基于罚函数的全波形反演优化模型及其算法研究

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基于新的惩罚因子算法的波场重构反演

基于新的惩罚因子算法的波场重构反演

基于新的惩罚因子算法的波场重构反演蔺玉曌;李振春;张凯;李媛媛【摘要】全波形反演是一种高精度的反演方法,其目标函数是一个强非线性函数,易受局部极值影响,而且反演过程计算量较大.波场重构反演是近几年提出的一种改进的全波形反演理论.该反演方法通过将波动方程作为惩罚项引入到目标函数中,通过拓宽解的寻找空间减弱了局部极小值的影响,而且反演过程不需要计算伴随波场,提高了计算效率.但该反演方法一直缺少准确的惩罚因子算法,直接影响到该方法的准确度.本文将波场重构反演拓展到时间域并利用梯度法进行波场重构.频率域的惩罚因子用来加强波动方程的约束,而时间域惩罚因子表现为调节模拟波场和实际波场的权重因子.为此,我们根据约束优化理论,在波动方程准确以及重构波场与反演参数解耦的假设下,提出以波动方程为目标函数的新的惩罚因子算法.根据波形反演在应用时普遍存在的噪音干扰、子波错误和低频信息缺失的情况下,应用部分Sigsbee2A模型合成数据对本文提出的算法进行实验.数值实验结果表明:基于新的惩罚因子算法,在其他信息不准确的情况下,波场重构反演可以给出高精度的反演结果.【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2018(061)010【总页数】10页(P4100-4109)【关键词】波形反演;波场重构;约束优化;惩罚因子【作者】蔺玉曌;李振春;张凯;李媛媛【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071【正文语种】中文【中图分类】P6310 引言全波形反演(Full Waveform Inversion,简称FWI,Tarantola,1984;Pratt,1999)利用全波形信息,对地震炮记录与模型正演炮记录的差值建立目标泛函,利用最优化思想计算梯度方向,通过不断迭代更新地下介质参数使两者残差越来越小,从而实现优化介质参数的目的.全波形反演不仅考虑了地震波传播的走时等运动学信息,而且加入了振幅、相位等动力学信息,能够适应强横向变速介质和各向异性介质的速度反演.它是目前精度最高的一种速度反演方法,通过迭代反演得到高精度的地下构造,能够满足目前勘探开发日益复杂的需求,可以为叠前成像技术提供更准确的速度模型,最终提高油气勘探的成功率.全波形反演方法需要大量的模拟地震数据,其计算量正比于炮点和检波点的数量,对一个大型的地震数据进行波形反演的计算量很大.为了提高计算效率,Trezeguet等(1989)将偏移和波形反演结合,迭代中采用成像条件和波形拟合双重标准,提高速度估计的效率.Gong等(2008)提出了基于逆时偏的波形反演方法,减少了炮点和检波点数量,提高了计算效率.Krebs等(2009)利用相位编码技术对所有的炮进行编码,减少了反演过程中计算量.Wang和Goo(2010)提出了多炮地震数据的快速全波形反演方法,这种方法通过生成几个超级炮点,使得炮的数量减少,在不影响反演质量的情况下提高计算效率.Mao和Wu(2012)在波形反演中引入了GPU加速方法,在很大程度上提高了FWI的计算效率.FWI是一个高度非线性欠定问题(董良国等,2013;杨午阳等,2013),观测数据和模型数据之间是非线性对应关系,如果初始速度模型和实际的速度模型相差太多,就会出现局部极值以及周期移位现象,造成迭代反演结果不收敛.针对反演中存在的这些问题,Bunks等(1995)采用空间网格和频率多尺度方法进行波形反演,在反演过程中从低频开始不断地增加高频成分,并对应对模型网格进行加密,很好地解决了各个尺度上解的收敛问题.Luo和Schuster(1990)利用走时互相关作为目标函数进行反演,减弱了对初始模型的依赖;Shin和Cha(2009)将FWI拓展到拉普拉斯域来反演速度的低频信息;Xu等(2012)提出反射波波形反演方法,利用反射波与低波数的速度结构之间的线性关系反演速度场中的背景速度;Chi等(2013)利用基于能量包络的目标函数得到观测数据中的超低频信息进行波形反演,消除了局部极小值的影响,克服了因缺失低频成分无法迭代收敛的缺陷.利用走时层析或者偏移速度分析也可以给FWI提供比较准确的初始速度模型,从而提高反演解的迭代收敛速度(De Hoop,1960; Shen and Symes,2008).Weibull等(2012)把目标函数改成联合偏移速度和全波形反演的形式,解决了初始模型差引起的周期移位问题.陈生昌和陈国新(2016)提出利用基于时间二阶积分的波场反演背景速度.为了提高反演的整体收敛效果,有些研究者还提出了对地震数据加窗的反演思路(Yoon et al.,2003,2012),还有学者提出了利用波场能量加权梯度的方法(Zhang etal.,2011,2012).另外加入一些额外的先验信息也可以约束解收敛到全局最优,Guitton等(2010)通过得到的地质倾角信息作为约束条件,Asnaashari等(2012)通过已知的井数据插值成先验速度信息作为反演过程中的约束,得到了很好的迭代反演结果.van Leeuwen和Herrmann(2013)针对计算效率和局部极值问题,提出了一种改进的波形反演方法:波场重构反演(Wavefield Reconstruction Inversion,简称WRI).该方法通过将波动方程作为惩罚项加入到目标函数中,同时将波场和模型参数作为反演参数进行反演.该方法不需要存储正演波场和计算伴随波场,因此计算效率得到了很大提高,通过拓宽解的寻找空间,WRI的解更加稳定,受局部极值的影响较弱.波场重构反演方法通过惩罚因子将波形匹配项与波动方程惩罚项连接在一起构成目标函数,该常数用来增强或减弱波动方程对目标函数的约束,对反演的精度和稳定性至关重要.van Leeuwen等(2014)优化了WRI的相关理论,给出了重构波场的物理含义并对目标函数中惩罚因子的取值进行了经验性分析;Fang等(2015)在Bayesian理论下对WRI的不确定性进行了定量分析.van Leeuwen和Herrmann(2016)给出了惩罚因子的选取策略:通过使波形匹配项和波动方程项达到同一数量级来求取惩罚因子初始值,然后在反演过程中逐步增大.该策略与da Silva(2015)提出的利用积性函数求取惩罚因子的方法类似,但精度较低,难以保证反演的稳定性.针对波场重构反演中惩罚因子精度较低等问题,本文将波场重构反演拓展到时间域,并利用梯度法进行波场重构.根据时间域增广波动方程,提出了一种新的基于约束优化理论的惩罚因子算法.根据本文提出的算法,针对波形反演在应用时可能存在的噪音干扰、子波错误和低频信息缺失等问题,利用部分Sigsbee2A模型合成数据分别进行了测试,并取得了较好的反演结果.1 基本理论1.1 时间域波场重构反演全波形反演方法利用波场的振幅、走时以及相位信息,根据波形匹配准则通过求取梯度来得到地下介质参数.传统的FWI目标函数表达式如下:(1)上式中m为速度,d为观测数据;P是炮点算子,以此来确定炮点对应的模拟数据.A为正演算子,具体表达式:为时间,Δ是离散的拉普拉斯算子.FWI的目标函数是L2范数下的泛函,可以用伴随状态法(Plessix,2006)求解:(2)求解上式需要计算并存储所有炮点的正演波场:A(m)u=q和伴随波场ψ:A(m)Tψ=PT(Pu-d),对内存的要求很高,而且计算效率较低;在没有准确的初始模型的情况下反演结果很容易受局部极小值影响.为解决上述问题,van Leeuwen和Herrmann(2013)在频率域通过修改目标函数,提出一种基于波场重构的反演方法:将状态方程加入到目标函数中,波场和模型都作为参数进行反演.WRI目标函数的一般数学表示为(3)上式第一项为传统全波形反演中的模拟数据与观测数据的匹配项;第二项为惩罚项,即波动方程,λ>0为惩罚因子.WRI的目标函数包含两个未知量,无法直接求解,但在给定模型参数m的情况下,可以得到一个扩展的状态变量,即重构波场:(λ A(m)TA(m)+PTP)uλ=λA(m)Tq+PTd,(4)其中T代表矩阵的转置,uλ为重构波场,该式又称为增广波动方程.可以看出重构波场与惩罚因子的取值有直接关系,而我们无法根据上式得到一个准确的惩罚因子算法.下面将WRI拓展到时间域.首先将WRI的目标函数重写为如下形式:(5)在最小二乘的理论框架下,对目标函数关于波场求导,整理可得重构波场的更新表达式:(6a)U=u-αgu.(6b)其中U为重构波场,gu为波场更新梯度;但该式由于难以判断收敛性而无法进行求解,因此将重构波场的表达式重写为U=λ′d+(1-λ′)u, λ′=α λ.(7)可以看出,重构波场是观测波场与模型波场通过平衡因子的组合波场,该波场满足已知波动方程,同时包含一定的观测数据信息.新的惩罚因子λ′的取值需要根据初始波场以及观测数据的准确性综合给出,具体算法见下节.在重构波场之后,波场与模型参数不再耦合,可以直接求取模型更新的梯度:(8)1.2 基于约束优化的惩罚因子算法WRI引入惩罚因子的目的是用来调节对远离波动方程约束项的惩罚,但在时间域中,惩罚因子转化为权重项来组合模拟波场与观测波场,以期得到真实的波场或者弥补两者各自的不足从而得到更加准确的反演结果.惩罚因子的准确性直接影响到反演结果的精度,为此我们将其求解过程总结如下等式约束优化问题:minJ(ut,λ) s.t.ut-[λ d+(1-λ)u0]=0.(9)其中ut为真实波场.基于以下原因:1)波动方程准确;2)重构波场与模型参数不再耦合;3)观测数据品质的缺陷可由正演算子进行修正;我们拟采用波动方程作为目标函数:J=,(10)因此可以得到下列关于惩罚因子的方程:J=.(11)同样采用梯度法计算惩罚因子的更新梯度:gλ=A(m)(d-u){A(m)[λ d+(1-λ)u]-q}.(12)在本文中取中间值λ=0.5作为初始值进行更新.注意到惩罚因子的求取是在当前时刻的初始波场和观测波场下计算的,是关于一个常数的更新,计算量较小,易于在反演中实现.惩罚因子的计算过程本质上是在波动方程的约束下,对初始波场和观测波场互相匹配优化的过程.当炮记录包含噪音或者缺少低频信息,或者地震子波不准确时,WRI可以通过准确的惩罚因子来过滤干扰信息从而准确地重构波场进行反演.2 模型试算根据上节提出的惩罚因子算法,首先给出声波近似下一个模型试算结果来验证该方法的正确性,然后在该算法的基础上分别从噪音干扰,子波错误以及低频信息缺失三个问题分析WRI的适应性.2.1 声波近似下模型测试这里本文以部分Sigsbee2A模型为例进行试算,检验WRI以及惩罚因子算法的正确性.图1为真实模型,模型大小为横向7000 m,纵向2400 m,纵横向采样点分别为700、300,网格大小横向10 m,纵向8 m;地表放炮,地面接收,起始炮点在500 m处,共30炮,炮间距200 m;震源子波是主频为10 Hz的Ricker 子波,最大接收时间为2.5 ms,时间采样率为1 ms;图2为初始平滑模型,以下测试基本参数与本节相同;图3为迭代10次后的WRI反演结果.由图3可以看出,在10次迭代之后,WRI可以给出相对准确的反演结果.分别抽取3000 m(图4a)和4000 m(图4b)处的反演速度与初始速度和真实速度进行比较可以发现,针对浅层位置的速度,WRI可以得到准确的速度;但由于来自深层的反射波较弱,难以准确重构真实波场,所以反演结果精度相对较低,但基本可以得到深层的基础构造;针对深层异常体,在迭代次数较少时只能得到其准确位置. 图1 真实模型Fig.1 True model图2 初始模型Fig.2 Initial model图3 10次迭代后反演结果Fig.3 Inversion result after 10 iterations图4 (a) 3000 m处速度曲线对比;(b) 4000 m处速度曲线对比Fig.4 (a) Comparison of velocity at 3000 m;(b) Comparison of velocity at 4000 m 2.2 噪音的敏感性测试在实际生产中,地震记录中会存在大量噪音,反演方法对噪音的敏感性至关重要.下面我们将炮记录加入一定的噪音进行反演,测试该方法对噪音的适应性.本节所用噪音类型为高斯噪音,信噪比0.41.图5a为普通正演炮记录,图5b为包含噪音干扰的炮记录.图6为加入噪音后FWI与WRI的反演结果.由于噪音能量较强,所以在反演时对表层能量进行切除,对表层以下速度进行更新.传统的FWI反演方法直接通过观测数据构造伴随波场,当观测数据包含较多噪音时,其反演结果会受其影响而导致速度不准确,反演结果包含很多假象,难以辨别各处构造(图6a).而WRI在进行模型更新之前首先计算惩罚因子,利用优化的惩罚因子重构波场,可以减弱噪音的影响,使反演结果更加准确(图6b).抽取3000 m(图7a)和4000 m(图7b)处的真实速度与FWI反演结果和WRI反演结果进行比较:FWI的速度波动较大,偏离真实速度,而WRI反演结果较接近真实速度.2.3 地震子波敏感性测试在实际生产中,激发地震的子波是未知的,一般需要首先进行子波评定才可以进行反演.而FWI是基于波形匹配准则进行反演的,当地震子波不准确时,FWI易产生周期移位现象,导致反演结果不准确.频率域的WRI目标函数和增广波动方程对子波的依赖性较强,子波的不准确直接导致重构波场以及模型梯度的错误(Fang et al.,2015).但通过将WRI拓展到时间域可以发现,波场重构过程以及模型梯度是利用波场进行计算的,不涉及波形匹配,对地震子波要求较低.而且基于新的惩罚因子算法,可以尽可能准确地重构真实波场,减弱观测波场和模拟波场子波不匹配的影响.下面我们利用不同的子波进行正演和反演,测试基于新的惩罚因子的WRI对地震子波的敏感性.图8中蓝色为正演使用的地震子波,红色为反演时采用的子波.图9a为子波错误时WRI的反演结果,图9b为对应FWI反演结果.抽取3000 m和4000 m处速度进行比较(图10),可以看出当使用错误的子波进行反演时,由于波形不匹配,FWI 在1000 m处和1500 m处存在明显的周期移位现象,反演结果偏离真实速度,但WRI通过重构波场计算模型更新梯度,对子波的依赖性较小,部分地方(1700 m和2000 m)的速度由于波场的不准确会有所波动,但整体速度基本准确,接近真实速度.2.4 低频信息测试在实际地震勘探中,低频信息是缺失的.而没有充足的低频信息,FWI易陷入局部极值,导致无法收敛.但WRI同时从模型空间和数据空间寻求最优解,对低频信息的依赖性较小,可以得到一个比较好的反演结果.本节通过对地震子波进行滤波处理来检测WRI对低频信息的依赖性.图5 (a) 模拟炮记录;(b) 加噪音后炮记录Fig.5 (a) Seismograms;(b) Seismograms with noise interference图6 (a) 加噪音后FWI反演结果;(b) 加噪音后WRI反演结果Fig.6 (a) FWI inversion result with noise;(b) WRI inversion result with noise图7 (a) 3000 m处速度曲线比较;(b) 4000 m处速度曲线比较Fig.7 (a) Comparison of velocity at 3000 m;(b) Comparison of velocity at 4000 m 图8 不同地震子波Fig.8 Different seismic wavelet图11a中蓝色为时间域正常地震子波,红色为滤除5 Hz以下频率后的子波,图11b为频率域示意图.图12为不同子波的炮记录频谱,可以发现在对子波进行滤波之后,炮记录中几乎不包含任何低频信息,比较符合实际地震勘探情况.为测试本文算法对低频信息的敏感性,本节采用梯度模型(图13)作为初始速度场.图14a为FWI针对缺少低频信息的炮记录反演得到的速度场,图14b为WRI反演结果.两者在浅层的速度准确,但针对深层的异常体,FWI反演结果并未收敛,而且由于缺失低频信息,FWI在深层的速度偏高,远离真实速度,而且深层的异常体并未收敛.WRI通过准确重构波场可以补充部分低频信息,而且同时从模型空间和波场空间进行求解,受局部极值影响较弱,因此反演结果准确.同样抽取3000 m(图15a)和4000 m(图15b)处的速度进行比较,可以看出在缺少低频信息的情况下,基于同样的迭代次数,FWI只能反演处出浅层的速度,在1000 m之后反演结果远偏离真实速度,而WRI的反演结果从浅层至深层一直相对比较准确,深层的异常体已经收敛,而且位置比较准确.图9 (a) WRI反演结果;(b) FWI反演结果Fig.9 (a) WRI inversion result;(b) FWI inversion result图10 (a) 3000 m处速度曲线比较;(b) 4000 m处速度曲线比较Fig.10 (a) Comparison of velocity at 3000 m;(b) Comparison of velocity at 4000 m图11 (a) 时间域滤波前后子波;(b ) 频率域滤波前后子波Fig.11 (a) Wavelet before and after filter in time domain;(b) Wavelet before and after filterin frequency domain图12 滤波前后炮记录频谱Fig.12 Spectrum of seismograms before and after filter图13 初始速度场Fig.13 Initial Velocity3 结论本文在时间域对波场重构反演方法进行了研究,推导了时间域增广波动方程和模型梯度,提出了基于约束优化的惩罚因子算法.基于准确的惩罚因子,并结合波场重构反演理论的优点,从噪音、地震子波错误和低频信息缺失等三个方面对该理论的适用性进行了测试.数值实验表明波场重构反演具体很高的精度,而且通过对惩罚因子的准确计算,可以实现对模拟波场和观测波场的准确组合,在无法准确预测地震波传播特点的情况下(子波错误,噪音等),仍然可以给出较好的反演结果.针对地震勘探中低频信息不足的问题,WRI通过同时从模型空间和数据空间寻求最优解,能够有效地避免局部极值,给出准确的反演速度.图14 (a) 无低频信息下的FWI反演结果;(b) 无低频信息下的WRI反演结果Fig.14 (a) FWI inversion result without low frequency;(b) WRI inversion result without low frequency图15 (a) 3000 m处速度曲线比较;(b) 4000 m处速度曲线比较Fig.15 (a)Comparison of velocity at 3000 m;(b) Comparison of velocity at 4000 m Xu S,Wang D L,Chen F,et al.2012.Inversion on reflected seismic wave.∥SEG Technical Program Expanded Abstracts 2012.SEG,1-7.参考文献【相关文献】Asnaashari A,Brossier R,Garambois S,et al.2012.Regularized full waveform inversion including prior model information.∥ 74th EAGE Conference & Exhibition.Copenhagen: SPE,EAGE.Bunks C,Saleck F M,Zaleski S,et al.1995.Multiscale seismic waveforminversion.Geophysics,60(5): 1457-1473.ChenS C,Chen G X.2016.Full waveform inversion of the second-order time integral wavefield.Chinese Journal of Geophysics (in Chinese),59(10): 3765-3776,doi:10.6038/cjg20161021.Chi B,Dong L,Liu Y.2013.Full waveform inversion based on envelope objective function.∥ 75th EAGE Conference & Exhibition.EAGE.da Silva N V.2015.Automaticwavefield reconstruction inversion.∥ 85th SEG Technical Program Expanded Abstracts.Society of Exploration Geophysicists,1332-1336.De Hoop A T.1960.A modification of Cagniard′s method for solving seismic pulse problems.Applied Scientific Research,Section B,8(1): 349-356.DongL G,Chi B X,Tao J X,et al.2013.Objective function behavior in acoustic full-waveform inversion.Chinese Journal of Geophysics (in Chinese),56(10): 3445-3460,doi:10.6038/cjg20131020.Fang Z,Lee C,Silva C,et al.2015.Uncertainty quantification for wavefield reconstruction inversion.∥77th EAGE Conference and Exhibition 2015.EAGE.Gong B,Chen G Q,Yingst D,et al.2008.3D waveform inversion based on reverse time migration engine.∥SEG Technical Program Expanded Abstracts 2008.S EG,1900-1904. Guitton A,Ayeni G,Gonzales G.2010.A preconditioning scheme for full waveform inversion.∥SEG Technical Program Expanded Abstracts 2010.SEG,1008-1012.Krebs J R,Anderson J E,Hinkley D,et al.2009.Fast full-wavefield seismic inversion using encoded sources.Geophysics,74(6): WCC177-WCC188.Luo Y,Schuster G T.1990.Wave-equation traveltime + waveform inversion.∥ 60th SEG Expanded Abstract.SEG,1223-1225.Mao J,Wu R S.2012.Multiscale full waveform inversion using GPU.∥SEG Technical Program Expanded Abstracts 2012.SEG,1-7.Plessix R E.2006.A review of the adjoint-state method for computing the gradient of a functional with geophysical applications.Geophysical Journal International,167(2): 495-503. Pratt R G.1999.Seismic waveform inversion in the frequency domain,Part 1: Theory and verification in a physical scale model.Geophysics,64(3): 888-901.Shen P,Symes W W.2008.Automatic velocity analysis via shot profilemigration.Geophysics,73(5): VE49-VE59.Shin C,Cha Y H.2009.Waveform inversion in the Laplace—Fourier domain.Geophysical Journal International,177(3): 1067-1079.Tarantola A.1984.Inversion of seismic reflection data in the acousticapproximation.Geophysics,49(8): 1259-1266.Trezeguet D,Vujasinovic Y,Tarantola A.1989.Velocity model optimization by image focusing and waveform modeling using prestack depth migration.∥ 1989 SEG Annual Meeting.Dallas,Texas: SEG,1247-1250.van Leeuwen T,Herrmann F J.2013.Mitigating local minima in full-waveform inversion by expanding the search space.Geophysical Journal International,195(1): 661-667.van Leeuwen T,Herrmann F J,Peters B.2014.A new take on FWI-wavefield reconstruction inversion.∥ 76th EAGE Conference and Exhibition 2014.EAGE.van Leeuwen T,Herrmann F J.2016.A penalty method for PDE-constrained optimization in inverse problems.Inverse Problems,32(1): 015007.Wang B L,Goo J H.2010.Fast full waveform inversion of multi-shot seismic data.∥SEG Technical Program Expanded Abstracts 2010.SEG,1055-1058.Weibull W,Arntsen B,Nilsen E.2012.Initial velocity models for Full Waveform Inversion.∥ SEG Technical Program Expanded Abstracts 2012.SEG,1-4.YangW Y,Wang X W,Yong X S,et al.2013.The review of seismic Full waveform inversion method.Progress in Geophysics (in Chinese),28(2): 766-776,doi: 10.6038/pg20130225. Yoon K,Shin C,Marfurt K J.2003.Waveform inversion using time-windowed back propagation.∥ 73rd SEG Expanded Abstracts.SEG,690-693.Yoon K,Suh S,Cai J,et al.2012.Improvements in time domain FWI and its applications.∥SEG Technical Program Expanded Abstracts 2012.SEG,1-5.Zhang Z G,Lin Y Z,Huang L J.2011.Full-waveform inversion in the time domain with an energy-weighted gradient.∥ SEG Technical Program Expanded Abstracts 2011.SEG,2772-2776.Zhang Z G,Huang L J,Lin Y Z.2012.A wave-energy-based precondition approach to full-wa veform inversion in the time domain.∥ SEG Technical Program Expanded Abstracts 2012.SEG,1-5.附中文参考文献陈生昌,陈国新.2016.时间二阶积分波场的全波形反演.地球物理学报,59(10): 3765-3776,doi: 10.6038/cjg20161021.董良国,迟本鑫,陶纪霞等.2013.声波全波形反演目标函数性态.地球物理学报,56(10): 3445-3460,doi: 10.6038/cjg20131020.杨午阳,王西文,雍学善等.2013.地震全波形反演方法研究综述.地球物理学进展,28(2): 766-776,doi: 10.6038/pg20130225.。

