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层状介质弹性参数反演问题研究综述 总被引：9，自引：3，他引：6
地震波动方程反问题的研究具有重要的理论意义和实践意义。由于高维波动方程反演问题理论研究的困难和巨大的计算量,层次介质弹性参数研究在数学界和地球物理学引起了广泛的关注。经过前人近三十年的努力,一维声波方程的单参数反演理论已趋成熟,并已逐步实用化。基于矢量波动方程的多参数反演,非脉冲响应对应的反问题是层状介质弹性参数反演需要进一步深入研究的问题。 相似文献
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从二维麦克斯韦方程组出发推导出反演介电常数和电导率等二维介质物性参数的反演公式.反演的步骤是: 建立初始猜测模型，利用电磁波时间域有限差分法模拟正演数据，用正演数据与观测数据之间的数据残差建立目标函数，通过引入一个由麦克斯韦方程计算的伴随场，将目标函数对介质参数的导数表示成显式形式，应用最优化理论得出对初始猜测模型的修改，用共轭梯度法迭代，最终得到反演结果.用合成数据反演具有粗糙地表的非导电介质的介电常数，用实验数据同时反演介电常数和电导率，并比较了麦克斯韦方程反演结果与声波方程反演结果、波动方程偏移剖面的差异. 相似文献
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全波形反演方法是一个有效求解参数重建问题的方法,其本质是一个寻找最优解的优化问题,目前多用局部最优方法求解,如最速下降法、共轭梯度法、高斯-牛顿法、拟牛顿法等.文中给出了常用的优化方法,基于二雏声波方程,将这些方法应用于部分overthrust模型的反演,通过对各方法所得反演模型的精度和计算时间的对比分析,对各个方法的优缺点进行总结,为后续多参数反演或高维方程参数反演提供方法选择上的参考;针对所要求解的反问题,选用的优化方法需要在收敛速率、计算存储量和算法的稳定性之间进行权衡,以得到一个最优的反演结果. 相似文献
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混合范数下的最优化反演方法 总被引：4，自引：1，他引：4
在求解地球物理反问题时，通常根据最小二乘准则构造目标函数进行反演，并在实践中得到了广泛的应用.为进一步增强反演的稳健性及减少多解性，不损失反演结果的分辨率，本文提出了混合范数下的最优化反演方法，它根据数据和模型可能服从不同的概率分布，对数据空间和模型空间采用不同的范数来构造目标函数.在给出目标函数的基础上，导出了混合范数下的线性反演方程.由于该线性反演方程的复杂性，我们采用混合范数下迭代再加权共轭梯度法进行求解.最后，通过对模拟的电阻率数据进行反演，验证了本文计算方法是可行的. 相似文献
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可控源音频大地电磁数据的反演方法 总被引：18，自引：7，他引：18
从反演方程、构造目标函数和求解三方面对用于可控源音频大地电磁法(CSAMT)的实用反演方法中的四种进行了描述．水平层状地层CSAMT法资料的直接反演法首次尝试了一维空间的全资料CSAMT反演，效果较好，但该方法尚难应用于2D、3D复杂介质中；奥克姆反演方法既考虑了横向的光滑函数，又考虑了纵向的光滑函数，得到比较光滑的横向、纵向变化的背景电性结果，但有可能把一些小构造光滑掉．快速松驰反演算法和共轭梯度算法由于计算速度快，占内存少而被用于三维反演中，二者相比，快速松驰算法在求解雅可比矩阵时只做一次正演计算，在更新模型时解小型方程组，所以在速度上更胜一筹．在后三种算法中，由于复杂电性结构无解析解，正演计算都采用数值计算．数值计算的可靠性、速度影响着反演算法的有效性，这方面的研究也将是2D、3D复杂电性结构反演的研究方向之一. 相似文献
6.
