基于Student′s t分布的不依赖子波最小二乘逆时偏移

最小二乘逆时偏移(Least-Squares Reverse Time Migration,LSRTM)与常规偏移相比具有更高的成像分辨率、振幅保真性及均衡性等优势,是当前研究的热点之一.震源子波的估计直接影响LSRTM结果的好坏,在实际情况下考虑到震源子波的空变特性,其估计十分困难.为了消除子波对LSRTM结果的影响,本文发展了基于卷积目标泛函的不依赖子波LSRTM算法.目标泛函由观测记录卷积模拟记录的参考道以及模拟记录卷积观测记录的参考道组成,由于观测子波和模拟子波在目标泛函的两项中同时存在,从而消除了子波的影响.此外,常用的基于L2范数拟合的LSRTM算法对噪声非常敏感,尤其是当地震数据中含有异常值时,常规LSRTM无法得到满意的结果.Student′s t分布相比L2范数具有更好的稳健性,本文将其推广到不依赖子波LSRTM中,提升了算法的稳健性,最后通过理论模型及实际资料试算验证了算法的有效性和对复杂模型的适应性.

不依赖源子波的跨孔雷达时间域波形反演

波形反演是近年来较热门的反演方法,其分辨率可以达到亚波长级别.在波形反演的实际应用中,源子波的估计十分重要.传统方法使用反褶积来估计源子波并随着反演过程更新,该方法在合成数据波形反演中效果较好,但在实际数据反演过程中存在一系列的问题.由于实际数据信噪比较低,在源子波估计过程中需要大量的人为干涉,且结果并不一定可靠.本文使用一种基于褶积波场的新型目标函数,令反演过程不再依赖源子波.详细推导了针对跨孔雷达波形反演的梯度及步长公式,实现介电常数和电导率的同步反演.针对一个合成数据模型同时反演介电常数和电导率,结果表明该方法能够反演出亚波长尺寸异常体的形状和位置.接着,将该方法应用到两组实际数据中,并与基于估计源子波的时间域波形反演结果进行比较.结果表明不依赖源子波的时间域波形反演结果分辨率更高,也更准确.

不依赖于子波的声波多尺度全波形反演方法

伴随着油气勘探目标复杂性的日益增加,对速度场建模和成像方法都提出了更高的要求。声波介质下的全波形反演方法是现阶段精度最高的速度场建模方法,在复杂介质速度场建模方面具有一定的应用前景。然而,传统的波形反演方法对地震子波的准确性具有较高的依赖性,并且在地震数据主频较高的情况下难以得到有效的反演结果。为此,基于声波方程,通过修改维纳滤波器,通过利用参考道构建滤波器,提出了一种不依赖于子波的全波形反演方法,能够有效避免波形反演对子波的依赖性。由于滤波器目标子波选取较为自由,该方法可以与多尺度反演策略有机结合,实现频率由低到高的递进反演,能够进一步提高反演的稳定性。理论分析和模型试算证明,采用不依赖于子波的多尺度反演方法能够有效避免子波提取问题,在子波错误的情况下可以得到准确的反演结果,并且能够在保证反演稳定性的基础上提高反演精度,反演效果优于传统的波形反演方法。

海洋拖缆与海底节点资料联合全波形反演

全波形反演(FWI)能够建立地下介质的高精度速度模型。受检波器制约,海洋拖缆资料通常缺少可靠的低频成分,因此基于拖缆资料的FWI容易发生周期跳跃,导致目标函数收敛于局部极值。海底节点(OBN)资料含有比拖缆资料更丰富的低频成分,联合使用OBN资料与拖缆资料进行波形反演,能够弥补低频缺失问题。然而,拖缆资料与OBN资料的震源子波不同,而波形反演结果受震源子波的严重约束。为此,提出一种不依赖震源子波的拖缆与OBN资料联合波形反演方法。在构建目标函数时将模拟数据和观测数据分别与对方的平均道进行褶积,以消除联合波形反演中的震源子波误差,达到不依赖震源子波的反演效果。使用Marmousi模型合成的拖缆资料与OBN资料进行了模型测试,验证了所提方法的可行性和有效性。

基于弹性波全波形反演的主被动源多分量混采地震数据速度建模

在常规地震采集中,被动源地震波场往往被视为噪声而去除,这就造成了部分有用信息的丢失.在目标区进行主动源和被动源弹性波地震数据的多分量混合采集,并对两种数据进行联合应用,使其在照明和频带上优势互补,能显著提高成像和反演的质量.本文针对两种不同类型的主被动源混采地震数据,分别提出了相应的联合全波形反演方法.首先,针对主动源与瞬态被动源弹性波混采地震数据,为充分利用被动源对深部照明的优势,同时有效压制被动震源点附近的成像异常值,提出了基于动态随机组合的弹性波被动源照明补偿反演策略.然后,针对低频缺失主动源与背景噪声型被动源弹性波混采地震数据,为充分利用被动源波场携带的低频信息,并避免对被动源的定位和子波估计,提出了基于地震干涉与不依赖子波算法的弹性波主被动源串联反演策略.最后,分别将两种方法在Marmousi模型上进行反演测试.结果说明,综合利用主动源和被动源弹性波混采地震数据,不仅能增强深部弹性参数反演效果,还能更好地构建弹性参数模型的宏观结构,并有助于缓解常规弹性波全波形反演的跳周问题.

基于组合震源编码的多尺度全波形反演方法

全波形反演(full waveform inversion,FWI)是目前精度最高的一种速度反演工具,通过迭代反演得到高精度的地下构造,为叠前成像技术提供更准确的速度场,满足目前勘探开发日益复杂的需求。但FWI需要估计精确的震源子波,而从野外采集的地震数据提取子波是非常困难的,此外,反演过程中,模型参数与观测数据存在强的非线性关系,容易产生周波跳跃现象。针对中低波数反演过程中存在周波跳跃现象与地震子波难提取的问题,本文构建了一种基于组合震源的多尺度波形反演方法。首先对子波和地震数据进行时移组合叠加,再进行互相关梯度求取,只需要一次逆时偏移的计算量,就可以完成梯度的求取,实现多尺度反演的目标。通过模型试算,基于组合震源的FWI方法,可以达到多尺度反演的目的,使得反演结果更稳定;与不依赖子波的方法相结合,反演结果相对准确。

基于随机干涉重构的被动源地震数据全波形反演

被动源地震数据以其采集成本低、数据重构灵活性高和低频信息丰富等优点,已经得到地震勘探领域越来越多的关注.被动源全波形反演是利用采集到的被动源地震数据得到较为准确的地下介质速度结构的一种很有潜力的方法.对被动源地震数据进行全波形反演需要解决被动源震源位置未知、震源子波不确定和记录信噪比低等问题.针对以上问题,本文提出了基于随机干涉重构的被动源地震数据全波形反演方法.随机干涉重构是在利用地震干涉法重构虚拟炮集时,随机选取虚拟道,使得重构记录中的噪声在反演时具有随机性,有利于压制观测噪声对反演结果的影响.由于地震干涉重构记录存在虚拟子波未知和虚拟记录振幅失真的问题,本文引入了不依赖子波的全局归一化互相关目标函数.数值算例表明本文提出的方法可以有效利用杂乱无章的被动源地震信号构建较为准确的地下介质速度结构,且具有较强的抗噪性.