基于数据相似性的不依赖子波的频率域全波形反演

发布时间：2021-03-20 17:14

　　利用频率域单频数据特点,在复数域设计了一种类似于实数域表征数据相似性的目标函数（SOD）,可在一定程度上降低反演的非线性。基于SOD的反演法可以弱化模拟数据与观测数据间的振幅匹配,更适合于实际应用。在构造目标函数时,自然消除了震源子波的影响,而且不需要使用参考道,从而避免了由于标准道归一化的全波形反演（STN）参考道选择不当易导致收敛缓慢或无法收敛的缺陷。模型测试结果表明:①基于SOD的反演结果不依赖子波,而且与另两种不依赖子波的反演方法（频率域归一化振幅反演（ATN）、STN）相比,反演精度更高;②SOD的原理是基于数据间的相似性,对数据间能量差异具有更大的包容性,所以对初始速度模型的依赖性不高;③即使存在随机噪声,通过相乘、求和运算作用在分子和分母中的噪声比重相当,因此SOD目标函数值较稳定;④基于SOD的反演法可以与炮编码策略结合,能够有效提高计算效率。 

【文章来源】：石油地球物理勘探. 2020,55(02)北大核心EICSCD

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

CSEG速度模型

平滑模型

图4为选取复杂子波(图3f)的不同方法的反演结果。由图可见,不同方法在复杂子波的情况下仍能较好地反演速度模型,特别是浅层反演效果较好,其中STN的深层更新效果较差(图4a),ATN有所改进(图4b),SOD的反演效果最好(图4c)。上述结果表明,本文方法在子波主频相同的情况下反演结果不依赖子波。图5为由图4 得到的1.5km、3.0km处单道速度曲线。由图可见,与ATN和SOD相比,STN的拟合较差,3.0km处单道速度曲线(图5b)在500～1500m深度范围较平滑,因此STN更新不足; ATN则有较大改善; SOD曲线最接近真实速度曲线。图6为模型误差收敛曲线。由图可见,SOD收敛更好。综上所述,本文提出的SOD的反演结果不依赖子波,而且与另两种不依赖子波的反演方法(ATN、STN)相比,反演精度更高。图4 选取复杂子波(图3f)的不同方法的反演结果

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3091362