(gòu)以及頻率域正演所需計(jì)算機(jī)內(nèi)存過大等問題。

      另外,還有一種研究思路是降低全波形反演的非線性,降低陷入局部極小值的可能性,從而在缺失低頻或者初始模型不準(zhǔn)確的情況下,反演依然能逼近正確結(jié)果。Choi等[28]提出的基于全局互相關(guān)全波形反演可有效降低反演的非線性,其強(qiáng)調(diào)的是記錄之間整體的相關(guān)程度,并非是記錄中點(diǎn)與點(diǎn)的匹配程度;Liu等[29]詳細(xì)對(duì)比了全局互相關(guān)目標(biāo)函數(shù)與L2范數(shù)目標(biāo)函數(shù)之間的差異,說明了互相關(guān)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)勢(shì);Tao等[30]將全局互相關(guān)應(yīng)用到了全波形層析,其反演結(jié)果同樣優(yōu)于基于旅行時(shí)的層析成像;李青陽等[31]將互相關(guān)與反射波波形反演相結(jié)合降低了反演的非線性。Luo等[32]建立了反褶積目標(biāo)函數(shù),與互相關(guān)目標(biāo)函數(shù)類似,降低了陷入局部極小值的可能性,但相對(duì)而言對(duì)帶限或非脈沖源的靈敏度降低。Warner等[33-35]建立了自適應(yīng)波形反演理論,通過將維納濾波器引入目標(biāo)函數(shù),尋找將兩種記錄相匹配的濾波器,再建立濾波器的目標(biāo)函數(shù),使其逐漸逼近零延遲的單位脈沖函數(shù);Guasch等[36]將該方法推廣到三維,并且在缺失低頻的情況下得到了較好的反演結(jié)果。van Leeuwen等[37]提出了波形重構(gòu)反演,將波動(dòng)方程本身作為懲罰項(xiàng)引入到目標(biāo)函數(shù)中,通過重構(gòu)波場(chǎng)更新模型參數(shù),將解空間擴(kuò)展到了數(shù)據(jù)空間和模型空間,有效減小了局部極小值的影響;Li等[38]將該方法引入時(shí)間域,提出了時(shí)間域波形重構(gòu)法,相比于頻率域可有效減少計(jì)算成本。

      針對(duì)如何在缺失低頻信息的情況下建立較高精度的初始模型這一難題,本文建立了一種基于時(shí)域加權(quán)的拉普拉斯—頻率域彈性波全波形反演方法(Time-Weighted Laplace-Frequency Domain Elastic Full Waveform Inversion,TWLF-EFWI)。該方法在時(shí)間—頻率域彈性波全波形反演的基礎(chǔ)上,通過引入拉普拉斯阻尼因子,降低了全波形反演對(duì)于初始模型的依賴程度,形成了時(shí)間—拉普拉斯—頻率域的混合域全波形反演方法。TWLF-EFWI方法仍使用傳統(tǒng)的L2范數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),為消除因引入拉普拉斯阻尼因子帶來的地震道能量不均衡、遠(yuǎn)炮檢距地震道能量衰減嚴(yán)重的影響,在目標(biāo)函數(shù)中引入了時(shí)域加權(quán)因子,消除了拉普拉斯阻尼因子的負(fù)面影響。Marmousi 2部分模型測(cè)試結(jié)果表明,在缺失低頻信息以及初始模型精度較低的情況下,本文方法可得到含有模型宏觀構(gòu)造的反演結(jié)果,足以滿足后續(xù)反演對(duì)初始模型的精度要求。

      1 全波形反演基本理論

      1.1 頻率域彈性波全波形反演

      全波形反演可以描述為一個(gè)基于地震全波場(chǎng)模擬的數(shù)據(jù)擬合過程,目的是實(shí)現(xiàn)正演記錄和實(shí)際觀測(cè)記錄的完全擬合,也可以將全波形反演重新轉(zhuǎn)換為線性化的最小二乘問題。

      在頻率域,波動(dòng)方程矩陣形式可以表示為

      AU=S

      (1)