本文实现了地面矩形大定源三维频率域反演.矩形大定源三维模型响应计算采用交错网格有限差分技术.正演的微分方程为异常电场满足的非齐次Helmholtz方程,方程右手边源项中的大定源产生的背景格林函数由虚界面法结合虚框法计算.频率域三维反演采用非线性共轭梯度反演技术.反演的数据类型为垂直磁场的频率域响应Hz的实部和虚部分量.数值结果表明,(1)三维模型正演模拟数值结果与前人一致,为三维反演奠定基础;(2)针对两个三维导电模型,分别进行了三维反演数值试算.反演结果可以清晰恢复出异常体的电阻率和位置信息,表明地面矩形大定源三维频率域非线性共轭梯度反演具有可行性.本文研究的意义在于,在电磁响应时频转换技术的基础上,如果将野外实测的瞬变电磁数据变换为对应的频率响应,则结合本文提出的三维反演技术,可以为矩形大定源瞬变电磁数据的三维解释提供一个新的思路. 相似文献
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本文把波动方程反问题与广义Radon 变换的反演相联系。在假定弱散射条件下,把波动方程反问题转化成广义Radon 变换的反演问题,即如何从一系列关于目标函数在某类子流形上的积分值,去求出目标函数.这种转化提供了一种研究波动方程反问题的途径。 相似文献
9.
当前全波形反演方法研究大多针对弹性介质,忽略了真实介质的吸收衰减作用。现有针对粘弹介质的波形反演方法也主要在Q模型给定的假设前提下聚焦于速度参数反演,其Q模型的获取通常利用层析反演得到,分辨率低,不能精确匹配传播过程中的振幅衰减和相位畸变作用,一定程度上影响反演精度。本文提出了一种波动方程Q值波形反演新方法。从描述衰减机制的标准线性体理论出发,本文首先推导得到明确表征振幅衰减和相位畸变作用的简化粘滞声波方程。相比传统方程,本文中方程形式不涉及记忆变量,计算过程中内存需求少,且衰减补偿过程更易于实现。本文进一步得到该方程对应的伴随方程形式和目标函数关于模型参数的梯度表达式,并针对性地给出了克服伴随方程传播不稳定的规则化方案。在速度参数已知的条件下,利用L-BFGS方法实现了Q值波形反演。为缓解波形反演对初始模型的依赖性,一定程度上避免"周波跳跃"问题,本文采用多尺度分析策略进行复杂模型Q值波形反演。此外本文还进一步讨论了目标函数的抗噪性及速度和品质因子双参数波形反演问题,并结合模型试算给出结论与认识。 相似文献
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Regularization methods are used to recover a unique and stable solution in ill-posed geophysical inverse problems. Due to the connection of homogeneous operators that arise in many geophysical inverse problems to the Fourier basis, for these operators classical regularization methods possess some limitations that one may try to circumvent by wavelet techniques.
In this paper, we introduce a two-step wavelet-based regularization method that combines classical regularization methods with wavelet transform to solve ill-posed linear inverse problems in geophysics. The power of the two-step wavelet-based regularization for linear inversion is twofold. First, regularization parameter choice is straightforward; it is obtained from a priori estimate of data variance. Second, in two-step wavelet-based regularization the basis can simultaneously diagonalize both the operator and the prior information about the model to be recovered. The latter is performed by wavelet-vaguelette decomposition using orthogonal symmetric fractional B-spline wavelets.
In the two-step wavelet-based regularization method, at the first step where fully classical tools are used, data is inverted for the Moore-Penrose solution of the problem, which is subsequently used as a preliminary input model for the second step. Also in this step, a model-independent estimate of data variance is made using nonparametric estimation and L-curve analysis. At the second step, wavelet-based regularization is used to partially recover the smoothness properties of the exact model from the oscillatory preliminary model.
We illustrated the efficiency of the method by applying on a synthetic vertical seismic profiling data. The results indicate that a simple non-linear operation of weighting and thresholding of wavelet coefficients can consistently outperform classical linear inverse methods. 相似文献
In this paper, we introduce a two-step wavelet-based regularization method that combines classical regularization methods with wavelet transform to solve ill-posed linear inverse problems in geophysics. The power of the two-step wavelet-based regularization for linear inversion is twofold. First, regularization parameter choice is straightforward; it is obtained from a priori estimate of data variance. Second, in two-step wavelet-based regularization the basis can simultaneously diagonalize both the operator and the prior information about the model to be recovered. The latter is performed by wavelet-vaguelette decomposition using orthogonal symmetric fractional B-spline wavelets.
