预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于数据相似性的不依赖子波的频率域全波形反演 引言 全波形反演(FWI)是一种通过计算正演波场和测量波场之间的全波形数据来重建地下介质模型的非常有用的地球物理技术。这种方法的优势在于它完全利用了测量的全波形数据,并且可以捕捉更多的地质细节。然而,FWI需要处理的问题非常困难,因为它需要详细的地下介质模型,并且必须处理复杂的波传播和散射问题。此外,FWI还需要进行高效优化,并寻找合适的正则化策略,以处理FWI更新中的模型不稳定性。因此,如何获得更好的反演结果是FWI算法中非常重要的问题。 与传统的FWI方法不同,基于数据相似性的不依赖子波的频率域全波形反演是一种基于全波形数据的非依赖子波的反演方法。它利用频域相似性来计算反演中的更新信息,从而使反演结果更稳定和可靠。 本文将介绍基于数据相似性的非依赖子波的频率域全波形反演方法,重点介绍其工作原理和优点。另外,我们还将介绍一些基于数据相似性的反演策略和优化算法,并讨论该方法的应用前景和未来研究方向。 方法介绍 基于数据相似性的非依赖子波的频率域全波形反演方法主要有以下几个步骤: 1.预处理数据:在进行反演之前,需要对数据进行预处理。特别是对于任何样本点,都需要进行相同的频率域和反射位移域分析。这可以使数据具有相同的特征,从而更容易理解。 2.构建模型空间:在此步骤中,建立密度模型(Vs或Vp)的空间分辨率,生成各层之间的界面离散网格,并为每个节点分配相应的初始速度值。此步骤的目的是为FWI中的反演过程提供初始模型。 3.计算正演波场:FWI需要计算从模型发射的正演波场以与测量波场进行比较。在此步骤中,我们利用Helmholtz-Kirchhoff公式来计算3Disotropicacoustic波动方程的正演波场。 4.计算敏感核函数:反演过程不仅要计算正演波场,还需要计算敏感度核函数(或权重)。在此步骤中,我们利用敏感核函数来提取FWI更新的最佳方向。 5.计算更新方向:在这个步骤中,我们计算更新方向,驱动模型向全局最小值优化。对于基于数据相似性的反演方法,更新方向的计算通过计算大量样本的FFT以及其峰值位置来进行。 6.更新模型:在此步骤中,我们将计算得到的更新方向应用于模型中,然后使用正则化策略优化结果。反复地进行更新和优化,直到反演结果收敛。 7.结果分析:在反演过程结束后,需要对反演结果进行分析和解释。这通常涉及到模型匹配的评估和误差分析。 应用前景和未来研究方向 基于数据相似性的非依赖子波的频率域全波形反演方法具有许多优点。首先,它利用频域相似性提高了反演的精度和稳定性。其次,由于其不依赖于子波,这种方法可以处理更复杂的介质性质,适用于不同介质,例如减震层和雪盖区等。最后,该方法可以更有效地处理噪声、散射和多路径问题。 然而,该方法也存在一些挑战和未来的研究方向。首先,由于其频率域的工作流程,此方法需要高效的频率域计算,因此需要进一步优化算法和计算平台。其次,该方法需要大量的预处理和后处理,因此需要进一步优化数据访问和管理方案,以提高算法的效率和扩展性。最后,可以探索结合机器学习和优化方法的反演方案,以进一步提高反演结果的质量和稳定性。 结论 基于数据相似性的非依赖子波的频率域全波形反演是一种基于全波形数据的反演方法,它利用频域相似性来计算反演中的更新信息,从而使反演结果更稳定和可靠。与传统的FWI方法不同,该方法可以处理更复杂的介质性质,适用于不同介质,并且可以更有效地处理噪声、散射和多路径问题。虽然该方法存在一些挑战和未来研究方向,但它仍然具有广阔的应用前景和研究价值。