      式中:A為阻抗矩陣;U為全部網(wǎng)格點(diǎn)的波場(chǎng)值所組成的列向量;S為震源項(xiàng)。

      基于廣義最小二乘的全波形反演目標(biāo)函數(shù)定義為

      (2)

      式中:m為模型參數(shù);Ns為總炮數(shù);Δd=dcal-dobs,為模擬地震記錄dcal與實(shí)際地震記錄dobs的差;上標(biāo)“*”表示矩陣的伴隨形式。全波形反演就是從目標(biāo)函數(shù)出發(fā),求解模型的更新量,然后通過對(duì)模型的迭代更新,使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小,或者使前后兩次的目標(biāo)函數(shù)的相對(duì)誤差達(dá)到限定值,進(jìn)而得到與其對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)的最優(yōu)解。

      將式(2)中的目標(biāo)函數(shù)對(duì)m求導(dǎo),可以導(dǎo)出目標(biāo)函數(shù)在頻率域關(guān)于模型參數(shù)的梯度為

      (3)

      式中J為Fréchet導(dǎo)數(shù)矩陣,可由波動(dòng)方程兩邊同時(shí)對(duì)參數(shù)m求導(dǎo)得到

      (4)

      式中R表示波場(chǎng)U到接收記錄d的映射關(guān)系。則頻率域梯度可表示為

      (5)

      上式表明目標(biāo)函數(shù)的梯度由正演波場(chǎng)U、阻抗矩陣對(duì)模型參數(shù)的導(dǎo)數(shù)?A/?m和以地震記錄殘差共軛為震源的正演波場(chǎng)A-1RTΔd*三部分組成。

      對(duì)于二維彈性波方程,在頻率域表達(dá)式為

      (6)

      式中:Ufx和Ufz分別為頻率域速度波場(chǎng)的水平和垂直分量;Fx和Fz為對(duì)應(yīng)的頻率域震源項(xiàng);ω為角頻率;ρ為密度;λ和μ為拉梅常數(shù)。

      聯(lián)合式(5)和式(6),可得目標(biāo)函數(shù)關(guān)于拉梅常數(shù)的梯度在頻率域的表達(dá)式

      (7)

      (8)

      式中vP和vS分別為縱波速度和橫波速度。

      1.2 拉普拉斯—頻率域彈性波全波形反演

      拉普拉斯—頻率域的二維彈性波方程與頻率域的二維彈性波方程極其相似,為

      (9)

      式中:ULx和ULz分別為拉普拉斯—頻率域波場(chǎng)的水平和垂直分量;Lx和Lz為對(duì)應(yīng)的拉普拉斯—頻率域震源;s=σ+iω,其中σ為拉普拉斯衰減常數(shù)。

      對(duì)比式(9)與式(6)可以發(fā)現(xiàn),二者的唯一區(qū)別是ω與s,所以拉普拉斯—頻率域也可以看作是“復(fù)頻率域”。兩個(gè)域的目標(biāo)函數(shù)梯度也具有相同的形式,在拉普拉斯—頻率域具體形式為

      (10)

      同樣,根據(jù)式(8),可得目標(biāo)函數(shù)關(guān)于縱波速度和橫波速度的梯度。

      1.3 混合域彈性波全波形反演

      全波形反演在時(shí)間域和頻率域里的基本理論是相通的,二者并無差異。時(shí)間—頻率混合域全波形反演就是在時(shí)間域模擬正、反傳波場(chǎng),然后轉(zhuǎn)換到頻率域計(jì)算梯度。兩種域的結(jié)合只需使用離散傅里葉變換(DFT)即可實(shí)現(xiàn),即在時(shí)間域求取波場(chǎng)時(shí),在時(shí)間循環(huán)中加入DFT,當(dāng)循環(huán)結(jié)束時(shí)也就得到了對(duì)應(yīng)的頻率域的單頻波場(chǎng),之后再用頻率域單頻波場(chǎng)計(jì)算梯度。混合域反演結(jié)合了時(shí)間域模擬波場(chǎng)的高效性和頻率域計(jì)算梯度的靈活性,其流程如圖1所示。