频率域全波形反演方法简介

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频率域全波形反演方法简介郑文怡(地球物理11-1,资源与地球科学学院,中国矿业大学,徐州)摘要:全波形反演直接利用振幅、走时和相位等地震波场运动学及动力学参数,其反演精度可达到波场数量级。

频域的全波形反演相比时域的全波形反演而言,在运算速度上有所提高。

不同频率数据对异常体反映能力不一,从不同频段反演,能够精细刻画地下速度体的细节部分。

本文简单介绍了频域全波形反演的发展以及大体流程,列举一个实例,来展示频域全波形反演的特点。

关键字:频率域全波形反演,速度模型Brief Introduction of Frequency-domain Full WaveformInversionZHENG Wenyi(Class 11-1 in Geophysics, School of Resources and Earth Science, CUMT, Xuzhou) Abstract: The full waveform inversion (FWI) method directly utilizes the kinematic and dynamic information of the seismic wave field like the amplitude, travel time, phase, etc. The inversion precision can reach the magnitude of wave field. Compared with the FWI in time domain, FWI in frequency domain is improved on the operation speed. Different data have different capabilities in reflecting the abnormal body. When inversing from different frequencies, WFI can finely describe the details of the underground velocity body. This paper simply introduce the development of frequency-domain WFI inversion and its general process. An example is cited to show the characteristics of frequency-domain WFI inversion.Keywords:frequency-domain full waveform inversion, velocity model1国内外研究现状地球物理学的基本方法是通过研究各种地球物理场的特征来揭示地球内部复杂的结构和构造。

