發(fā)布時(shí)間：2018-03-08 13:28

  本文選題：波形反演　切入點(diǎn)：梯度分解　出處：《中國石油大學(xué)(華東)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：全波形反演方法(Full Waveform Inversion)利用地震波的振幅和相位信息,通過迭代更新模型參數(shù)使實(shí)際地震記錄和合成記錄差值最小,得到準(zhǔn)確可靠的地下模型參數(shù)。它具有高分辨率、高精度的反演特點(diǎn),可以給疊前時(shí)間、深度偏移提供高精度的速度場(chǎng),為巖性判斷和油氣藏識(shí)別提供可靠的速度資料。但是,當(dāng)采集地震數(shù)據(jù)缺失低頻和遠(yuǎn)偏移距信息時(shí),常規(guī)的全波形反演方法只能恢復(fù)地下模型的短波長(zhǎng)成分。本文以時(shí)間域聲波波形反演方法為基礎(chǔ),采用共軛梯度下的FWI并行反演流程,通過模型試算和效果分析,證明了常規(guī)的全波形反演可以在初始速度模型比較準(zhǔn)確時(shí)得到高精度的反演結(jié)果,但是當(dāng)初始速度模型的低頻信息不準(zhǔn)確時(shí)就不能收斂到全局最優(yōu)。本文首先給出了一種利用梯度分解和重組來提高全波形反演中長(zhǎng)波長(zhǎng)更新量的方法,該方法將全波形反演梯度分解為層析項(xiàng)和偏移項(xiàng),梯度的層析項(xiàng)主要更新模型參數(shù)的長(zhǎng)波長(zhǎng)分量,由傳播方向相同的波場(chǎng)互相關(guān)得到,而偏移項(xiàng)更新模型參數(shù)的短波長(zhǎng)分量,由傳播方向相反的波場(chǎng)互相關(guān)得到。本文利用坡印廷矢量進(jìn)行波場(chǎng)分離進(jìn)而將梯度分解,在將兩項(xiàng)重組后得到層析項(xiàng)加強(qiáng)的新梯度。數(shù)值測(cè)試結(jié)果表明這種基于波場(chǎng)分離的層析波形反演方法可以加快收斂速率而且可以改善反演效果。然而基于梯度分解的層析波形反演方法只能加重低頻信息,在低頻信息缺失時(shí)仍不能得到較好的反演結(jié)果。最后本文對(duì)擴(kuò)展波形反演方法進(jìn)行了研究,通過模型擴(kuò)展可以將數(shù)據(jù)域波形反演和成像域速度分析聯(lián)系起來,以此為基礎(chǔ)建立擴(kuò)展波形反演目標(biāo)泛函,從而結(jié)合這兩者的優(yōu)勢(shì)。模型擴(kuò)展有兩種方式,面向地表和面向地下,面向地表的模型擴(kuò)展具有更快的計(jì)算效率,但是精度有限,面向地下的模型擴(kuò)展精度高,但是成本較高,本論文采用第一種擴(kuò)展方式,也就是基于地表擴(kuò)展的擴(kuò)展模型反演并將其與基于梯度分解的波形反演方法相結(jié)合。模型測(cè)試表明,炮域擴(kuò)展波形反演方法可以很好的提取低波數(shù)模型信息,模型試算表明可以在常規(guī)方法不能收斂時(shí)收斂到正確結(jié)果。
[Abstract]:Full Waveform inversion method (full Waveform inversion) utilizes amplitude and phase information of seismic wave, and iteratively updates model parameters to minimize the difference between actual seismic records and synthetic records, and obtains accurate and reliable underground model parameters, which have high resolution. The characteristics of high precision inversion can provide high precision velocity field for prestack time and depth migration, and provide reliable velocity data for lithology judgment and oil and gas reservoir identification. The conventional full waveform inversion method can only restore the short wavelength components of the underground model. Based on the time-domain acoustic wave inversion method, the FWI parallel inversion flow under conjugate gradient is adopted in this paper. It is proved that conventional full-waveform inversion can obtain high precision inversion results when the initial velocity model is more accurate. However, when the low frequency information of the initial velocity model is not accurate, it can not converge to the global optimum. In this paper, we first present a method to improve the medium and long wavelength update of the whole waveform inversion by using gradient decomposition and recombination. In this method, the whole wave inversion gradient is decomposed into the tomography item and the migration term. The long wavelength component of the model parameter is mainly updated by the gradient tomography term, which is obtained from the cross-correlation of the wave field with the same propagation direction, while the migration term updates the short wavelength component of the model parameter. In this paper, we use the Poynting vector to separate the wave field and decompose the gradient. After recombination of the two terms, a new gradient with enhanced chromatographic terms is obtained. The numerical results show that this method based on wave field separation can accelerate the convergence rate and improve the inversion effect. However, based on the gradient fraction, the inversion effect can be improved. The computed waveform inversion method can only aggravate the low frequency information. When the low frequency information is missing, the inversion results can not be obtained. Finally, the extended waveform inversion method is studied in this paper. The data domain waveform inversion and the imaging domain velocity analysis can be linked by model expansion. Based on this, the target functional of extended waveform inversion is established, which combines the advantages of these two methods. There are two ways to extend the model, which are surface oriented and underground oriented, and surface oriented model expansion has faster computational efficiency, but the accuracy is limited. The expansion accuracy of the underground model is high, but the cost is high. In this paper, the first expansion method is adopted, that is, the extended model inversion based on the surface expansion is combined with the waveform inversion method based on gradient decomposition. The model test shows that, The extended waveform inversion method in gun-domain can extract the information of low wavenumber model very well, and the model table shows that the model can converge to the correct result when the conventional method can not converge.
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P631.4

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本文編號(hào)：1584092