基于频域衰减的时域全波形反演

时域全波形反演由于采用了全频段信息,因此在迭代过程中不同波长的信息不能由低到高的逐步重建,极易陷入局部极小值.本文通过分频段的方式,对地震数据做正反傅里叶变换,利用频域指数衰减的方法逐级分离出地震数据中的高频成分,在时域上实现由低频向高频的波形反演,从而降低了反演的非线性,使不同波长的信息得到稳步恢复.同时,在高频成分衰减的过程中,后至波的能量也被削弱,由此也降低了深层反射在初始反演过程中的干扰.整个反演仅增加对数据做正反傅里叶变换过程,相较于混合域反演,无需提取全部波场的相应频率成分.在计算效率方面,利用GPU进行加速,并采用CUDA自带函数库中cufft来提高计算效率.通过对Marmousi模型测试,验证了所述方法的有效性.