全波形反演研究现状及发展趋势

全波形反演研究现状及发展趋势

文章编号 &333%&((&#$3&($3&%33<<%3<收稿日期 $3&#%&$%3+%改回日期 $3&(%3&%3#&作者简介 杨勤勇#&+,('$"男"博士"教授级高级工程师"长期从事物探技术研究和物探科技管理工作&基金项目 国家科技重大专项#$3&&[\353&(%33&%33$$资助&"全波形反演研究现状及发展趋势杨勤勇 胡光辉 王立歆中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院 江苏南京$&&&3#摘要 全波形反演技术是当前勘探地球物理领域的研究热点之一&新一轮的全波形反演研究触及了波场模拟+梯度估计+数据预处理+目标泛函的选择等诸多深层次的内容"逐渐将全波形反演对实际观测系统+地震数据等要求的局限性以及其具备的潜力揭示出来&通过对全波形反演理论和技术研究进展及应用现状的全面调研"介绍了全波形反演算法研究从时间域到频率域+再到混合域和拉普拉斯域的发展进程%阐明了全波形反演技术已实现海上地震资料应用但对陆上地震资料还没有真正成功实例的应用现状%着重分析了陆上资料全波形反演应用的瓶颈主要在于观测系统的限制+低频数据的缺失+数据预处理面临的挑战以及近地表条件和激发接收的影响等%指出了发展分步骤+分尺度的反演方法和反演策略以及多种手段的有效联合是实现陆上资料全波形反演的有效途径&关键词 全波形反演%研究进展%应用现状%实用化瓶颈%前景展望A %#(&34#+,+!V47I I C 4&333%&((&4$3&(43&43&&中图分类号 1,#&4(文献标识码 .3.4.56704/5/>45;22.?.918<.;//6.;21C C >99F 5?.C 16<:;?.64:1;_B C O T 7C Q ?C O "R G^G B C O 0G 7"Y B C O U7L 7C #"'$#N *7E *#N ,/@'7(3B *@*(C 7,W $@!'!0!*"K ($<'$%$&&&3#"+,'$($)B 4/657/(Z G @@M B N :K ?;F7C N :;I 7?C #Z Y D $7I ?C :?K E 0:0?E 7I I G :7C E 0:O :?H 0Q I 78I :L H@?;B E 7?C 4)0:C :M;?G C J I E G J Q 7C N ?@N ::I 7CF B C Q J ::H :;7I I G :I "I G 80B IM B N :K 7:@J I 7F G @B E 7?C "O ;B J 7:C E :I E 7F B E 7?C "J B E B H ;:%H ;?8:I I 7C O "?-%V :8E 7N :K G C 8E 7?C B C J I ??C 4)0?I :K G ;E 0:;I E G J 7:I ;:N :B @E 0:@7F E B E 7?C I ?K O :?F :E ;QB C J I :7I F 78J B E B "B I M :@@B I E 0:H ?E 7:C E 7B @?K Z Y D "E 0;?G O 0B C ?N :;B @@7C N :I E 7O B E 7?C ?C E 0:Z Y D E 0:?;Q "E :80C ?@?O Q B C J B H H @78B E 7?C I E B E G I "M :7C E ;?%J G 8:Z Y D J :N :@?HF :C E "K ;?FE 7F :J ?F B 7C E ?K ;:XG :C 8Q J ?F B 7C B C JU BH @B 8:J ?F B 7C ":I H :87B @@Q E ?E 0:0Q -;7JJ ?%F B 7C 4D E 7I I 0?M C E 0B E Z Y D 0B I -::C B @;:B J Q I G 88:I IK G @@Q G I :J 7C E 0:F B ;7C :J B E B "0?M :N :;7E 7I I E 7@@B 80B @@:C O :7C @B C J J B E B B H H @78B E 7?C %-?E E @:C :89I ?K E 0:@B C J J B E B B H H @78B E 7?C B ;:B C B @Q /:J "I G 80B I @7F 7E B E 7?C ?K O :?F :E ;Q"@B 89?K @?M %K ;:X G :C 8Q 8?F H ?C :C E ?K J B E B "E 0:80B @@:C O :?K J B E B H ;:%H ;?8:I I 7C O "E 0:C :B ;I G ;K B 8:8?C J 7E 7?C I B C J I ?G ;8:%;:%8:7N :;@7F 7E B E 7?C ?K @B C J B 8X G 7I 7E 7?C %Z 7C B @@Q 7E 7I 8?C 8@G J :J E 0B E I E :H %-Q %I E :H 07:;B ;8078B @F G @E 7%I 8B @:I E ;B E :O 7:I B C J 8?F -7C B E 7?C ?K J 7K K :;:C EF :E 0?J IM ?G @J -:B N B 7@B -@:E ?;:B @7/:E 0:@B C J J B E B Z Y D B H H@78B E 7?C 4D .EF 1624(Z Y D ";:I :B ;80H ;?O ;:I I "B H H @78B E 7?C I E B EG I "Z Y DH ;B 8E 78B @-?E E @:C :89I "H ;?I H :8E ""纵观石油工业的发展历程"其实是一部勘探地球物理技术的发展史&每一次勘探地球物理技术的进步都带来了油气产量的飞跃&随着勘探开发程度的不断深入"对高精度成像+储层描述和精细地震地质解释提出了更高的要求"亟需地球物理技术"尤其是精确的反演成像技术的进步&全波形反演#K G @@M B N :K ?;F7C N :;I 7?C "Z Y D$理论和技术以其高精度+多参数建模的能力"吸引了越来越多的勘探地球物理学家的目光"已成为当前勘探地球物理领域的研究热点&它利用叠前地震波场中的运动学和动力学信息"具有揭示复杂地质背景下构造细节及岩性的潜在能力&但是"在数学上它是一个高度病态的非线性问题)&*"需要解决其多解性及收敛性问题&从地球物理角度看"它涉及模型的参数<<第5#卷第&期$3&(年&月石"油"物"探^*>1R _W D !.U16>W 1*!)D "^Z >61*)6>U *]P=?@45#""?4&A B C 4"$3&(化+误差泛函的建立+数据预处理+波场的数值模拟+子波的估计等研究内容)$*&在某种程度上可以说"全波形反演理论和技术是地球物理领域的一项终极技术&因此"该项技术的发展必然是长期的+逐步完善的过程&全波形反演是c B Q:I估计理论在勘探地球物理领域的一个应用范例&它可以描述为一个基于地震全波场模拟的数据拟合过程"其使用了地震记录中的全波形信息)&*"而不像其它传统的方法仅使用地震波形中的部分信息#如旅行时层析成像等技术$&全波形反演的实现是在正则化约束下通过更新迭代初始模型进而减小计算数据和观测数据之间的误差"逐步逼近真实模型的过程)#*&理论上"全波形反演已被证明为一种建立高精度速度模型的有效手段)(%5*&全波形反演理论是一套完美的体系"但它对数据+初始模型+地震波正演+激发子波是有理论假设的&某些数值模型验证全波形反演过程可以得到几乎和真实模型完全匹配的反演结果"但是在复杂介质情况下"即使理论模型数据的Z Y D反演结果也不收敛"更不用说实际地震数据了&Z Y D反演结果很难收敛到正确的结果上"核心问题在于地震波波场#尤其是反射地震波场$与反演参数之间的关系是严重非线性的"误差泛函存在非常多的局部极值点"因此需要很好的初始模型来降低误差泛函的非线性性&然而"在复杂介质和低信噪比情况下"正确的初始模型的获取本身就十分困难%其次"简单的地震波正演模拟算子不能模拟实测地震波场中复杂的波现象%第三"地震子波的空变特征更加重了地震波场与反演参数之间的非线性关系"这是陆上地震数据进行Z Y D测试更为困难的基本原因&更深入地看"地震波在地下介质中传播"不同的波现象与不同的介质成分紧密关联&譬如潜波#S7N7C O Y B N:$可以认为是一种地表观测的透射波"利用S7N7C O Y B N:可以反演背景速度#初始速度模型$&但是"S7N7C O Y B N:要在深层介质中传播"一定是低频的&另一方面"还需要长偏移距才能观测到中深层的S7N7C O Y B N:&这是Z Y D需要低频长偏移距数据的基本原因&缺乏了低频长偏移距数据"背景速度就需要用其它的方式获取&与此同时"Z Y D的实用化必然与计算效率相关&在一般的迭代算法中"Z Y D的一个迭代步骤至少需要全部炮集的#次地震波正演计算&据此可以看出"Z Y D的计算量多么巨大9总之"尽管Z Y D理论和技术看起来很完美"但是它的理论限制和应用瓶颈很多&在海上地震资料处理中"全波形速度反演的精度比目前的层析速度反演要高&陆上资料的全波形反演应用主要受限于子波空变+信噪比低"经典意义下的全波形反演还没有很成功的应用实例&但是"无论如何"当前的Z Y D反演技术主要功能还是估计比较精确的背景速度"与逆时偏移#;:N:;I:%E7F:F7O;B E7?C"6)P$一起实现精确的反射地震波成像"距离精确的储层参数反演还有较长的路要走&深入分析Z Y D理论及其受限制原因"提出满足其基本假设的数据预处理方法和实现Z Y D的更合理的流程"是将Z Y D导向实用化所必须的举措&我们在全面调研的基础上"介绍了全波形反演技术的研究进展+应用现状+存在的瓶颈及发展趋势"着重分析了陆上地震资料应用的困难及可能的解决方案"最后展望了全波形反演技术的实用化进程&&"全波形反演技术研究进展$3世纪'3年代")B;B C E?@B)&",*提出了基于广义最小二乘的时间域全波形反演"这一方法的产生推动了全波形反演的发展"对其后全波形反演理论体系的发展产生了深远影响&)B;B C E?@B借鉴了共轭状态法求梯度的思想"通过炮点正传波场与检波点残差逆传波场的互相关估计出梯度方向"避开了Z;:80:E导数的直接计算"使得二维时间域全波形反演的实现成为可能&据此也可以看出"高精度+高效率地模拟地震波传播的波场是全波形反演计算的核心问题)<*&=7;7:G L)'%+*首先将二阶有限差分交错网格方法运用于地震波场模拟%之后"U:N B C J:;)&3*将该方法推广至四阶"由于其在精度及效率上与全波形反演的要求吻合)&&*"四阶有限差分交错网格法一直被广泛采用&此外"`?I@?K K等)&$%&#*提出的伪谱法和P B;K G;E)&(*提出的有限元法也得到了充分的应用和发展&在反演策略上"由于时间域全波形反演可以灵活地对数据进行必要的预处理"以及灵活选取所需的特征波等特点而受到关注&但时间域反演同时反演所有频率成分"增大了问题的非线性性"因此"c G C9I等)&5*提出了时间域的多尺度反演"这种算法通过对资料的处理将问题分解为不同的空间尺度"增加了问题求解的稳定性"降低其非线性程度&$3世纪+3年代"1;B E E)&,%&<*将)B;B C E?@B的理'<石"油"物"探第5#卷论发展到了频率域"由此奠定了频率域全波形反演发展的基础"并极大地推动了全波形反演的实用化进程&在此之前"P B;K G;E)&(*就明确指出"对于处理多震源问题"频率域的有限元或有限差分法是最有效的数值离散化手段&但后来被>H:;E?等)&'*证明频率域波场模拟在处理三维较大模型时有很大的局限性"尤其是对内存的需求&频率域全波形反演仅需几个离散的频率即可完成模型的高精度重建"因此"对每道地震记录而言"几个相应的傅里叶级数取代时间域整个时间序列"大大节省了存储空间%其次"频率域全波形反演直接在频率域求解"反演过程中直接处理频率域的解"因此"容易实现从低频到高频的多尺度反演%此外"频率域求解过程中容易加入吸收因子等参数)&&*&所以"近年来频率域全波形反演备受关注&频率域正演的发展为频率域反演的实现奠定了基础&其中具代表性的有>H:;E?等)&'*提出的基于三维$<点加权平均算子的粘声波正演法%c;?I I7:;等)&+*提出的省资源有限体积法%*E7:C C:等)$3*提出的不连续的^B@:;% 97C方法&由于三维频率域正演对内存的超大要求"一般的机群很难满足"使三维频率域全波形反演的发展受到了很大的限制"也因此促进了频率域反演联合时间域正演的混合域反演方法的发展)$&*&混合域反演联合了频率域反演和时间域正演的优点"利用傅里叶变换在波场模拟过程中直接求解频率域的解"不增加额外的计算量"同时可以获得多个频率域的波场信息&这种算法既节约了存储空间+方便实现多尺度算法"又可以灵活地对数据进行预处理"且不需要超大内存空间"更适应现有机群设施"在计算资源满足的条件下适用于大规模并行计算"最大程度地提高计算效率)&&*&所以"混合域反演方法的诞生极大程度地促进了三维全波形反演在实际资料中的应用进程&低频数据与初始模型的耦合是全波形反演在实际资料应用中遇到的最大瓶颈&低频信息的缺失"使得常规建模手段难以满足全波形反演对初始模型精度的要求&因此"无论是时间域反演还是频率域反演"往往造成模型更新迭代过程中的错误收敛&为了解决实际应用中的这一问题"W07C 等)$$%$(*利用拉普拉斯域对频率不敏感的特性发展了拉普拉斯域的全波形反演&遗憾的是拉普拉斯域的全波形反演只能恢复模型中的长波长信息"并不能获得像频率域全波形反演那么高的精度&但有了准确的长波长速度分量"作为频率域全波形反演的初始模型"是帮助频率域全波形反演绕过低频信息的有效手段&因此"`7F等)$5*又发展了拉普拉斯域联合频率域的全波形反演&近年来"全波形反演得到了越来越多的关注"一些优化算法的提出更促进了全波形反演的实用化进程&全波形反演从最初的时间域已经逐步发展到了频率域+拉普拉斯域"值得一提的是混合域算法的提出对全波形反演的实用化进程有着巨大的推进作用&在当前计算能力快速发展的支撑下"全波形反演的应用已经从二维走向了三维"从模型验证阶段逐渐走向了实用化阶段&$"全波形反演的应用现状全波形反演的应用最早出现于$3世纪'3年代"^B G E07:;等)$,*和P?;B)$<*实现了二维地震资料的全波形反演&这些应用实例证明了全波形反演是一种高精度的建模手段"它具有精细刻画地下构造及岩性的能力"但同时也指出了全波形反演对初始模型的严重依赖"这一0病态1性使得全波形反演在缺少低频信息的情况下很难取得成功&受计算资源的限制"当时Z Y D技术的应用始终局限在二维情况&之后"地球物理学家对全波形反演的应用进行了更深入的研究"一些新方法被应用到全波形反演中"并出现了很多成功应用的案例)$'%#&*&三维全波形反演在$3世纪+3年代中后期陆续出现)#$%##*"当然计算水平的提高在三维全波形反演应用中扮演了重要角色&$3&3年"W7;O G:等)#(*率先对挪威北海油田#=B@0B@@地区$>c!数据实现了三维全波形反演"这一成果极大地鼓舞了全波形反演的研究热潮&=B@0B@@地区由于浅层气云的覆盖"一直是建模+成像的难点"甚至被称为勘探的0盲区1&全波形反演不仅对该气云形态进行了准确的描述"对其周边充气的断裂构造也进行了精细的刻画&由此也发展了直接对高精度速度体进行地质解释的地震资料解释新思路&浅层建模一直是建模的难点"从=B@0B@@地区反演结果来看"全波形反演完全有能力实现浅层的高精度建模"其对该地区浅表层古河道的精细刻画"达到了常规建模手段无法达到的精度&之后"全波形反演对海上三维实际资料的应用陆续出现)#5%#<*&遗憾的是"这一技术仍然停留在只能应用于海上地震资料阶段"陆上资料的应用还存在很大挑战"主要是无法提供满足全波形反演要求精度的初始速度模型及足够低频的观测数据&+<第&期杨勤勇等4全波形反演研究现状及发展趋势$3&$年"壳牌公司与东方地球物理公司合作实现了二维陆上资料的全波形反演)#'*&虽然这一研究是基于低频大偏移距的特殊观测系统"在实际地震资料采集中很难大规模实施"但这一结果也证明了陆上资料全波形反演应用的可行性&从&h5R/的初始频率开始反演"减少了全波形反演对初始模型的依赖&大偏移距的勘探"保证了记录中的全波场信息&因此"从一个均匀递增的背景速度场出发"也得出了很好的反演效果&低频数据对恢复长波长速度分量起到了重要作用&也再一次证明了低频数据的重要性&在$3&#年美国勘探地球物理学家学会#W*^$年会上"出现了很多不同区块的全波形反演实际资料应用实例&此外"拉普拉斯域的全波形反演也得到了发展&1Q G C等)#+*发展了拉普拉斯域的三维弹性波全波形反演&与直接解法不同"他们采取和频率域近似的迭代解法"使该方法更适用于大尺度三维全波形反演&针对海洋深水环境"U::等)(3*提出了一种剥离直达波的拉普拉斯域全波形反演"与常规的对数正态的拉普拉斯域全波形反演相比"剥离直达波的全波形反演方法更适合海洋深水环境&此外"拉普拉斯混合频率域的全波形反演也在实际资料应用中得到了验证)$(*&在缺少低频信息的情况下"利用拉普拉斯域全波形反演对频率不敏感的特性首先恢复长波长信息"继而以此为初始模型利用频率域全波形反演恢复模型的短波长分量"实现模型的高精度重建&国内对全波形反演的研究起步较晚"技术水平较国外还有一定的差距"目前国内还没有看到全波形反演成功应用的实例&针对国内陆上探区特点"中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院开展了针对目标层的全波形反演研究"并取得了阶段性成果)(&*"该结果展示了全波形反演对中浅层建模的积极作用"对成像剖面有较大改善"构造与测井信息更加吻合&目前"无论是海上资料还是陆上资料的全波形反演"都使用层析反演的手段来获取初始速度模型"但结果表明"这一速度模型精度并不能满足全波形反演的要求&因此"W07C提出的拉普拉斯域全波形反演为经典意义下的全波形反演提供初始速度模型备受关注&此外"特征波的波形反演也为初始模型建模带来了新的曙光&虽然我们已看到了陆上资料全波形反演成功应用的实例"但这些大多需要特殊的观测系统和低频勘探作为保障"又或者与经典意义下的全波形反演不同"仅实现了特征波的全波形反演&所以"能否实现陆上地震资料的全波形反演"更进一步地说"能不能实现常规观测系统下陆上资料的全波形反演"将是极具挑战性的研究课题&#"陆上地震资料应用的瓶颈及发展动向""理论上"全波形反演处理应用于海上地震资料或陆上地震资料时并无差异&无论是波场模拟+梯度求取还是优化算法都是同一套理论体系&那么"为什么海上地震资料可以正确收敛到一个高精度的速度模型"而陆上地震资料的应用却一直受到限制呢6王华忠等)($*从概率论的观点分析了波形反演的本质"并指出在假设观测噪声为高斯白噪的情况下"c B Q:I估计可以在最小二乘意义下实现%分析了全波形反演难以实现的根本原因在于数据空间向参数空间映射的强非线性关系以及介质模型的复杂性和描述地震波场物理传播过程的正演算子的复杂性&胡光辉等)#*通过模型验证分析了全波形反演的应用现状并指出了其在陆上资料应用中的困难&对比海上地震资料与陆上地震资料的特点"从数据域的角度出发"我们认为陆上地震资料全波形反演的应用瓶颈主要在于(&$全波形反演要求全方位角+大偏移距的观测系统&海洋资料>c!数据很好地适应了这一要求"=B@0B@@油田的成功应用也证实了这一点&而陆上地震资料的常规三维勘探多为滚动采集"这对全方位角的要求有一定的限制&但最为严重的是"传统的观测系统设计多基于反射波勘探"偏移距较小"波路径正交程度差"这在很大程度上限制了全波场信息的获取&$$低频信息的缺失&海上数据去除海洋噪声干扰"一般最低可用频带为#43%#45R/&而传统的陆上检波器所能响应的频带有效范围往往在,R/以上"即使数字检波器可以响应低频信息"而面波的干扰也使得该频段不可用&此外"常规的建模手段又很难较准确地恢复模型的长波长信息&因此"没有低频数据与初始模型很好地耦合"使这一0病态1的反演问题极易陷入局部极小"不能获得全局的最优解&#$数据预处理面临挑战&全波形反演除了运用地震波的走时信息"最重要的是它考虑了波传播的动力学特征"因此在数据拟合过程中"其对噪声非常敏感&这就对数据预处理工作提出了更高的3'石"油"物"探第5#卷要求"既要消除噪声干扰"又不能破坏波的动力学特征&尤其在声波近似的全波形反演过程中"面波作为干扰波需要清除"而在去除面波的过程中"往往损害了地震记录的低频信息&甚至由于其线性特征"同时损害了初至及浅层折射等有明显线性特征的有效波信息&($与海上气枪震源相比"陆上炸药震源稳定性较差"受药量+激发岩性等因素影响"随机干扰严重&地面检波器受地表条件影响也制约了陆上资料的品质"且检波器与地面的耦合性远远不能做到水上检波器与海水这种一致性的耦合&而且与海水这一均质的速度体相比"近地表介质极其复杂"许多不确定因素导致波动方程并不能完全模拟全部波形"因此在构建误差函数时累积了更多的错误与误差"进而影响其收敛方向&全波形反演是一套完美的数学理论体系"已逐渐从模型试算走向实际资料的应用"并已在海上资料的实际应用中获得了成功&陆上资料的成功应用虽然还存在种种困难"但地球物理学家们已经注意到了其中的种种挑战"意识到陆上资料全波形反演应用的限制已经不属其理论范畴&所以"当前全波形反演的发展已经从理论研究转向了推动其实用化的研究"以及为全波形反演实用化的各种准备工作的研究&针对陆上资料特点"\G等)(#*发展了基于反射波的波形反演研究"并在实际资料应用中取得了较好的效果"也使特征波的全波形反演受到了人们的关注&c;?I I7:;等)((*改进了反射波全波形反演的目标函数"使用伴随状态法的全波形反演策略实现了反射波这一特征波的全波形反演&特征波全波形反演"使用某一或某一些特征波的走时和波形信息逐步逼近全波形反演的结果及精度"是解决陆上资料全波形反演问题的有效途径&这一方法也在实际资料应用中得到了验证)(5%(,*&此外"针对陆上资料低频信息缺失问题的研究也取得了新的进展)(<%('*&通过低频补偿+频率外推以及改变目标函数)(+%53*对频率的敏感性等方式"减小低频信息缺失带来的不利影响"完成缺少低频信息下的全波形反演&("全波形反演应用前景展望全波形反演技术是地球物理领域一个新的研究热点"近年来得到了快速的发展&在某些海上实际资料的应用中得到了优于现有其它速度建模方法的结果"陆上地震资料全波形反演的应用还受到种种限制&随着地震采集技术水平的不断提高"全波场+宽频带+炮检对等观测手段的实现"以及预处理保真技术的发展"陆上全波形反演的应用将逐步走向实用化&我们认为"经典的全波形反演方法的实用化是非常困难的"需要发展一种反演流程"通过分步骤+分尺度+多种手段联合来实现全波形反演"大幅度提高目前的速度估计和成像的精度&王华忠等)($*分析指出"速度场的反演利用特征波的波形反演#!Y D$要优于全波形反演%需要合理地增加相位信息在泛函中的比例以及考虑模型的先验信息& Z Y D反演的根本问题在于地震波场与反演参数之间的非线性性"在于实测地震波场的概率特征并不完全符合高斯分布"在于地震波正演不能很好地模拟实测波场"在于反射波振幅不只受速度改变的影响&针对这些根本问题"首先要弄清楚地震波场中的不同成分与速度参数的不同成分之间的关系"尽量让这些关系紧密化和线性化&因此"将地震波场分解成特征波场"不同特征波场成分反演速度场的不同成分"综合应用波场中的旅行时+相位+振幅信息"构建实用化的全波形反演技术的反演流程"是将全波形反演技术应用于陆上地震数据当前需要解决的问题&\G等)(#*发展的反射波全波形反演就是这种特征波反演思想的体现&此外"通过设置目标函数对减小非线性问题"提取波场特征量信息以及对不同摄动尺度的响应扮演着重要角色&董良国等)53*分析了不同的目标函数随不同物性参数的不同摄动尺度的变化性态"并给出了模型验证结果"对选择合理的反演方法以及反演策略具有重要意义&不同目标函数的非线性程度不同"对目标函数形态的有效分析是研究陆上资料全波形反演应用的恰当举措&拉普拉斯域全波形反演以及地震道包络构造的目标函数正是利用了它们在数据空间和模型参数之间的相对较低的非线性程度&所以"分步骤+分尺度反演方法和反演策略以及多种手段的有效联合是实现陆上地震资料全波形反演的有效途径&我们相信"在不久的将来"全波形反演基本思想和方法一定会对弹性参数反演+多参数反演!建模+高精度成像以及储层参数估计与储层描述产生积极而又深远的影响&参"考"文"献)&*")B;B C E?@B.4D C N:;I7?C?K I:7I F78;:K@:8E7?CJ B E B7CE0:B8?G I E78B H H;?L7F B E7?C)A*4^:?H0Q I78I"&+'("(+#'$(&$5+%&$,,&'第&期杨勤勇等4全波形反演研究现状及发展趋势。