      DFT和逆離散傅里葉變換(IDFT)的表達(dá)式為

      (11)

      式中:u(kΔt)和UF(ωn)分別為時(shí)間域波場(chǎng)和頻率域波場(chǎng);Δt為時(shí)間采樣間隔;NT為時(shí)間域序列長(zhǎng)度;NF為頻率域序列長(zhǎng)度。

      圖1 時(shí)間—頻率域全波形反演流程

      在上述混合域的基礎(chǔ)上,使用拉普拉斯—頻率域代替頻率域,形成了時(shí)域—拉普拉斯—頻率域的全波形反演(圖2)。與圖1流程不同的是,需要將DFT改為離散拉普拉斯變換(DLT)進(jìn)行時(shí)域與拉普拉斯—頻率域間的轉(zhuǎn)換,并且在求取伴隨震源時(shí)需要做一次DLT和逆離散拉普拉斯變換(IDLT)。另外本文將伴隨震源在時(shí)域中進(jìn)行了加權(quán)處理,后文會(huì)對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)描述。DLT和IDLT的表達(dá)式為

      (12)

      式中:UL(sn)為拉普拉斯—頻率域波場(chǎng);NL為拉普拉斯—頻率域序列長(zhǎng)度。

      圖2 時(shí)間—拉普拉斯—頻率域全波形反演流程

      2 時(shí)域指數(shù)衰減波場(chǎng)

      相對(duì)于傅里葉變換,拉普拉斯變換只是增加了一個(gè)時(shí)間指數(shù)衰減項(xiàng)。正是這一指數(shù)衰減項(xiàng),在拉普拉斯—頻率域反演降低了對(duì)低頻信息的依賴。

      時(shí)間域信號(hào)u(t)的拉普拉斯變換為

      (13)

      將拉普拉斯變換中的衰減項(xiàng)單獨(dú)取出,在時(shí)間域分析該項(xiàng)對(duì)信號(hào)頻率的影響。時(shí)間域信號(hào)衰減可表示為

      (14)

      在時(shí)間域的乘積等價(jià)于頻率域的卷積,衰減后信號(hào)的離散傅里葉變換與原始信號(hào)和阻尼因子在頻域的循環(huán)卷積相同,所以衰減后信號(hào)的零頻、低頻分量是原始信號(hào)頻率分量的加權(quán)和。Shin等[20]曾描述衰減波場(chǎng)中包含 “mirage-like”(海市蜃樓式)低頻成分;Ha等[23]詳細(xì)證明了這種衰減波場(chǎng)中確實(shí)存在零頻和低頻信息,并證明了這些信息的有效性,指出這些信息可以看作是原始信號(hào)的模糊處理結(jié)果。

      為展示阻尼因子對(duì)低頻成分的作用和效果,分別用地震子波及其振幅譜、地震記錄及其相位譜加以說明。圖3對(duì)比了子波經(jīng)不同阻尼因子衰減后的結(jié)果。原始子波(圖3a)是雷克子波經(jīng)過切比雪夫?yàn)V波,去除了0~3Hz低頻信息。阻尼因子為2、8和20的衰減子波如圖3b~圖3d所示。原始子波的最高波峰在中間,兩側(cè)分別有兩個(gè)較小的波峰(圖3a);當(dāng)阻尼因子為20時(shí),子波的第一個(gè)波峰已經(jīng)超過了中間的波峰值,第三個(gè)波峰幾乎消失(圖3d)。子波衰減是隨著時(shí)間變化的,到達(dá)時(shí)間越早振幅增益作用越強(qiáng),到達(dá)時(shí)間越晚振幅抑制作用越強(qiáng),而且阻尼因子越大,作用強(qiáng)度越大。

      圖3 不同阻尼因子衰減后的子波歸一化對(duì)比(a)原始; (b)σ=2; (c)σ=8; (d)σ=20

      圖4為圖3四個(gè)子波的振幅譜,可以看出,隨著阻尼因子的增大,子波中不存在的0~3Hz低頻信息慢慢出現(xiàn),當(dāng)阻尼因子為20時(shí),頻譜中0~3Hz頻率成分已十分明顯。所以,對(duì)信號(hào)進(jìn)行阻尼衰減可以重構(gòu)出低頻信息。

