一种地震数据反演方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种地震数据反演方法及系统，迭代执行预定次数的交互反演，在每次迭代执行的交互反演中，交替地执行走时反演及波形反演，即交替地解一个走时反演问题和波形反演问题，且当前的反演如走时反演或波形反演，均以最近一次的反演即波形反演或走时反演反馈的模型为反演的输入模型。这种交替地进行两种反演且相互反馈的方法，相对于现有技术的联合反演而言，节省了内存并避免了非物理比例因子的选择。通过较好地同时拟合走时和波形数据，该方法为近地表提供了更可靠的地震速度模型也因此获得了更准确的长波长静校正量。

A seismic data inversion method and system

The invention discloses a seismic data inversion method and system, iterative implementation of interactive inversion a predetermined number of times, in each iteration of the implementation of interactive inversion, alternately performs inversion and waveform inversion, namely alternately solving a traveltime inversion problem and waveform inversion problem, and the inversion such as travel time or waveform inversion. At last the waveform inversion inversion or traveltime inversion feedback model for input model inversion. This is alternately two kinds of inversion method and mutual feedback, with respect to the joint inversion of existing technology, saving memory and avoid the non physical scale factor selection. At the same time through better fitting traveltime and waveform data, the method for near surface seismic velocity model provides a more reliable and thus get more accurate long wavelength static correction.

【技术实现步骤摘要】
一种地震数据反演方法及系统
本专利技术属于地球物理勘探数据处理
，尤其涉及一种地震数据反演方法及系统。
技术介绍
在陆地及浅海的地震数据处理过程中，解决近地表静校正问题是至关重要的。目前，求取近地表速度结构的标准方法是初至波走时层析成像法，这得益于其较高的效率及简单的使用方式。然而，走时层析成像由于理论的限制，无法解决隐藏地层的问题；同时，其结果的分辨率也具有很强的局限性，通常无法得到详细的、高分辨率的结构信息。全波形反演正是为了解决上述问题应运而生，然而，全波形反演的目标函数中存在着大量的局部最小解，在数据域表现为周期跳跃现象。其中，周期跳跃是指从一个初始模型正演的波形与所观测到的波形相差半个周期以上。为了解决周期跳跃的问题，研究人员提出了很多方法，其中之一是联合反演法，该方法通过同时执行波形反演及走时层析成像实现，在该方法中，由于不同反演问题的非物理的比例因子对最终的反演结果有着决定性的影响，从而需选择不同反演问题的非物理的比例因子，然而，该比例因子的确定难度较高，为反演带来了挑战。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种地震数据反演方法及系统，旨在克服联合反演法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地震数据反演方法，其特征在于，包括：获取地震波的初至波走时观测数据及地震波波形观测数据，利用所述初至波走时观测数据建立初始速度模型，并对所述初始速度模型进行初始化；执行地震波波形反演进程，所述地震波波形反演进程包括：利用第一输入模型进行波形正演，得到地震波波形理论数据，在初次执行波形反演时所述第一输入模型为所述初始化后的初始速度模型；将所述地震波波形理论数据与所述地震波波形观测数据进行比对，并依据比对结果对所述第一输入模型进行校准，得到第一校准速度模型；执行初至波走时反演进程，所述初至波走时反演进程包括：利用第二输入模型进行走时正演，得到地震波的初至波走时理论数据，所述第二输入模型为所述第...

【技术特征摘要】
1.一种地震数据反演方法，其特征在于，包括：获取地震波的初至波走时观测数据及地震波波形观测数据，利用所述初至波走时观测数据建立初始速度模型，并对所述初始速度模型进行初始化；执行地震波波形反演进程，所述地震波波形反演进程包括：利用第一输入模型进行波形正演，得到地震波波形理论数据，在初次执行波形反演时所述第一输入模型为所述初始化后的初始速度模型；将所述地震波波形理论数据与所述地震波波形观测数据进行比对，并依据比对结果对所述第一输入模型进行校准，得到第一校准速度模型；执行初至波走时反演进程，所述初至波走时反演进程包括：利用第二输入模型进行走时正演，得到地震波的初至波走时理论数据，所述第二输入模型为所述第一校准速度模型；将所述初至波走时理论数据与所述初至波走时观测数据进行比对，并依据比对结果对所述第一校准速度模型进行校准，得到第二校准速度模型；判断交替执行波形反演与走时反演的交互反演次数是否达到预定次数；若判断结果表示未达到，则迭代执行所述交互反演的过程，其中，在每次的交互反演中，走时反演以最新的波形反演后得到的第一校准速度模型为输入模型；波形反演以最新的走时反演后得到的第二校准速度模型为输入模型；若判断结果表示达到，则输出当前反演所得的速度模型，作为最终反演结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述初至波走时观测数据建立初始速度模型，并对所述初始速度模型进行初始化，包括：利用所述初至波走时观测数据，通过初至波走时层析成像的方法建立初始速度模型；对所述初始速度模型进行模型的连续性初始化、模型的拟合程度初始化，并设定交互反演的最大迭代次数，作为所述预定次数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述执行地震波波形反演进程中进行波形理论数据与波形观测数据比对之前，所述方法还包括：对所述地震波波形观测数据进行预处理，得到预处理后的波形观测数据；对所述地震波波形理论数据和预处理后的地震波波形观测数据进行早到波截取，得到地震波波形理论数据和波形观测数据的早到波；对所述地震波波形理论数据和波形观测数据的早到波进行尺度分解，得到尺度分解结果；所述尺度分解结果包括：地震波波形理论数据和波形观测数据的早到波分别对应于多个频率区间的子波段。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述地震波波形观测数据进行预处理，包括：对所述地震波波形观测数据进行去噪，滤波，确定地震波波形观测数据的频率区间，并给定早到波截取的时间窗口。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交替执行波形反演与走时反演的交互反演，包括：基于所述尺度分解结果，进行多尺度波形反演，且多尺度波形反演过程中包括的每一次波形反演与一次走时反演交替执行；其中，所述多尺度波形反演包括：初始时将频率均值最小的子波段作为初始尺度，并在所述初始尺度上进行迭代式波形反演，之后的每个尺度的迭代反演将当前已参与反演的各个子波段与未参与反演的子波段中频率均值最小的子波段进行合并，并在合并波段对应的尺度上进行波形反演，直至迭代至在整个早到波频率区间进行波形反演后结束多尺度波形反演。6.一种地震数据反演系统，其特征在于，包括：模型构建及初始化单元，用于获取地震波的初至...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙梦瑶，张捷，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34