几种优化方法在频率域全波形反演中的应用效果及对比分析研究

几种优化方法在频率域全波形反演中的应用效果及对比分析研究
中图分类号文献标识码doi106038p631apg犆狅犿犪狉犻狊狅狀狊犪狀犱犪狀犪犾狊犲狊狅犳狊犲狏犲狉犪犾狅狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀犿犲狋犺狅犱狊犻狀狋犺犲狆狔狆犪犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犳狉犲狌犲狀犮犱狅犿犪犻狀犳狌犾犾狑犪狏犲犳狅狉犿犻狀狏犲狉狊犻狅狀狆狆狇狔gaofenxialiucaifengxuanluqiwangdiang犆狅犾犾犲犲狅犌犲狅犈狓犾狅狉犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犑犻犾犻狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋犆犺犪狀犮犺狌狀130026犆犺犻狀犪犵犳狆犵狔狔犵犃犫狊狋狉犪犮狋fullwaveforminversionmethodisausefulmethodinarameterreconstructinwhichisessentiallanpgyotimizationroblemtofindtheotimalmodeltoreachtheminimaofthemisfitfunctionbnowlocalpppyotimizationmethodsarecommonlusedtosolvethisroblemsuchasthesteeestdescentmethodconuatepyppjgradientmethodgaussnewtonmethoduasinewtonmethod犲狋犪犾
re f q u e n c y - d o ma i n f u l l w a v e f o r m i n v e r s i o n .P r o g r e s s i n G e o p h y s .( i n C h i n e s e ) ,2 0 1 3 ,2 8( 4 ) : 2 0 6 0 — 2 0 6 8 , d o i : 1 0 . 6 0 3 8 /
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地震全波形反演方法研究综述_杨午阳

