一种多信息约束的初至波走时层析反演优化方法

初至波走时层析成像是准确获取复杂近地表表层速度结构的有效方法。对西部复杂山前带而言,近地表速度建模精度低,严重影响后续中深层速度建模和偏移成像质量。因此,研究一种高效、可适应复杂近地表条件的初至波走时层析算法非常重要。提出了一种基于Tikhonov正则化方法多信息约束的初至波走时层析反演的优化策略,通过多模板快速推进算法(MSFM)解程函方程计算网格单元走时,用迭代反演方法线性化计算非线性逆问题,避免大规模Frechet矩阵的求取和存储,提升了计算效率;根据微测井信息建立初始速度模型,利用视慢度等先验信息对层析反演目标函数进行约束,采用Tikhonov正则化来解决最小化数据差和模型平滑度的反问题,降低了目标方程的病态性,从而提高反演精度。起伏地表模型和西部实际资料应用结果表明,该方法通过对初至走时和走时偏移距曲线联合拟合有效适应复杂地表条件,解决了三维地震资料初至波走时层析成像出现的“高速异常体”问题,提高了反演的稳定性和计算精度。