In the two-step wavelet-based regularization method, at the first step where fully classical tools are used, data is inverted for the Moore-Penrose solution of the problem, which is subsequently used as a preliminary input model for the second step. Also in this step, a model-independent estimate of data variance is made using nonparametric estimation and L-curve analysis. At the second step, wavelet-based regularization is used to partially recover the smoothness properties of the exact model from the oscillatory preliminary model.
We illustrated the efficiency of the method by applying on a synthetic vertical seismic profiling data. The results indicate that a simple non-linear operation of weighting and thresholding of wavelet coefficients can consistently outperform classical linear inverse methods. 相似文献
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地球物理反演是获取地球信息的重要手段,其求解具有严重的不适定性.为获得稳定的反问题结果,通常需要在目标泛函中加入正则化约束项.正确地估计正则化参数一直是地球物理反问题中的难点.目前存在的选取方法需要根据大量的试验来确定正则化参数,工作量十分巨大,并且存在很大的经验性,很难得到最优的正则化参数.针对这个问题,本文提出了一种基于广义Stein无偏风险估计的正则化参数求取方法.该方法的具体思路是通过求解模型参数均方误差的广义Stein无偏风险估计函数,在反问题求解过程中自动求取正则化参数.本文模型测试结果表明,相比于目前常用的方法,通过该方法得到的正则化参数是最优的. 相似文献
13.
时间域的波场延拓方法在本质上都可以归结为对一个空间-波数域算子的近似.本文基于一阶波数-空间混合域象征,提出一种新的方法求解解耦的二阶位移弹性波方程.该方法采用交错网格,连续使用两次一阶前向和后向拟微分算子,推导得到了解耦的二阶位移弹性波方程的波场延拓算子.由于该混合域象征在伪谱算子的基础上增加了一个依赖于速度模型的补偿项,可以补偿由于采用二阶中心差分计算时间微分项带来的误差,有效地减少模拟结果的数值频散,提高模拟精度.然而,在非均匀介质中,直接计算该二阶的波场延拓算子,每一个时间步上需要做N次快速傅里叶逆变换,其中N是总的网格点数.为了减少计算量,提出了交错网格低秩分解方法;针对常规有限差分数值频散问题,本文将交错网格低秩方法与有限差分法结合,提出了交错网格低秩有限差分法.数值结果表明,交错网格低秩方法和交错网格低秩有限差分法具有较高的精度,对于复杂介质的地震波数值模拟和偏移成像具有重要的价值. 相似文献
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本文针对时间推移地震本身包含不同时期的两次或者两次以上的勘探反问题,构造了一种快速有效的反演方法--多尺度全变分法.通过引入全变分正则化来代替传统的Tikhonov正则化,针对待反演参数不连续的情况,提高了算法精度.为了提高计算效率,引入了多尺度方法,从而构造了多尺度全变分方法.在数值模拟中,针对一个时间推移地震反演问题对多尺度-Tikhonov正则化法、单一尺度全变分法、以及本文所构造的多尺度全变分法进行了比较.结果表明,本文所提出的多尺度全变分法是一种稳定、快速和精确的反演方法. 相似文献
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压缩感知技术通常利用地震信号在某一变换域内的稀疏性质,将随机缺失的地震数据重建问题转化为L1正则化问题.本文首先通过Shearlet变换获得地震信号的稀疏性质,再将广义全变分（TGV）约束引入L1正则化模型,构建了基于Shearlet变换的双正则化模型用于重建地下介质的图像.与传统L1正则化方法相比,基于Shearlet变换的双正则化方法不仅考虑了信号的稀疏性,同时兼顾了地下介质结构的复杂性,可以较好的重建地下结构体的图像.最后采用交替方向乘子法（ADMM）求解所建模型,每个子问题均可得到显式解.数值实验对比了基于小波变换、Shearlet变换的L1正则化方法和TGV正则化方法,结果表明基于Shearlet变换的双正则化方法对于随机采样50%数据的情况具有较好的重建结果,同时对于有限范围的连续缺失数据的重建亦具有一定的有效性. 相似文献
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Multi-source seismic technology is an efficient seismic acquisition method that requires a group of blended seismic data to be separated into single-source seismic data for subsequent processing. The separation of blended seismic data is a linear inverse problem. According to the relationship between the shooting number and the simultaneous source number of the