用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法技术

本发明专利技术属于近地表地震面波勘探领域，具体公开一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线精确快速反演方法：对地震记录二维傅里叶变换，将地震记录从x‑t域转换到f‑k域，得到f‑v

Inversion Method of Rayleigh Wave Dispersion Curve for Seismic Surface Wave Exploration

The invention belongs to the field of near-surface seismic surface wave exploration, and specifically discloses an accurate and fast inversion method for Rayleigh wave dispersion curve used in seismic surface wave exploration: for two-dimensional Fourier transform of seismic records, seismic records are converted from x_t domain to f_k domain, and f_v is obtained.

【技术实现步骤摘要】
用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法
本专利技术属于近地表地震面波勘探领域，具体涉及一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线精确快速反演方法。
技术介绍
瑞雷波勘探利用其在层状介质中传播的频散特性，通过提取、反演频散曲线来构建地层S波速度结构模型，具有快速、便捷、非侵入性尤其是具有很高的浅层分辨率等优点。其中，频散曲线反演是串联起整个勘探流程的关键环节，由于其是一个多参数、多极值、多模态、高度非线性迭代优化过程，常规阻尼最小二乘反演(DLS)因为其严苛的初始模型要求，往往不能适用，改进的等厚薄层DLS应用虽较为普遍，而将地层划分为若干等厚薄层造成了反演参数的大幅增加，多解性的问题也很突出；基于全局优化的非线性反演结果更容易与实际地球物理模型相匹配，然要获得准确的反演结果及较高的反演精度，就传统遗传算法来说，必须依赖于庞大的选择群体及训练次数，计算量及占用内存的急剧增加导致其反演效率十分低下；经过GA初步优化后的DLS反演克服了其难以有效应用的弊端，并能在一定程度上压制反演多解性问题，但在处理由存在高/低速夹层、薄层等所导致的更为复杂的多解性问题时，仍然难以得到全局最优解。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，该方法能够提高瑞雷波勘探用于探测近地表地层结构时的适用性、快速性及准确性。实现本专利技术目的的技术方案：一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，该方法具体包括以下步骤：步骤一、对采集的地震记录做二维傅里叶变换，将地震记录从x-t域转换到f-k域，得到实测瑞雷波频散曲线f-voR；步骤二、根据上述步骤一得到的频散曲线f-voR，结合先验地质资料确定反演模型参数的理论值范围，依此随机产生初始群体；步骤三、计算反演初始群体的个体目标函数Φ(Pj)，并将个体目标函数Φ(Pj)转换成适应度函数f(Pj)，记反演初始迭代次数T为1；步骤四、根据上述步骤二得到的个体适应度函数f(Pj),进行选择运算，并对选择后的群体进行交叉运算；步骤五、基于步骤三交叉后的群体，选择个体适应度排列f(Pj)前10％个体，进行局部线性优化，经过最速下降得到新群体Pj(x)；步骤六、基于步骤五所产生的新群体，重复步骤三、步骤四、步骤五，令T＝T+1直至达到事先设定的迭代次数，依据步骤三个体适应度函数f(Pj),选择适应度值最大的个体作为最终反演结果。所述的步骤一的具体步骤如下：f-k域地震记录U(k,f)的公式如下：其中，其中，f是地震频率，k是地震波数，x是该道空间坐标，t是该道时间坐标，u(x，t)是x-t域地震记录，U(k,f)是f-k域地震记录；然后依据v＝f/k生成f-v频谱能量图，其能量峰值即为实测瑞雷波频散曲线f-voR。