      圖5a為單炮地震記錄,圖5b為濾除3Hz以下頻率成分后的記錄,圖6為兩個(gè)記錄的相位譜。相比于原始記錄,濾波后記錄的相位譜(圖6b)中,0~3Hz的部分已經(jīng)扭曲畸變。然后將兩個(gè)記錄分別進(jìn)行阻尼因子為2、8和20的衰減,其相位譜如圖7所示。濾波記錄經(jīng)過衰減后的相位譜(圖7右),0~3Hz部分不再扭曲,與原始記錄衰減后的相位譜(圖7左)明顯相似。可以認(rèn)為,經(jīng)過衰減后的低頻成分包含有地下介質(zhì)的有效信息,可以使用該低頻成分進(jìn)行反演。

      圖4 不同阻尼因子衰減后的子波歸一化振幅譜對(duì)比(a)原始; (b)σ=2; (c)σ=8; (d)σ=20

      圖5 原始地震記錄(a)及其濾除0~3Hz低頻成分后的記錄(b)

      圖6 原始地震記錄(a)及其濾波后記錄(b)的歸一化相位譜

      圖7 原始地震記錄(左)及其濾波后記錄(右)經(jīng)不同阻尼因子衰減后的歸一化相位譜(a)σ=2; (b)σ=8; (c)σ=20

      3 基于L2范數(shù)的時(shí)域加權(quán)目標(biāo)函數(shù)

      當(dāng)?shù)卣鹩涗浿幸霑r(shí)間阻尼因子后,遠(yuǎn)炮檢距地震道的能量會(huì)被衰減得很小。Shin等[20]為了消除阻尼因子產(chǎn)生的這一負(fù)面影響,采用了對(duì)數(shù)目標(biāo)函數(shù),即

      (15)

      雖然對(duì)數(shù)目標(biāo)函數(shù)可以消除指數(shù)衰減的負(fù)面影響,但對(duì)數(shù)目標(biāo)函數(shù)本身存在固有的缺陷,即對(duì)小功率譜波場(chǎng)以及波場(chǎng)的振幅變化十分敏感,反演穩(wěn)定性較差。為此,Jun等[39]提出了加權(quán)的L2目標(biāo)函數(shù),史才旺[27]提出了基于L1范數(shù)的對(duì)數(shù)目標(biāo)函數(shù)。基于前人的研究,本文使用了基于時(shí)間域加權(quán)的L2目標(biāo)函數(shù)。

      本文的目標(biāo)函數(shù)首先還是以傳統(tǒng)的L2差值目標(biāo)函數(shù)為核心,但是與前人不同的是,本方法在時(shí)間域進(jìn)行加權(quán)處理,因?yàn)橄噍^于頻率域來說,時(shí)間域?qū)τ谟涗浀牟僮鞲臃奖愫椭庇^。時(shí)間域目標(biāo)函數(shù)為

      (16)

      (17)

      不論是用對(duì)數(shù)目標(biāo)函數(shù)還是加權(quán)系數(shù)目標(biāo)函數(shù),其目的都是消除阻尼因子的負(fù)面影響,增強(qiáng)遠(yuǎn)炮檢距地震道的能量,使其在反演中發(fā)揮更大的作用。本文應(yīng)用地震道差值模的倒數(shù)作為加權(quán)系數(shù),即

      (18)

      4 模型測(cè)試

      使用Marmousi 2部分模型測(cè)試本文的反演方法。為節(jié)約反演運(yùn)算時(shí)間,將Marmousi 2縱波速度模型進(jìn)行了截取和抽稀,得到了網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)為401×160、網(wǎng)格尺寸為15m×15m的模型作為真實(shí)縱波速度模型(圖8a);縱橫波速度比設(shè)為1.7,獲得其橫波速度模型(圖8b);密度設(shè)為常數(shù)2000kg/m3。為提高反演效率,默認(rèn)陸地淺部水平層的速度已知(vP=1500m/s)。