地震全波形反演方法研究综述_杨午阳

地震全波形反演⽅法研究综述_杨午阳第28卷第2期2013年4⽉(页码:0766-0776)地 球 物 理 学 进 展PROGRESS IN GEOPHYSICSVol.28,No.2Apr.,2013杨午阳,王西⽂,雍学善,等.地震全波形反演⽅法研究综述.地球物理学进展,2013,28(2):0766-0776,doi:10.6038/pg20130225.YANG Wu-yang,WANG Xi-wen,YONG Xue-shan,et al.The review of seismic Full waveform inversion method.Progress inGeophys.(in Chinese),2013,28(2):0766-0776,doi:10.6038/pg20130225.地震全波形反演⽅法研究综述杨午阳1,2, 王西⽂1, 雍学善1, 陈启燕1(1.中国⽯油勘探开发研究院西北分院,兰州730020; 2.中国⽯油⼤学(北京))摘 要 近年来,随着计算机硬件⽔平的提⾼,地震全波形反演技术研究快速发展,并有效的推进了油⽓勘探.本综述主要对当前地震全波形反演主要存在反演⾮唯⼀性、噪声敏感性、初始模型强依赖、易陷⼊局部极值、计算量⼤等问题进⾏调研,重点介绍了地震全波形反演⽅法在时间域,频率域和Laplace域内的各种改进和优化的策略,为全波形反演⽅法研究提供参考.关键词 全波形反演,逆时偏移,反传播算⼦,Laplace域doi:10.6038/pg20130225中图分类号 P631⽂献标识码 A收稿⽇期 2012-07-10; 修回⽇期 2012-09-20.投稿⽹址 http//www.progeophys.cn作者简介 杨午阳,男,1969年⽣,博⼠,主要研究⽅向为地震波传播、储层预测⽅法及地学软件开发.现在中国⽯油勘探开发研究院西北分院⼯作.(E-mail:yangwuyang@petrochina.com.cn)The review of seismic Full waveform inversion methodYANG Wu-yang1,2, WANG Xi-wen1, YONG Xue-shan1, CHEN Qi-yan1(Research Institute of Petroleum Exploration &Development-Northwest,PetroChina,Lanzhou730020,China)Abstract There are some problems in the researching of waveform inversion at present,such as the non-uniquenessproblem,its sensitivity to noise,depend only strongly on the initial model,convergence easily to the local minimumand general computational limitations and so on.According to the inversion content of the 78th SEG AnnualMeeting,we introduced the improvement and optimization of seismic waveform inversion method in the timedomain,frequency domain and Laplace domain,which has a significant effect on further research waveforminversion method.Keywords full waveform inversion,reverse time migration,back propagation operator,laplace domain0 引 ⾔地球物理学的基本⽅法是通过研究各种地球物理场的特征来揭⽰地球内部复杂的结构和构造.地球物理反演问题就是根据各种地球物理观测数据推测地球内部的结构形态及物质成分,定量计算各种相关的地球物理参数.过去⼏⼗年中,反演理论在全球地球物理界获得了⼴泛应⽤.在许多情况下,反演提⾼了常规地震分辨率,并不同程度地改善了储层参数的研究条件,获得优化的数据体,提⾼对资源的评价能⼒,更好地为油⽥开发研究勾绘出可开采区,提出有利的井位建议,因此⼈们对地震反演技术研究的兴趣不断增长.地震反演已成为油⽥勘探开发研究中的常规技术,⽽且正在成为储层特征定量研究中的关键环节.⽬前,油⽓勘探所⾯对的勘探⽬标不仅地表地质条件复杂,⽽且地下构造也复杂,如⼭前⾼陡构造等.⾯对复杂的勘探⽬标,如何提⾼反演精度,进⽽获取定量储层表征参数,就显得尤为重要.全波形反演⽅法利⽤叠前地震波场的运动学和动⼒学信息重建地层结构,具有揭⽰复杂地质背景下构造与储层物性的潜⼒.全波形反演既可在时间 2期杨午阳,等:地震全波形反演⽅法研究综述域也可在频率域实现,频率域相对于时间域反演具有计算⾼效、数据选择灵活等优势.近五年来全波形反演技术在反演频率选择策略、⽬标函数设置⽅式、震源⼦波处理⽅式、梯度预处理⽅法、初始模型建⽴、效率优化等⽅⾯取得了进展.从Tarantola提出基于⼴义最⼩⼆乘反演理论的时间域全波形反演⽅法[1-6],FWI技术已⽇益成为改善成像效果,提⾼速度模型建⽴的主要⼿段,为区域深部构造及演化分析、浅表层环境调查、宏观速度场建模与成像、岩性参数反演提供了新的有⼒⼯具.越来越多的学者开展了许多开拓性的研究⼯作,声波FWI已经成为⾼端成像市场上的主要⼯具,弹性波FWI、提⾼计算效率、提⾼算法的可靠性、低频分量处理、边界条件设定、推进实⽤化、初始模型建⽴等已经成为当前重要的研究热点.伴随着计算机技术的发展,全波形反演技术正逐步从理论研究⾛向实⽤,特别是在海洋资料中,见到了很好的应⽤效果,展现了该技术良好的应⽤前景.本⽂仅仅通过对近年来该领域国内外进展的调研,内容也不尽全⾯,只是管中窥豹.如需详细了解,可参阅近年来SEG、EAGE、Geophysics等有关论⽂[1-50].1 全波形反演技术研究进展1.1 初始模型建⽴策略FWI越来越多的被应⽤于⾼精度3D速度模型建⽴,并取得了许多令⼈振奋的结果,但直到⽬前FWI还不是⼀种特别稳健和可靠的⽅法.FWI反演中对初始模型的定义有很多争议,通常认为,在FWI反演中,初始速度模型的选择对于最终的反演结果并不敏感,只需要提供⼀个平滑、粗略的模型即可.Nikhil Shah等[36]⼈就初始模型精度对FWI反演结果的影响进⾏了分析认为:1)初始模型需要很好的精度;2)随着反演迭代达到全局最⼩或者最终累计误差最⼩,周波跃迁是引起迭代陷⼊局部极⼩的根本原因,由于地震数据是⼀种振动数据,因此周波跃迁普遍存在;3)成功的3D地震数据全波形反演需要低频分量和初始速度模型很好的耦合,如图1所⽰.W.Weibull等⼈[37]研究了FWI初始速度模型,认为地震数据的FWI反演求解问题是强⾮线性问题,通常采⽤基于波恩近似的梯度有关的算法求解,这类算法通常假定在每⼀个迭代步长上与速度有关的误差函数的导数能够⽤线性近似精确表达,这就要求初始速度模型能够尽量接近真实模型以避免周波跳跃,周波跳跃不能⽤波恩近似来描述.因此,建议采⽤波动⽅程来代替射线层析⽅法获得较精确的光滑初始模型.实践证明,逆时偏移是提⾼成像质量的有效⼿段,其挑战主要表现在成像算法、⾼精度的速度模型、计算效率等⽅⾯.Bin Gong等[7]提出了时间域基于逆时偏移3D全波形反演算⼦,该算⼦具有良好的计算效率,可减少反演结果对初始模型的依赖.最新的研究结果表明,⼀个成功的全波形反演应该在考虑振幅信息的同时,考虑旅⾏时信息.从理论上讲,全波形反演可利⽤逆时偏移产⽣的成像结果近似来更新速度模型,事实上,由于反演和偏移的⽬标在不同的频带,反演使⽤了⼤量低频的信息来更新背景速度,⽽偏移使⽤⾼频信息来勾画地下构造的⽐较精确的边界.⽆论怎样,基于逆时偏移的全波形反演获得低频成像不再需要炮集的低频信息且具有很⾼的保真度,实际处理中由于噪声和模型假象,⾼保真度很难达到.1.2 计算效率及优化策略巨⼤的计算量⼀直是FWI技术能否推⼴应⽤的瓶颈之⼀,随着PC Cluster、GPU等计算机技术的发展,FWI技术发展也看到了曙光.有关FWI计算效率及优化策略主要集中在两个⽅⾯:1)与FWI算法相关的优化策略;2)与⾼性能计算机技术相关的优化策略.本⽂主要从算法策略介绍有关优化策略.Purdue⼤学的Shen Wang等⼈提出了基于⼤型并⾏结构的multi-frontal规划3D频率域全波形反演⽅法,该⽅法利⽤⾼斯-⽜顿类型的优化算法计算经过震源照明后归⼀化的梯度,通过⼤规模并⾏结构的multi-frontal规划⽅法直接求解时间-调谐波场,每次迭代时需要分解⼤型的刚度稀疏矩阵,并在每⼀个迭代步长上采⽤优化策略,这种⽅法的关键在于将复杂的矩阵解法直接应⽤到FWI当中.通过2DSEAM模型数据和Statoil 3DFWI模型数据试算,取得了良好的效果.⾸尔⼤学的Seungwoo Choi等⼈在综合分析不同类型边界条件的基础上,提出使⽤对数⽹格求解频率域弹性模型和全波形反演问题,由于⽹格间隔随距离呈对数关系增加,因此⽹格的数量将较常规⽅法⼤⼤减少,这对求解和提⾼FWI计算效率和767地球物理学进展 http//www.progeophys.cn 28卷图1 初始模型对反演结果的影响.a、b、c(左)为初始模型⽐较精确时反演结果,a、b、c(右)为初始模型精度较差时反演结果,d为精确模型Fig.1 Proof of principle on a simple 2Dsynthetic dataset.Left panels show FWI beginning froman adequate starting velocity model;right panels show the same plots when beginning from an insufficiently accuratestarting model.(a)Starting velocity models.(b)Phase difference between true data and predicted data as afunction of shot and receiver position.(c)Final models produced by FWI.(d)True velocity model图2 ⼀个模型数据收敛对⽐:常规梯度算法(红⾊),反褶积梯度算法(蓝⾊)Fig.2 The convergence history of FWI inverting2.5Hz frequency component by the conventionalgradient method(red)and the deconvolutiongradient method(blue)图3 左:恢复的纵波速度切⽚,右为横波速度切⽚,浅层(250⽶)下覆河道显⽰清晰该切⽚约在⽔下250m深度,⾯积约10×12kmFig.3 A horizontal depth slice through the recoveredp-wave velocity model showing shallow buried glacialchannels.The section is 250mbelow the seabed,and isabout 10×12km.Left:P Veilcity;Right:S Velocity867 2期杨午阳,等:地震全波形反演⽅法研究综述减少边界效应⼤有裨益.受RTM互相关成像条件的启发,Total的Fuchun Gao等⼈提出了基于反褶积梯度的FWI反演⽅法,该⽅法以消耗部分照明为代价,相⽐常规的梯度算法具有很好的聚焦收敛速度.该⽅法应⽤反褶积类型的RTM成像条件⽽不是相关成像条件产⽣古典的梯度⽅向,该⽅法对应于梯度的先验条件,并在利⽤⾼斯-⽜顿近似的海赛矩阵对⾓线上增加⼀个调节因⼦,这样做可以较⼤幅度的提升计算效率,模型数据测试表明可提⾼计算效率近三分之⼀,如图2所⽰.图4 (a)⽆Q补偿的深度偏移结果;(b)Q补偿的深度偏移结果Fig.4 (a)No Q compensation Migration;(b)Q compensation Migration1.3 弹性波FWI与Q补偿提⾼成像精度,获取地下精确岩性和流体特征,是油⽓勘探永恒的话题,在过去的⼗⼏年⾥,SatishSingh等[13]已经发展了⼀套1D和2D的全弹性波场反演,近年来TGS、PGS、ION等⼤⽯油公司在弹性波FWI及考虑Q补偿、地层吸收和衰减等效应的FWI技术研究领域投⼊了众多研发⼒量,体现了产业界对FWI技术研发的真正需求和最新⽅向.将3D弹性波FWI应⽤于实际资料,是地球物理⼯作者的梦想.英国帝国理⼯⼤学的LluísGuasch,Mike Warner等⼈将3D弹性波FWI技术应⽤于北海3D多分量OBC数据和3DMarmousiII模型,取得了理想效果,并第⼀次分析了3D弹性波FWI⽅法的有效性,认为该⽅法仅仅利⽤单分量数据就能够很好的恢复P波和S波速度模型,提⾼下覆构造的成像精度,并很好的解决各向异性影响,如图3所⽰.967地球物理学进展 http//www.progeophys.cn 28卷 Q因⼦对油⽓、岩性等有良好的指⽰.粘弹性⽅程因其可以很好的考虑介质吸收等因素的影响,从⽽实现地层吸收、反射透射等损失,对⾼频信息的恢复具有重要意义[41].PGS的A.A.Valenciano等⼈提出了考虑层析Q估计和偏移补偿的粘声波图5 粘弹性波形反演和声波波形反演结果对⽐(a)反演初始速度模型;(b)粘弹性波形反演速度模型;(c)声波波形反演速度模型.Fig.5 A example for viscoacoustic waveform inversion and acoustic waveform inversion(a)The starting velocity model for inversions;(b)The final velocity model from viscoacousticwaveform inversion;(c)The final velocity model from acoustic waveform inversion.成像与Q估计⽅法,该⽅法⾸先利⽤⼀个积分层析⽅程将Q因⼦和利⽤地震数据计算的谱⽐联系在⼀起,然后利⽤共轭梯度算法求解三维规划问题,获得精确的Q模型,Q模型随后可以和VTI或TTI各向异性介质模型结合在成像期间实现以模型导向的Q补偿和各向异性补偿.模型数据试算和来⾃北海的VTI野外数据证明了该⽅法提取了精确的Q模型,将其应⽤到偏移中取得了良好的补偿效果,如图4所⽰.如何估算精确的Q因⼦模型,是Q补偿和反Q滤波等技术实现中的关键环节,CREWS的PengCheng等⼈提出了基于匹配滤波的Q估算⽅法,该⽅法实现了在低信噪⽐、⽆VSP数据等条件下估算Q模型的难题,通过浅层和深层两个窄带时窗的频谱对⽐,计算两个时窗内的最⼩相位等价⼦波,然后077 2期杨午阳,等:地震全波形反演⽅法研究综述通过正向Q滤波直接搜索Q范围,其求解过程可归结为⼀个局部极⼩问题.频率域的层析反演⽅法已经被应⽤在共成像道集CIGs上以实现对与频变有关的能量衰减.TGS的Yang He和Jun Cai等⼈提出了频率域Q层析反演⽅法,根据在CIGs上中⼼频率的不同可以估算与频变有关的衰减.弹性波FWI是当前最主要的研究课题,相对声波FWI⽽⾔,弹性波FWI的应⽤受到诸多限制,⽽声波FWI已经⾼端成像市场上的主要⼯具,这部分原因可归结为弹性FWI有限差分模型计算时的巨⼤计算消耗.Chamman(2010)年提出了⼀种被后⼈称为CHR的模型⽅法,通过该⽅法可以对声波有限差分进⾏弹性效应校正,这种校正相对声波有限差分要较多的计算时间,但⽐使⽤全弹性波模拟可节省更多的时间.在CHR的基础上,斯伦贝谢剑桥研究中⼼的Ben Veitch等⼈导出了与校正模拟有关的逆时模型⽅程和成像条件,这就是伴随态的CHR校正⽅法cAdS.ION的Jianyong Bai等⼈提出了基于粘弹性声波⽅程的衰减补偿波形反演⽅法,粘弹性声波⽅程的显著的特点是我们能够中⼼⽹格上⽽不是利⽤跳跃⽹格实现波场延拓,这样可以⼤⼤降低计算量和降低内存消耗,该⽅法可很好的实现振幅衰减补偿、相位漂移等,如图5所⽰.1.4 联合反演和成像FWI的应⽤可拓展到诸多领域,如成像⽅法和波形反演联合各向异性速度模型估算、深度域反演、层析全波形反演TFWI、FWI和MVA联合双⽬标优化等⽅⾯,并取得了重要进展,笔者认为这是今后FWI技术⾛向实⽤化的重要领域.新⼀代的地震偏移成像⽅法应该将多次散射作为重要信息考虑,除此之外还应将速度估算等包括到偏移当中,这种独⼀⽆⼆的组合将使得地质家能够获得更⾼精度的油藏模型、更多的储层细节及减少不确定性.荷兰Deflt⼤学的A.J.Berkhout等⼈提出了联合偏移反演⽅法JMI,JMI由递归全波形偏移FWM和宽带FWI组合形成,这样可在获得⾼精度成像结果的同时也获得⾼精度的速度模型,如图6所⽰.层析全波形反演TFWI兼备了层析和FWI的优势,展⽰了在该领域的⼜⼀个发展⽅向.共成像点道集ADGIG中的剩余动校正量可潜在的应⽤于速度分析和AVA分析中.由于透射等传播损失以及临界⾓反射引起的相位漂移等因素的影响,常规的AVA分析通常在深层并不能获得理想的效果,朱新发等⼈将相位漂移等因素考虑到⾓度域共成像点道集ADGIG中,通过对⽬的层ADGIG道集中的AVA振幅和PVA相位分析,得出PVA⽐AVA更适合进⾏反演.2 频率域全波形反演算法的优化策略继时间域全波形反演之后,反演问题在频率域也得到实现[16-18].频率域全波形反演有如下特点:1)频率选择上,只需要处理部分频率,但需要⼤偏移距数据;2)频率域⽅法包含了衰减的处理,⽽且⽐较⼩的频率可较好的压制随机噪声;3)频率域可进⾏炮集的LU分解处理;但难以实现并⾏,耗时;4)频率域⽅法占内存较⼤.2.1 声波全波形反演在频率域的改进策略当模型⽐较复杂时,全波形反演的⽬标函数有许多局部极⼩值,通过初始速度得到⼀个初始模型,可能仅仅获得了局部极⼩值⽽不是全局极⼩值解.最早研究[19-23]都是将观测到的波场速度和模型参数之间⽤线性关系来考虑,这种⽅法仅仅在初始速度模型很接近于全局最⼩时才有意义,取⽽代之的是发展了将全波形反演⽅法应⽤到⼀组频率中.Bunks等[24]提出⼀种在时间域的多⽹格⽅法,按尺度分解反演问题,这种⽅法从⼀组低频开始,在反演的过程中逐渐包含⾼频信息,前⼀阶段反演出的速度模型作为下⼀步的初始模型.由于波场数据与模型参数之间在低频段⽐在⾼频段更具有线性关系,获得全局最⼩值可能性增⼤.因此,Sirgue and Pratt[19]提出了在频率域进⾏频率选择策略,即全波形反演在被选择的三个频率下实现,根据炮检距距离,从低频到⾼频进⾏反演.但是,此⽅法初始速度模型是从射线追踪旅⾏时反演中获得的,很接近全局最⼩值,⽽且由于它仅仅选择⼏个频率,故具有较低的稳定性.这两种⽅法的主要差别在于,第⼀种⽅法重复使⽤前⼀阶段的所有频率,⽽第⼆种⽅法使⽤⼏组频率,彼此不相互重叠.为了⽐较两种⽅法的策略,Hobum Cho等[25]将两种策略应⽤到对数全波形反演中,两种⽅法都取得了⽐较好的结果,第⼆种效果要略有优势,⽽且从计算效率上考虑,第⼆种更适合应⽤到反演处理中.177地球物理学进展 http//www.progeophys.cn 28卷图6 ⼀个JMI的算例Fig.6 The output of the JMI process,showingthe detailed velocity model and the high resolutionreflectivity image of the reservoir2.2 基于逆时传播算⼦的频率域全波形反演FWI反演⾄关重要的问题是合成记录中要获得每⼀个反射点的尽可能精度接近于实际炮记录的图7 (a)层析反演速度模型;(b)Kirchhoff偏移共成像点道集;(c)Kirchhoff偏移结果;(d)FWI反演速度模型;(e)Kirchhoff偏移共成像点道集;(f)Kirchhoff偏移结果.Fig.7 One inline section in the initial velocity model before FWI(a),some common imaginggathers of Kirchhoff migration using the initial model(b),the migrated section using the initial model;(c),one inline section in the velocity model after FWI(d)and some common imaging gathers of Kirchhoffmigration using the FWI model(e)and the migrated section using the FWI inverted model(f).时间和振幅,为了获得⾼精度模型,FWI要求地震数据具有可靠的振幅和极⾼的信噪⽐,在实际中很难达到;⽽且由于密度模型在反演中是未知的,FWI仅能正确处理垂向速度⽐产⽣的折射.因此,为防⽌噪声泄露,对地震数据的预处理是必须的.为解决上述问题,Lailly(1983)[27]和Tarantola[6]将反传播算法引⼊到时间域地震反演,为全波形反演⽅法的改进作出很⼤的贡献.许多研究者也想将此算⼦引⼊到频率域全波形反演中,Pratt等[16]实现了将反传播算法应⽤到频率域全波形反演中,反传播算法中⽆需直接计算偏微分波场,计算量将⼤幅减少.YuZhang等[26]提出在逆时概念下进⾏全波形反演:反传播地震数据和震源匹配.为简化反演问题,使反演⽐较有稳定,并提出应⽤全波形反演到τ-p变换后的数据,在波的传播过程中提⾼有效的照明孔径,基于反传播的全波形反演对地震数据的噪声和振幅误差敏感性降低,地震⼦波也可以很好的被处理,特别是由于相位信息已知,震源匹配问题将⼤⼤简化,减少计算量.2.3 频率域对数全波形反演Shin和Min[28]提出了利⽤对数波场作为⽬标函数进⾏全波形反演的新算法,⽬的是发展⼀种⽐277 2期杨午阳,等:地震全波形反演⽅法研究综述图8 (a)初始模型RTM;(b)折射FWI模型RTM;(c)常规反射FWI模型RTM;(d)IGFWI模型RTMFig.8 RTM with the initial model(a),refraction FWI model(b),conventional reflectionFWI model(c),and image-guided reflection FWI model(d)图9 RTM利⽤初始模型(a),RTM利⽤SRFFWI模型(b),速度扰动(c)Fig.9 An application of SRFWI to a 2DGulf of Mexico dataset.(a)RTM migration with initial model;(b)RTM migration image with inverted velocity model;(c)velocity perturbation377地球物理学进展 http//www.progeophys.cn 28卷 传统⽅法更稳定的地震反演⽅法.但是,在反演的初始模型不接近真实速度构造时,对数波场的全波形反演并没有克服⽬标函数解收敛于局部极⼩值.在传统的频率域全波形反演⽅法中,最⼩平⽅值的波场对反演结果影响很⼩.但是,对数全波形反演的⽬标函数对⼀些⼩值⾮常敏感,会引起梯度⽅向的数值不稳定.因为,这些⼩值可能会增加⽬标函数的⾮线性.Youngseo Kim等[28]提出对对数波场进⾏滤波,来提⾼梯度⽅向上的稳定性,进⽽提⾼算法收敛于全局最⼩值.远偏移距道或者后⾄地震波等数据,能谱值很⼩的值很多,对于这些数据,对数⽬标函数的解收敛于全局最⼩值⾮常难,可通过滤波祛除这些最⼩平⽅谱的⼩值来减少局部极⼩值的数⽬.虽然初始模型不接近真实的速度模型,但滤波的结果提⾼了初始模型收敛于全局极⼩值可能.由滤波技术获得反演的速度模型代替没有滤波的反演初始模型时,会提⾼反演的收敛性.另外,Youngseo Kim等还指出如果将滤波反演应⽤到其他的⽬标函数中,也能获得⽐较理想的反演结果.3 Laplace域全波形反演反演⼀个最基本的问题-⾮唯⼀性问题,只有解决了这个问题,才可以进⼀步延伸到3D弹性反演算法的解决.Shin和Cha’s[32]最近研究在Laplace域进⾏全波形反演,解决⾮唯⼀性问题.虽然Laplace域全波形反演不能得到像频率域⼀样⾼的分辨率的成像,但是它能取得长波长的速度构造,甚⾄从没有低频分量的数据中.因此,Laplace域反演能反演出⾼速度差的模型,这是从局部离散的频率域反演中所得不到的.Sukjoon Pyun等[33]使⽤迭代解法发展了Laplace域的3D弹性波反演,与直接求解不同,此⽅法可以适⽤于⼤尺度3D地震全波形反演.假定震源是垂向激发的,最好的策略是使⽤垂向位移来构建⽬标函数,能够估计⾼分辨率全波形反演和速度偏移的初始速度模型.针对深海环境,Dongkweon Lee等[34]提出⼀种使⽤直达波剥离⽅法的Laplace域全波形反演,⽅程由没有直达波的震源估计⽽得,与⼀般的对数正态的Laplace域全波形反演反演相⽐,更适合应⽤到深海环境中.4 FWI在实际数据中的应⽤FWI真正要在陆地地震资料中得到应⽤,还需要较为漫长的过程,⽬前能够看到的⼤多是该⽅法在海洋资料中的应⽤,下⾯给出⼏个FWI应⽤的实际例⼦,供⼤家参考.Valhall例⼦是FWI在3D数据中应⽤的典型例⼦,该例⼦描述了⽓云下⾯的构造,⽽这些⽓云的存在使得成像结果模糊,另外由于多次波的存在是⼀个棘⼿问题.Hess⽯油的Faqi Liu等⼈利⽤3D声波时间域FWI取得了很好的效果,算例中采⽤FWI反演的速度模型,⽐⽤射线层析⽅法的到的速度模型获得了更加精确的成像结果,如图7所⽰.CWP的Yong Ma等⼈将成像导向的FWI(IGFWI)应⽤到2D海底拖缆数据(OBC)中,在该实例中,他们先利⽤折射数据更新模型的低频分量,然后利⽤反射数据反演⾼频细节,在反射数据处理阶段,没有加⼊构造数据的约束,从获得的结果来看,似乎获得了再现了真实的地质场景,如图8所⽰.在折射波或低频分量存在时,FWI⽅法已经被成功的应⽤于浅层速度模型的建⽴,为了克服对低频分量的依赖,Sheng Xu等⼈提出了⼀种能够在缺少低频信息时也能够实现速度模型的更新的⽅法SRFWI,他们的基本想法是在模型更新时对长波场和短波场分量能够分别更新.通过对Fréchet导数和梯度理论的研究,给出了采⽤这种策略为何能够提⾼分辨率,该⽅法的核⼼和Chavent等⼈(1994)给出的旅⾏时层析⽅法类似.通过对墨西哥湾2D拖缆数据的测试,取得了理想的效果,如图9所⽰.5 结 论通过地球物理和应⽤数学,全波形反演技术被⼴泛的应⽤于地下成像技术研究,但是由于反演问题的⾮唯⼀性,对噪声的敏感性和计算机的限制,全局极值的收敛等问题,⾄今没有应⽤到实际资料处理中,近年来,根据地震全波形反演在不同的域(时间域,频率域,Laplace域)对反演算法做了不同的改进.在时间域,通过与逆时偏移相结合,提⾼初始速度模型精度,⽤声波近似弹性波减少计算量,与随机反演相结合提⾼分辨率;在频率域上,通过改进频率选择策略,提⾼反演效果;逆时偏移算⼦引⼊减少计算量;对数波场滤波,来提⾼梯度⽅向上的稳定性,提⾼算法收敛于全局最⼩值;与有限元⽅法结合,解决双介质不规则界⾯下的成像问题.在Laplace域进⾏全波形反演,解决⾮唯⼀性问题等等.针对不同的问题,各种⽅法的改进都取得了⼀定的效果,但依然没有从根本克服反演问题.随着地球物理处理技477。

