声波最小二乘偏移不同精确伴随算子对的定量关系分析

最小二乘偏移(Least Squares Migration, LSM)是一种备受关注的高分辨率成像方法,它的成功应用取决于正演—偏移算子对的伴随特性。通常,正演—偏移算子对可以根据Born近似理论或逆时偏移(Reverse Time Migration, RTM)过程构建,也可以基于两者同时构建。波动方程离散化和数值实现方法会影响其伴随特性,通过点积测试可以对伴随特性进行数值检验。然而,不同伴随算子之间的关系和成像结果差异目前尚不清楚。为此,从二阶声波方程的矩阵表达式入手,推导出了三组精确伴随算子对。其中两组分别基于Born近似理论和RTM过程构建,第三组是利用声波方程的自伴随离散化形式构建,分别将它们命名为Born-AdjBorn、DeRTM-RTM和自伴随Born-RTM算子对。对应的LSM过程分别称为LSBM、LSRTM和自伴随LSBRTM。通过数学推导和矩阵分析,得出了基于三组伴随算子对的成像结果之间的一系列定量关系,并应用数值算例进行了验证。