      正演采用主頻為6Hz的雷克子波作為激發(fā)震源,記錄長(zhǎng)度為6s,采樣間隔為1.5ms。炮點(diǎn)和檢波點(diǎn)均勻布置在地面,炮點(diǎn)范圍為0~6km,共41炮;檢波點(diǎn)范圍為0.15~5.85km,每炮381道。圖9為模擬的第20炮兩分量記錄。

      圖8 Marmousi 2部分模型(a)縱波速度; (b)橫波速度

      使用了如圖10所示的一維線性梯度模型作為初始模型,模型中不包含任何構(gòu)造信息。采用多尺度反演策略,參照激發(fā)子波的主頻,選取了4個(gè)頻率組(表1),前兩組的頻率低于3Hz,后兩組的頻率高于3Hz,每組分別迭代40次。

      表1 反演頻率分組參數(shù)

      圖9 第20炮觀測(cè)記錄(a)水平分量; (b)垂直分量

      全頻帶數(shù)據(jù)常規(guī)時(shí)間—頻率域反演最終結(jié)果如圖11所示。與圖8對(duì)比可以看出,反演結(jié)果十分接近真實(shí)模型,兩側(cè)層狀介質(zhì)、中部的異常體、深部的斷裂和背斜構(gòu)造都得到了精確重構(gòu)。為了更為直觀、定量地反映反演效果,抽取x=3.9km處(中部隆起處)的縱、橫波速度曲線(圖12),可以發(fā)現(xiàn),反演結(jié)果十分接近真實(shí)值。

      濾除模擬記錄3Hz以下的成分,以圖10的一維線性梯度模型作為初始模型進(jìn)行常規(guī)時(shí)域—頻率域反演。因記錄中的可用頻率成分全部在3Hz以上,所以選取表1中的后兩組頻率進(jìn)行反演。

      圖10 初始速度模型(a)縱波速度; (b)橫波速度

      圖11 全頻帶常規(guī)時(shí)間—頻率域反演結(jié)果(a)縱波速度; (b)橫波速度

      缺失低頻成分的常規(guī)時(shí)間—頻率域反演結(jié)果如圖13所示。因沒有精確的低波數(shù)更新,所以很難避免周波跳躍現(xiàn)象,以至于陷入局部極值。與真實(shí)模型(圖8)對(duì)比可見,模型的大尺度構(gòu)造幾乎沒有得到重構(gòu),只得到了一些小尺度的細(xì)節(jié)更新,并且產(chǎn)生了一些構(gòu)造假象;斷層、斷塊和模型深部的不整合面都不可識(shí)別。對(duì)比圖13與圖11可見,低頻信息對(duì)常規(guī)反演的重要性。在初始模型精度不高的情況下,就需要使用記錄中的低頻信息重構(gòu)出模型的大尺度構(gòu)造,進(jìn)而得到最終的高精度反演結(jié)果。若記錄中缺失低頻信息,反演就會(huì)極易陷入局部極小,導(dǎo)致反演失敗。

      應(yīng)用圖10的初始模型對(duì)缺失0~3Hz低頻的模擬記錄進(jìn)行時(shí)間—拉普拉斯—頻率域全波形反演。因低頻已經(jīng)通過拉普拉斯變換重構(gòu),所以可以使用0~3Hz的頻率成分,經(jīng)測(cè)試后選擇了5個(gè)尺度,每個(gè)尺度進(jìn)行10次迭代,具體參數(shù)如表2所示。

      圖14為時(shí)間—拉普拉斯—頻率域反演的結(jié)果,可以看到,模型中大尺度的構(gòu)造已經(jīng)得到恢復(fù),其形狀與真實(shí)模型的輪廓十分相近。然后將該反演結(jié)果作為初始模型,進(jìn)行常規(guī)時(shí)間—頻率域反演,反演尺度參數(shù)與表1中的后兩組相同。由圖15的反演結(jié)果可以看出,與真實(shí)模型十分接近,各個(gè)層位都得到了精確的反演,斷層、斷塊等構(gòu)造也十分清晰。與圖11相比,兩種結(jié)果相差無幾,說明該方法可以在缺失低頻信息的情況下,達(dá)到含低頻信息時(shí)的反演精度。