全波形反演中最优化传输函数研究

全波形反演中最优化传输函数研究

据.这种特性保持了 地 震 数 据 的 事 件 间 和 检 波 点 端
定地反演.本研究采用拉格朗日函数的框架,综述了
几种最优传输函数在全波形反演中的应用.
最优化传输起源于法国的一个工程问题,即如何
形反演理论上的发展和计算能力的进步,该方法逐步
将沙子从源头位置运输出来,以最少的能耗来填补施
发展成为现代工业 生 产 中 的 常 规 地 震 资 料 处 理 方 法
工区域的洞.这个问题被 MONGE[34]用数学方法表
述为一个 L1 最小化问题.在一些研究中,它可能被
之一,尤其是海上 地 震 资 料. 然 而,无 论 是 在 全 波 形
反演的早期发展阶段还是如今的工业应用阶段,周跳
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逆时偏移与全波形反演及gpu超算技术研究

逆时偏移与全波形反演及gpu超算技术研究

地震成像和反演是地球物理探索中寻找地下结构和资源的基本技术。

近年来,地震成像技术的发展大大受益于计算硬件和算法的进步,特
别是在反向时间迁移(RTM)和全波形反演(FWI)领域。

反向时间迁移是一种强大的成像技术,它通过模拟地球的波传播来准
确重建地下结构。

它在石油和天然气工业中被广泛用于成像复杂的地
质特征,如盐体和亚盐结构。

然而,由于数据量大,波传播性质复杂,RTM的计算成本非常高。

这导致了对应用GPU超计算技术加速RTM 的研究兴趣越来越大。

另完整的波形反演是一种高分辨率的成像技术,旨在通过迭代比较观
测到的和建模的地震波形来重建地下速度模型。

它有可能提供地表下
的详细图像,但也在计算上密集,需要复杂的优化算法。

FWI与GPU 超计算技术的结合,有可能大大缩短计算时间,使FWI更便于实际应用。

一个强有力的例子是利用GPU超计算技术加速地震成像和反演,在一个主要石油公司和一个主要学术机构之间的合作研究项目中。

该项目
的重点是开发RTM和FWI的平行算法,并优化其在GPU集裙上的应用。

通过广泛的基准和测试,研究团队在计算时间上实现了显著的加速,使得它们能够用传统的计算硬件来描绘分辨率比以前高的更大区域。

反向时间迁移和全波形反演的研发,以及GPU超计算技术的整合,有可能在地球物理探索中革命化地震成像。

这些技术的成功应用可导致更准确和更具成本效益的地下成像,使石油和天然气、采矿和环境监测等行业受益。

随着计算硬件和算法的持续推进,我们可以期望在不久的将来在地震成像和反演方面出现更大的突破。

L-BFGS-法全波形反演

L-BFGS-法全波形反演
牛顿法认为目标泛函在初始模型附近满足二次型, 即目标函数可写为:
牛顿法速度更新公式:
改进方案:不直接计算 海森矩阵,用另一个容 易计算的近似矩阵代替。
拟牛顿法
BFGS法速度更新公式
海森矩阵,是目标 泛函对模型参数的 二阶导数,计算此
矩阵花费巨大
DFP法 BFGS法
海森矩阵 逆矩阵的
近似
L-BFGS法
初始模型 正演模拟
模拟记录与原 始记录相减