acquisition system, this separation of blended seismic data is divided into an easily determined or overdetermined linear inverse problem and an underdetermined linear inverse problem that is difficult to solve. For the latter, this paper presents an optimization method that imposes the sparsity constraint on wavefields to construct the object function of inversion, and the problem is solved by using the iterative thresholding method. For the most extremely underdetermined separation problem with single-shooting and multiple sources, this paper presents a method of pseudo-deblending with random noise filtering. In this method, approximate common shot gathers are received through the pseudo-deblending process, and the random noises that appear when the approximate common shot gathers are sorted into common receiver gathers are eliminated through filtering methods. The separation methods proposed in this paper are applied to three types of numerical simulation data, including pure data without noise, data with random noise, and data with linear regular noise to obtain satisfactory results. The noise suppression effects of these methods are sufficient, particularly with single-shooting blended seismic data, which verifies the effectiveness of the proposed methods. 相似文献
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本文将Tikhonov正则化方法与active-set算法相结合,利用双频电磁波电导率成像原理,求解其反演成像方程.不仅对现有算法进行了改进,也促进了算法的实际应用.本文研究了在双频电磁波电导率成像方程建立后,如何根据其严重病态性质,选择合适的算法求解矩阵成像方程.针对电导率非负的特性,引入正则化参数,将问题转化为一个非负最小二乘问题,并用active-set算法求解.采用改进后的迭代算法对理论模型进行了数值模拟计算,验证了该方法的有效性.应用到实际电导率成像反演,与常规的LSQR、SP-LSQR、Tikhonov正则化等算法进行比较,取得了满意的结果. 相似文献
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不规则采样地震数据的重建是地震数据分析处理的重要问题.本文给出了一种基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建的方法,在最小二乘反演插值方程中,引入正则化功率谱约束项,通过非均匀快速傅里叶变换和修改周期图的方式,自适应迭代修改约束项,使待插值数据的频谱越来越接近真实的频谱,采用预条件共轭梯度法迭代求解,保证了解的稳定性和收敛速度.理论模型和实际地震数据插值试验证明了本文方法能够去除空间假频,速度快、插值效果好,具有实用价值. 相似文献
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随着石油勘探难度的进一步加大,地震数据往往存在采样不规则、地震道缺失等现象,如果不对其进行处理,会对后续的地震成像产生影响,引入成像噪音.针对这一问题,一般是通过地震道插值或数据规则化对叠前数据进行处理,然后采用常规的偏移方法进行成像,本文则是将地震成像看作最小二乘反演问题,在共成像点道集引入平滑算子,在共偏移距/角度道集引入平面波构造算子(PWC)进行约束,通过预条件共轭梯度法使得反偏移后数据与输入数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高、振幅属性更为可靠的成像结果.理论模型和实际资料处理表明,本文方法不仅可以有效压制数据不规则对成像产生的噪音,而且具有更高的成像精度. 相似文献
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叠前逆时偏移在理论上是现行偏移方法中最为精确的一种成像方法,其实现过程中的核心步骤之一是波动方程的波场延拓,而波场延拓的本质是求解波动方程,所以精确、快速地求解波动方程对逆时偏移至关重要.本文采用一种基于时空域频散关系的有限差分方法来求解声波方程,分析其频散和稳定性,实现波场数值模拟,并将分析和模拟结果与传统有限差分法进行对比.分析结果和模型数值模拟结果都表明时空域有限差分法模拟精度更高、稳定性更好.将时空域高阶有限差分法应用到叠前逆时偏移波场延拓的方程求解中,然后再利用归一化互相关成像条件成像,理论模型数据偏移处理获得了精度更高的成像.同时,在逆时偏移波场延拓的实现中,采用自适应变长度的空间差分算子求解空间导数的有限差分策略,在不影响数值模拟和成像精度的前提下,有效地提高了计算效率. 相似文献