      圖12 x=3.9km處全頻帶常規(guī)時(shí)間—頻率域反演速度曲線與真實(shí)及初始速度曲線的對(duì)比

      為了測(cè)試本文方法對(duì)密度反演的適用性,將常密度修改為空間變化(圖16),與縱、橫波速度同時(shí)參與反演。其他正、反演參數(shù)與以上相同。

      圖13 缺失低頻成分時(shí)的常規(guī)時(shí)間—頻率域反演結(jié)果(a)縱波速度; (b)橫波速度

      圖14 缺失低頻成分時(shí)的時(shí)間—拉普拉斯—頻率域反演結(jié)果(a)縱波速度; (b)橫波速度

      對(duì)缺失0~3Hz低頻成分的記錄進(jìn)行時(shí)間—拉普拉斯—頻率域全波形反演,結(jié)果如圖17所示,可以看出,縱、橫波速度和密度模型的大尺度構(gòu)造同樣

      表2 復(fù)頻率域反演頻率分組及參數(shù)

      圖15 以時(shí)間—拉普拉斯—頻率域反演結(jié)果為初始模型的常規(guī)時(shí)間—頻率域反演結(jié)果

      圖16 密度模型

      得到了比較好的恢復(fù)。將該反演結(jié)果作為初始模型,進(jìn)行時(shí)間—頻率域反演,結(jié)果如圖18所示。

      從圖18可以看出,縱、橫波速度的反演結(jié)果同樣十分接近真實(shí)模型。根據(jù)Ben-Hadj-Ali等[40]的模型誤差公式,計(jì)算圖15的縱、橫波速度相對(duì)誤差分別為0.2437、0.2355,圖18的縱、橫波速度相對(duì)誤差分別為0.2497、0.2380,說明密度是否參與反演對(duì)縱、橫波速度的反演結(jié)果幾無影響,同時(shí)也說明本文方法同樣適用于密度反演。對(duì)于密度項(xiàng),由于與其他參數(shù)的耦合作用,其最終反演結(jié)果比速度反演略差,但是可以看出本文方法的密度反演結(jié)果仍有較高的可信度,可以體現(xiàn)出真實(shí)密度模型的構(gòu)造形態(tài)與數(shù)值大小。上述測(cè)試結(jié)果表明,在缺失低頻信息的情況下,本文方法仍然可以重構(gòu)宏觀構(gòu)造模型,然后以此反演結(jié)果作為初始模型,進(jìn)行常規(guī)時(shí)間—頻率域反演,就可避免陷入局部極小,得到精確的反演結(jié)果。

      圖17 缺失低頻成分時(shí)的時(shí)間—拉普拉斯—頻率域縱波速度(a)、橫波速度(b)和密度(c)反演結(jié)果

      圖18 以時(shí)間—拉普拉斯—頻率域反演結(jié)果為初始模型的縱波速度(a)、橫波速度(b)和密度(c)常規(guī)時(shí)間—頻率域反演結(jié)果

      5 結(jié)束語

      本文建立了一種基于時(shí)域加權(quán)的拉普拉斯—頻率域的彈性波全波形反演方法。該方法在結(jié)合時(shí)域和頻率域各自優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,通過引入拉普拉斯阻尼因子,降低了全波形反演對(duì)于低頻信息的依賴性。改進(jìn)的目標(biāo)函數(shù),通過時(shí)域加權(quán)的形式消除了拉普拉斯阻尼因子對(duì)地震記錄能量的衰減影響,構(gòu)建形式方便、靈活。另外在變密度情況下,該方法仍能得到較高精度的縱、橫波速度反演結(jié)果,密度反演結(jié)果由于受到其他參數(shù)的串?dāng)_,使得其精度略低于速度反演結(jié)果,因此如何改善該方法的密度反演精度應(yīng)是繼續(xù)研究的方向。

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