原始记录


残差记录

正传波场



逆时波场
Байду номын сангаас


计算梯度

更新模型

是否达到
迭代终止
条件

在梯度类方法和牛顿类方法中,关键问题是求取目标函数关于
模型参数的梯度
残差
目标函数:
梯度:
最速下降法的 模型更新公式:
只利用目标函数的一阶偏导,收敛缓慢
L-BFGS法
2. 通过复杂模型测试表明,时间域的全波形反演 可以充分利用地震数据中的波形和相位信息,具有刻 画高精度速度模型的能力。
谢谢

频率域全波形反演:多炮计算效率高,但是消耗 大量内存

途 径
拉普拉斯域全波形反演:精度不高,适合作为初 始模型
混合域全波形反演:时间域正演结合频率域反演, 能适应大模型的多尺度反演
全波形反演方法的分类
梯度类方法:最速下降法、共 轭梯度法等

优 化 方
牛顿类方法:牛顿法、拟牛顿 法等

其他方法:模拟退火法、遗传 算法等
求解大规模问题时计算和存储近似逆海森矩阵的开 销依然巨大,因此提出了有限内存BFGS法,即L-BFGS法。

一种基于动态目标泛函的全波形反演多解性评估方法

一种基于动态目标泛函的全波形反演多解性评估方法

一种基于动态目标泛函的全波形反演多解性评估方法黄建平;崔超【摘要】全波形反演是一种精度较高的地下速度建模方法,但其存在计算量巨大、反演多解性、初始模型依赖性强、适用条件苛刻等困难,生产实用化仍然较为困难.将基于动态目标泛函的全波形反演方法应用于反演解的讨论中,利用已有的反演解作为先验信息,通过动态调整目标泛函,在保证地下介质模型能够准确解释地震数据的前提下得到尽可能不同的反演结果.进一步根据数据约束强弱差异选取不同的反演策略,新方法能够对数据覆盖较弱区域的反演结果进行有效评估.在实现算法和反演流程的基础上,通过典型海底模型进行试算.结果表明,新方法能够在保证解的准确性前提下对全波形反演的特征给出合理分析,相对于传统方法计算效率也有了明显提高.%Full wave-form inversion ( FWI) is one of the most promising velocity model building tools for its high precision and resolution which theoretically can utilize all the information carried by seismic record. However, because of the multi-solution property of the geophysical inversion problem and the limitation of the quality of seismic data, FWI can only generate one of the local optimize solutions which partly explain the seismic data. The analysis of the inversion result and the multi-solution proper-ty is one of the key problems in geophysical inversion. In order to mitigate the computational burden and strict application con-ditions in conventional result analysis methods, we introduce a dynamic function to analyze the multi-solution property of FWI. The technique designed for generating multiple solutions is based on the modification of objective function using the information of the previous results. The searching for anew model is achieved by adding a feedback term which creates a local maximum at each point in parameter space filled with previously computed models. For the model where the objective function defines a lo-cal maximum, the gradient is randomly perturbed to create a family of distinct solutions which helps evaluate the model where poorly illuminated by seismic data. The application on the sea model verifies that the method is efficient in terms of analyzing the inversion results of conventional FWI while keeping the accuracy. The merit of the proposed method is that it only needs to produce a relatively small ensemble of solutions, since each model will substantially differ from all others to the extent permitted by the data and the computational burden compared with the traditional method is significantly reduced.【期刊名称】《中国石油大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(041)006【总页数】7页(P64-70)【关键词】全波形反演;多解性;目标泛函;可靠性评估【作者】黄建平;崔超【作者单位】中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,山东青岛266071;中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,山东青岛266071【正文语种】中文【中图分类】P631.4全波形反演作为目前最有发展潜力的速度场建模手段之一[1-2],在理论发展和实际应用中受到了广泛关注[1,3-9]。

基于L-BFGS算法和同时激发震源的频率多尺度全波形反演

基于L-BFGS算法和同时激发震源的频率多尺度全波形反演

基于L-BFGS算法和同时激发震源的频率多尺度全波形反演的
报告,600字
频率多尺度全波形反演是地震反演中一种新兴的方法,它通过将数据分解成多个频率尺度来求解深度参数,从而找出最合适的反演结果。

在频率多尺度全波形反演中,采用L-BFGS算法和同时激发震源是一种较优的方法。

本文将对此进行研究。

L-BFGS 算法是一种改进的BFGS算法,由Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno组合而成。

它能够快速估算搜索方向的目标
函数和关于变量的梯度值。

在频率多尺度全波形反演中,它能够有效利用反演算子的特点,减少震源激发的次数,并加快反演的速度。

同时激发震源的方法是一种有效的频率多尺度全波形反演算法。

它使用多个距离相同的激发源,并通过同时激发多个回程波体来抵消测量噪声,从而提高反演精度。

实验结果表明,采用L-BFGS算法和同时激发震源的方法,能够有效改善频率多尺度全波形反演的效果。

实验中,比较了该方法与传统反演算法的结果,表明采用L-BFGS算法和同时激发震源的方法可以更快更好地求解频率多尺度全波形反演的问题。

综上所述,L-BFGS算法和同时激发震源的方法是频率多尺度
全波形反演中一种优良的方法,能够更快更好地求解频率多尺度全波形反演的问题。

另外,该方法还有待进一步改进,以产生更准确和更可靠的结果。

基于复频率衰减反传算子的全波形反演梯度构建

基于复频率衰减反传算子的全波形反演梯度构建

基于复频率衰减反传算子的全波形反演梯度构建梁展源;吴国忱【摘要】从梯度构建中反传算子的角度出发,本文分析了影响梯度精度的因素,并提出了一种新的基于复频率衰减反传算子的全波形反演梯度构建法,以压制梯度构建过程中产生的弧状噪音;针对全波形反演的巨大存储量和精度问题,本文采用限内存的BFGS(L-BFGS)算法进行迭代反演.对平层模型、逆掩断层模型以及凹陷模型的测试结果表明,与常规梯度算法相比,基于复频率衰减反传算子算法所构建梯度的精度得到明显改善.用复杂断块模型进行全波形反演测试,并将其与常规算法得到的反演速度精度进行对比,结果验证了该方法的正确性及其对提高梯度精度的有效性.【期刊名称】《地震学报》【年(卷),期】2016(038)002【总页数】12页(P232-243)【关键词】全波形反演;梯度算子;复频率衰减;L-BFGS【作者】梁展源;吴国忱【作者单位】中国山东青岛 266580 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;中国山东青岛 266580 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院【正文语种】中文【中图分类】P315.3+1随着世界油气资源的日益紧张,勘探难度也日益增大,对地震成像精度的要求也越来越高,因此发展高精度地震勘探技术迫在眉睫.全波形反演法利用叠前地震资料的运动学和动力学信息重建地层结构,揭示复杂地质背景下的构造和储层物性,已成为当今地球物理学界的热点技术.自1984年以来,全波形反演法大致经历了3个发展阶段:① 20世纪80—90年代为该方法理论框架建立阶段(Lailly,1983; Tarantola, 1984);② 20世纪90年代—21世纪初为该方法的稳定发展阶段(Li, Demmel, 2003; Sirgue, Pratt, 2004; Shin, Cha, 2009; Virieux, Operto, 2009),主要代表为Pratt(1999)的频率域全波形反演法;③ 2005年至今为该方法蓬勃发展阶段,其在反演频率选择策略、目标函数设置方式、震源子波处理方式、梯度预处理方法、初始模型建立和效率优化等方面取得了重要进展(Plessix, 2006; Ben-Hadj-Ali et al, 2011; Warner et al,2013).目前全波形反演已逐步从二维发展到三维,从声波发展到弹性波,从单参数发展到多参数,从理论模型验证发展到实际资料反演.在时间域全波形反演中, Lailly(1983)和Tarantola(1984)等提出基于最小二乘理论的广义非线性反演法,即通过利用剩余波场的反向传播与正向波场的互相关来计算反演问题中目标函数的负梯度方向,以实现波形反演过程.梯度算子构建与基于互相关成像条件的逆时偏移类似,均需进行正传波场与反传波场的互相关计算,因此在全波形反演梯度算子构建的过程中,会产生一系列与逆时偏移类似的噪音.针对低频噪音问题, Youn和Zhou(2004)提出了利用拉普拉斯滤波去除低频噪音的方法; Suh和Cai(2009)提出将波场分为上行波和下行波,在频率-波数域进行低频噪音的压制;郭念民等(2013)对拉普拉斯滤波进行改进,采用高阶拉普拉斯滤波取得了很好的噪音压制效果.杨午阳等(2013)对全波形反演存在的反演非唯一性、噪声敏感性等问题进行调研,介绍了地震全波形反演法在时间域、频率域和拉普拉斯域内的改进和优化策略.与逆时偏移不同的是,全波形反演是对模拟数据与观测数据的残差进行反传,而逆时偏移是对观测数据进行反传,因此影响梯度算子精度的因素更多,如子波的选取、初始模型的构建以及覆盖次数的匹配等,而且还需要模拟数据与观测数据更好地匹配.复频率的主要作用是对波场进行衰减,去除周期混叠现象及减少数据孔径等.在全波形反演算法中,曹书红和陈景波(2014)利用复频率的衰减特性对整个子波进行衰减,从而构建更加精确的初始速度.与常规复频率的算法不同,本文拟结合完全匹配层在复频率域衰减的算法,在求取全波形反演梯度过程中,通过改进残差反传算子,仅在边界处进行噪音衰减,减少梯度噪音,以获取更高精度的梯度.鉴于此,本文首先从理论推导上引入复频率衰减反传算子来压制噪音的产生;然后用不同的速度模型进行测试,对比复频率衰减反传算法与常规算法所构建的梯度精度;最后基于限内存的拟牛顿(limited memory BFGS,简写为L-BFGS)算法进行复杂断块模型的反演速度测试,以验证本文算法对梯度精度的改进以及提高速度场分辨率的有效性和可行性.全波形反演大致分为3个步骤:目标函数的建立、梯度的求取和迭代反演.目标函数可直接影响全波形反演的非线性强度,本文采用Tarantola(1984)提出的最小二乘目标函数.首先利用实际野外观测的地震记录uobs与正演得到的观测记录ucal进行匹配,求取波场的数据残差δd,即然后构建最小二乘目标函数,使误差函数E(v)最小,即式中, m为变量参数, RN为N维参数空间.梯度算子的构建是全波形反演中至关重要的一步,其精度将直接影响反演的速度. Tarantola(1984)在建立全波形反演理论框架的同时,利用源波场与残差波场进行互相关计算求取梯度算子,避免了直接求取雅可比(Jacobi)矩阵. 之后Plessix(2006)又重新推导了基于伴随状态法的时间域全波形梯度算子公式,即式中, g为目标函数的梯度矩阵, E为野外记录与正演模拟记录的残差, v为介质速度, J为雅克比矩阵, xs为震源数, u(t)为震源的正传波场, q(T-t)为以波场数据残差为震源进行波场逆时反传的波场记录, T为最大时间.全波形反演具有强烈的非线性,通常采用局部线性化的方法求解非线性问题.在最优化理论中,常用的方法有最速下降法、共轭梯度法和拟牛顿法(BFGS)等.考虑到拟牛顿法的精度更高,收敛速度更快,因此本文采用拟牛顿法进行迭代.但拟牛顿法需要求取海森(Hessian)矩阵,需要大量的存储空间,因此为避免该问题,诸多研究者对BFGS算法进行了改进,例如: Perry(1977)和Shanno(1978)最先提出了有限内存的共轭梯度算法; Nocedal(1980)在BFGS算法的基础上,提出了L-BFGS算法.本文在全波形反演迭代更新速度时,采用的便是L-BFGS算法.将二维标量波方程在时间域作傅里叶变换,得到频率域的二维标量波方程为式中, v为介质速度, u为波场,ω为圆频率,为对u进行傅里叶变换后的波场.以x方向为例,假定z方向不变,根据伸缩变换法,将空间域与复数域进行坐标变换,即式中, sx为空间坐标与复数坐标之间的变换算子,σx为x方向的衰减算子.将式(5)带入式(4)可导出:将式(6)变换至频率域,得到x方向频率域的衰减表达式为将式(7)重新改写,得到复频率衰减记录为式中, R为z=0处的波场值, F-1为傅里叶逆变换.在常规全波形反演中, 模拟数据记录可表示为对比式(8)与式(9)可以看出,式(9)为常规反传时所需的震源,其σx=0,不含有衰减项;而式(8)中含有复频率衰减因子σx,在残差反传过程中,能将边界吸收的波场同时反传,以达到衰减弧状噪音的目的.根据式(8)对实际观测数据d作相似衰减处理后记为dc,得到目标函数:根据伴随状态法得到基于复频率衰减反传算子的梯度表达式为式中, L*[dc-(Ru)c]为将含有复频率衰减因子的观测记录与模拟数据的残差反传到整个模型空间.可以看出,式(11)与式(2)形式一样,但其残差内核引入了复频率衰减反传算子.图1为常规全波形反演流程图.可以看出,全波形反演算法环环相扣,其核心是梯度算子的构建.为了得到最终高分辨率的速度参数,需保证正演波场、反传算子和目标函数梯度的精度. 求取全局梯度后,再求取一个合适的步长即可对速度参数进行更新.本文在计算波场残差时引入了复频率衰减算子项,改变了波场残差的逆时传播,以达到去除噪音的效果.下文将介绍模型测试.以下测试中,正演波场与残差反传模拟均用了时间2阶、空间10阶的有限差分算法,参数的选择均满足稳定性条件和频散关系.考虑到全波形反演的反演精度和大存储量问题,本文采用L-BFGS与线性搜索相结合的方法进行迭代更新.首先以一个简单的平层各向同性均匀模型(图2)为例测试复频率衰减效果. 平层模型网格大小为400×400,网格间距为dx=dz=5 m,时间采样间隔为dt=0.6 ms,时间点数为nt=2200.图2a为真实模型,上、下两层速度分别为3km/s和4 km/s;图2b为初始平滑模型.图5为由常规算法和复频率衰减反传算子算法所构建的梯度,炮数为10,分布在模型上表层.可以看出,弧状噪音严重影响梯度算子的精度,相同的炮数,用复频率衰减反传算子求取的梯度中,反射界面以上的弧状噪音明显减弱.由于弧状噪音是由边界处截断的绕射所产生,所以多炮叠加可以压制这种噪音.常规算法都是采用更多的炮数来压制这种绕射噪音,但在观测系统变化比较剧烈的地区,可能存在炮数不足的情况,这时弧状噪音就得不到很好的压制,则会影响梯度的精度,从而影响反演速度,而利用复频率衰减反传算子则可以很好地压制这种弧状噪音.下面将以几种更加复杂的模型测试说明基于复频率衰减反传算子的全波形反演梯度构建算法的可行性和有效性.设计一个逆掩断层模型对梯度精度进行测试.该模型网格大小为400×400,网格间距为dx=dz=5 m,时间采样间隔为dt=0.6 ms,时间采样点数为nt=2200,震源主频为20 Hz.逆掩断层模型从上至下各层速度分别为2.5, 3.0, 3.5和4.0 km/s.图6中的初始模型是将真实模型在x方向和z方向分别进行平滑得到的.在逆掩断层模型测试中,为着重对比逆掩断层处的梯度精度,本文将最上层稍作处理,将基于复频率衰减反传算子算法(右边)与常规算法(左边)所构建的梯度均绘制于图7中进行对比.可以看出,右边图的弧状噪音明显减弱(图中黄色箭头),且有效同相轴更加连续清晰.在全波形反演过程中,影响梯度成像结果的因素很多,如子波、初始速度模型和覆盖次数(不同炮数)等.针对梯度构建过程中所产生的弧状噪音,通常利用更多的炮数压制这种绕射干扰.下面利用不同炮数进行测试,对比不同炮数对成像精度的影响,同时也对本文提出的基于复频率衰减反传算子所构建的梯度与常规算法所构建的梯度进行对比,并予以分析.设计一个凹陷模型,网格大小为400×400,模型从上至下各层速度分别为2.5,3.0,3.5和4.0 km/s.网格间距为dx=dz=5 m,时间采样间隔为dt=0.6 ms,时间采样点数为nt=2200,震源主频为30 Hz. 下面分别进行5炮、 10炮和20炮测试.图8为真实凹陷模型和凹陷初始模型.图9展示的是不同炮数对构建梯度的影响. 可以看出,炮数越多, 弧状噪音越少,成像效果越好.对于400×400网格点的凹陷模型,在5炮测试时弧状噪音干扰严重,对梯度的信噪比影响较大;在10炮测试时,弧状噪音也较为明显,但较5炮明显减弱;在20炮测试时,同相轴更加连续,几乎看不出弧状噪音. 随着炮数的增加,弧状噪音依次减弱,同相轴连续性更好,成像效果也更好.对比图9a--c的成像精度可以看出,图9a(下)成像效果改善最明显,图9b(下)其次,而图9c(上)与图9c(下)几乎一致,说明基于复频率衰减反传算子在炮数越少的时候对梯度精度改善效果越明显,炮数越多,则与常规算法改善效果相当.因此对实际情况中炮数或者覆盖次数不够多的地方以及观测系统变化较为剧烈的地带,基于复频率衰减反传算子算法所求取的梯度精度更高.采用如图10所示的复杂断块模型进行全波形反演测试,将复杂断块模型进行平滑得到初始速度场,该速度场包含全波形反演所需的低波数成分.反演中深度方向采样间隔为2 m,测线方向采样间隔为5 m,子波主频为60 Hz.在反演过程中,首先进行梯度的构建,再对梯度作预处理(Pratt, 1990),以解决由于震源位置包含奇点和模型中照明能量分布不均匀的问题,即利用L-BFGS算法构建伪海森矩阵对梯度进行约束,对误差函数采用2阶寻优法,这样既保证了收敛速度和反演精度,又不耗费存储量.图11为复杂断块模型测试中由常规算法与复频率衰减反传算子算法所构建的梯度对比,两者均对梯度进行了预处理.可以看出,进行梯度预处理后浅层和深层能量分布均匀,且基于复频率衰减反传算子算法所构建的梯度对弧状噪音的压制效果更好,所得梯度的同相轴更加连续,受到噪音干扰更少.图12为基于复频率衰减反传算子算法反演得到的复杂断块模型速度场.可以看出,梯度中所产生的弧状噪音基本被压制,速度精度明显得到提高,且深、浅层能量均衡.从左边红色虚线框中可以看出,边界处的弧状噪音也得到很好压制.为验证基于复频率衰减反传算子的全波形反演的收敛性,对每次迭代的误差以及迭代多次后的速度场进行分析.分别利用常规的全波形反演算法和本文提出的复频率衰减反传算子算法进行51次迭代,得到最终的速度场如图13所示.可以看出,基于复频率衰减反传算子的全波形反演得到的速度场对速度异常体周围的噪音压制效果更好.图14为常规算法与复频率衰减反传算子算法的收敛过程对比.可以看出,两种算法均可以收敛至稳定值,但基于复频率衰减反传算子的全波形反演算法的误差下降速率明显快于常规算法,且最后的收敛值更低,说明改进后的算法每次求得的梯度更精确,所得的最终速度场精度更高.全波形反演是高度非线性的,对初始速度模型依赖性较强,如果初始速度严重偏离真实速度,则反演很难收敛至全局极小值,易陷入局部极小.全波形反演首先需要理想的初始速度作为输入速度,然而从实际地震数据中很难得到如图10b所示的初始速度,因此,需要测试基于复频率衰减反传算子的全波形反演算法对初始模型的依赖性.图15a为平滑程度较低的初始速度模型,其低波数速度信息充足,位置准确,偏离真实速度较少;图15b为平滑程度较高的初始速度模型,其严重偏离了真实速度模型.分别将这两个速度模型作为初始速度模型,用本文的改进算法进行全波形反演测试,迭代51次后所得到的速度场如图16所示.从图中黄色圆圈所示位置可以看出,同样迭代51次,当初始速度模型偏离真实速度模型较大时,其反演速度的准确度降低,并且由于走时的影响,下层界面的位置归位不准确,出现弯曲现象,可见全波形反演对初始模型的依赖性较强.本文在全波形反演梯度构建过程中,分析了影响梯度精度的因素,提出了基于复频率衰减反传算子的梯度构建法,采用限内存的BFGS(L-BFGS)算法进行迭代反演,并用不同的速度模型进行测试,得到如下结论:1) 理论与数值试例均表明,采用复频率衰减反传算子所构建的梯度能更好地压制弧状噪音,反演过程中误差值收敛得更快,反演结果精度更高.2) 全波形反演的一大难点是巨大的存储量和计算量问题,而复频率衰减反传算子算法在提高梯度精度的同时,几乎不增加计算量和存储量.3) 本文方法可以扩展到实际资料的应用中,在观测系统变化比较剧烈、炮数缺失及覆盖次数不足的情况下,复频率衰减反传算子算法可以提高全波形反演的精度.本文尚未对实际资料进行测试,对实际资料中压制弧状噪音的应用还有待进一步的研究.。

基于指数相位相关性目标函数的全波形反演

基于指数相位相关性目标函数的全波形反演

基于指数相位相关性目标函数的全波形反演
刘建欢;陈建业;赵吉海;Deyan Draganov
【期刊名称】《地震地质》
【年(卷),期】2024(46)1
【摘要】全波形反演(FWI)已成为获取浅地表高分辨率S波速度(VS)的有效方法。

为了克服FWI在野外应用中的一些挑战,文中引入了一种基于指数相位相关性的目标函数,该函数不依赖于测量和模拟数据的振幅信息。

文中采用伴随状态方法高效计算目标函数相对于模型的梯度,并分析了新目标函数的形状。

使用受随机噪声污染的模拟数据,证明了该目标函数对随机噪声的鲁棒性。

此外,使用在考古遗址上采集的地震数据作为基准数据集,测试了基于指数相位相关性的全波形反演方法在真实野外环境中的性能,同时还添加了随机噪声以进一步评估目标函数对噪声的鲁棒性。

文中所得反演结果与该遗址已有的速度结构非常相似,并已通过独立的考古挖掘验证。

因此,基于指数相位相关性目标函数的FWI具有在实际野外情况下显著提高浅地表成像准确性的潜力。

【总页数】15页(P48-62)
【作者】刘建欢;陈建业;赵吉海;Deyan Draganov
【作者单位】中国地震局地质研究所;新疆维吾尔自治区地质调查研究院;代尔夫特理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】P315.2
【相关文献】
1.弹性波全波形反演目标函数性态与反演策略
2.互相关与最小二乘加权目标函数全波形反演
3.基于归一化能量谱目标函数的全波形反演方法
4.基于改进目标函数的频率域全波形反演研究
5.基于多目标函数的黏弹性全波形反演
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( 4 ’ 4+ ‘ ) u = 4 ‘ q i + ‘ d 。 ( 7 )
其 中 4=4( m ) 。 将 上 式 改 写成 矩 阵 形
式, 则 有:
i nve r s e Pr obl em s[ J 】 . I nve r s e
I n t e r n a t i 0 n a l , 9 9 8 , 1 3 3 ( 2 ) : 3 4 1 - 3 6 2 .
1 个 震源 , 在 同 层 右 端 的 相 应 [ 8 ]T r i s t a n V a n L e e u we n ,H e r r ma n n 频 率 域 的 全波 形 反演 上 均 有优 势 , 但也 有各 域 左 端 放 置 5 F J. M i t i gat i ng 1 ocal m i ni m a 1 个接收器, 多 个 结 果 叠加 可 以 自的 不 足 , 本文将两者的优势综合, 将 约 束 位 置 放 置 5
项, 令 物 理 条 件 更加 松 弛 。 在 对 模 型 实 际求 为M ATLAB R2 0 1 2 b , 其 中机 器 精 度 为 解 时, 可 以 通 过 适 当调 节 惩 罚 因子 , 从 而 平 1 . 1 x1 0 。 衡 约 束 条 件 误 差 以 及 目标 误 差 , 有 利 于 得 图2 是1 0 次 迭 代 之 后 的 反演 图像 , 已经 到 更 为便 捷 有 效 的 求解 方 法 。 引入 罚函数 之 可以 比较 清 楚 的反 映 地 层结 构 。
[ 2 】P r a t t R G. F r e q u e n c y —d o ma i n
接着将 u f 设为固定值, 对 m 求导 最 小
= q d i a g ( u ) ’ ( 4( m ) u , - q ) = 0 。 ( 9 )
高 算 法的 实 用性 , 还 有待 进 一 步 研 究 。 ( 6 )
整理之后, 波场 u 可 由下 列公 式 求 解 得 参考文献
到:
[ 1 】H a b e r E, A s c h e r U M ,
Ol d e nb ur g D. On o p t i mi z a t i o n
该 模 型 和 算法 能 够 反演 出较 好 的结 函数 是 关 于 u 的函数 , 对u 求导 , 最 小 实验 中,
化 , 对每次实验 i , 均 有:
V = u 一 d i + ( 4 4u 一 4’ q f ) :0 。
果。 但 是 如 何 改 善算 法的 速 度 , 以 及 如 何提
团圆疆圃 ■ — ‘ 瞄 ■ 崔 ■ 盥 ‘ ■ 幽
J o u r n a 1
G e o P h Y s i c a 1
并 在 其 中心 放 置 一 个正 方 形 块 体 。 在 区 由于L a g r a n g e 乘 子法 和 约化 空 间法 在 型 ,
后, 可将 目 标 函数 改 写为 :
≯ u ) = 萋 扣u - - 4 - ( m ) u 。
( 5 )
4 结语
该 文 在 拉 格 朗 日乘 子 法 和 约 化 空 间 法 的基 础上 , 提 出 了基 于 罚函数 的 反演 优 化 模
首先 设 m 为 固定 值 , 将上 式 展 开, 目标 型 , 并且 利 用 交 替 方 向算 法 进 行 迭 代 ; 数值
a l , 2 01 3 , 1 9 5 ( 1 ) : 6 6 1 -6 6 7 .
吸收 边界 条件 。
的搜索空 间, 有 效 的 限 制 了出 现 局 部 最 小
点 的 情况 。 罚函数 模 型将 波 动 方程 作为 惩罚
所有 计算 均在一 台C P U为 2 . 3 9 Hz , 内存为 4 GB的 计 算 机 上 运 行 ; 编 程 语 言
研 究 报 告 2 基 于罚 函数 的反 演优 化模 型 提 出
S — 2 0 1 5— N O . 2 4 c i enc e a nd Tec hn ol ogy I n nov at i o n Her al d
图l 所示, 建 立一 个 均 匀 速 度 的 初 始 地 层 模
条件 引入 到 罚 函数 中 , 建 立 了基 于 罚 函数 的 频 率域 全波 形 反演 优化 模 型 。 罚函数 的 模 型 摒 弃 了伴 随 波 场 , 减少了 计 算 量 和 存储 量 。 同 时 扩大 了原 有 目标 函数 使 模 拟 结 果更 加 接 近 于 真实 值 。 将 深 度y 方 向和 区域 长 度 X 方 向分 别 划 分 出 5 1 条 网格 线, 形 成5 1 . 5 1 的 网格 区域 , 设 定 震源 频 率为
1 0 Hz, 网格 间距 为2 0 m , 网格 边 界 条件 取
i n f ul 1 -w avef orm i nvers i on by
e xpa nd i ng t he s e a r c h s pa c e [ J 】 .
Ge Ophys i ca l J ournal I nt er nat i on

化妒 , 则有:


p r o b l e ms ,2 0 0 0 ,1 6 ( 5 ) : 1 2 6 3 - 1 2 8 0 .
e l as t i c w ave m ode l i ng by f i ni t e di f f e r e nc es : A t o ol f or cr os s ho l e
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