所述的步骤三的具体步骤如下：反演初始群体的个体目标函数Φ(Pj)的公式如下：将上述初始群体的个体目标函数Φ(Pj)转换成个体适应度函数f(Pj),个体适应度函数f(Pj)的公式如下：所述的步骤三中voRi是实测瑞雷波相速度，vcRi(Pj)是个体的理论相速度值，i＝1，2，…N，N是实测相速度的个数，j＝1，2，…M，M是群体模型的个数，Φmax是个体目标函数的最大值，Φmean是群体目标函数的平均值。所述的步骤四的具体步骤如下：对个体适应度函数f(Pj),进行选择运算的选择标准如下：f(Pj)≥fmean基于上述选择后的群体进行交叉运算，首先产生位于0到1之间的随机数r，若r≥0.5，依据下式进行层间交叉：否则进行参数算数交叉：所述的步骤四中的fmean为群体的平均适应度，Pa，Pb是随机选择的两个个体，m是模型每一层的参数，n是模型的层数；ma、mb分别是随机选择个体Pa、Pb模型参数，rd是随机生成的位于0到1之间的随机数。所述的步骤五的具体步骤如下：利用阻尼最小二乘法进行局部线性优化得到的参数修正量Δx的公式如下：阻尼因子μ的公式如下：μ＝5.0/T2雅格比矩阵A的公式如下：基于上述求得的参数修正量Δx，利用最速下降法求取参数最优修正步长λ，参数最优修正步长λ的公式如下：式中，gi＝(ATA+μI)Δxi。则当前所选个体参数为x＝x0+λΔx。则当前新群体为Pj(x)，j＝1，2，…0.1M，其余0.1M+1到M的个体继承步骤四中群体中相同位置的个体不变。所述的步骤五中的I是单位矩阵，x0是反演初始模型参数，μ和A分别是阻尼因子和雅格比矩阵，A是N行2n列矩阵，N是反演瑞雷波相速度的个数，2n是参与反演参数的个数；T为反演迭代次数，M是群体模型的个数。所述的步骤六中的事先设定的迭代次数T＝20。本专利技术的有益技术效果在于：本专利技术的方法能够实现自适应遗传算法、阻尼最小二乘与最速下降法嵌套联合反演方法，可以摆脱复杂地震地质条件下频散曲线反演对初始地质模型的高度依赖，显著提高反演效率并明显压制反演结果的多解性问题。实现了将传统线性及非线性两类反演算法交叉利用，优势互补的嵌套联合反演算法，既吸收了非线性反演全局优化搜索、适应性强的优点，又集成了线性反演收敛速度快、反演结果稳定的优势，不仅对于多道瞬态面波近地表精细结构探测具有现实意义，同时也为大炮地震记录中发育的面波信息利用提供了基本技术支持。附图说明图1为实际采集的瑞雷波地震记录的示意图；图2为地震记录频散能量图及提取的瑞雷波频散曲线的示意图；图3为随机产生的反演初始群体模型分布的示意图；图4为本专利技术的迭代反演5次群体模型分布的示意图；图5为本专利技术的迭代反演20次群体模型分布即最终反演地层模型结果的示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明。本专利技术所提供的一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，该方法具体包括以下步骤：步骤一、对采集的如图1所示的地震记录做二维傅里叶变换，将地震记录从x-t域转换到f-k域，得到实测瑞雷波频散曲线f-voR，具体步骤如下：f-k域地震记录U(k,f)的公式如下：其中，其中，f是地震频率，k是地震波数，x是该道空间坐标，t是该道时间坐标，u(x，t)是x-t域地震记录，U(k,f)是f-k域地震记录。然后依据v＝f/k生成f-v频谱能量图如图2，其能量峰值即为实测瑞雷波频散曲线f-voR。v是波速度，voR是瑞雷波相速度，R代表瑞雷波。步骤二、根据上述步骤一得到的频散曲线f-voR，结合先验地质资料确定反演模型参数的理论值范围，依此随机产生初始群体如图3。步骤三、计算反演初始群体的个体目标函数Φ(Pj)，并将个体目标函数Φ(Pj)转换成适应度函数f(Pj)，记反演初始迭代次数T为1，具体步骤如下：反演初始群体的个体目标函数Φ(Pj)的公式如下：其中，voRi是实测瑞雷波相速度，vcRi(Pj)是个体的理论相速度值，i＝1，2，…N，N是实测相速度的个数，j＝1，2，…M，M是群体模型的个数。将上述初始群体的个体目标函数Φ(Pj)转换成个体适应度函数f(Pj),个体适应度函数f(Pj)的公式如下：其中，Φmax是个体目标函数的最大值，Φmean是群体目标函数的平均值。图3所示为反演初始群体分布，可以看出所有个体随机分布于真实地层模型附近，反演目的在于通过本专利技术方法的迭代优化使群体迅速向着全局最优解方向靠拢直至收敛。步骤四、根据上述步骤二得到的个体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤一、对采集的地震记录做二维傅里叶变换，将地震记录从x‑t域转换到f‑k域，得到实测瑞雷波频散曲线f‑v

【技术特征摘要】
1.一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤一、对采集的地震记录做二维傅里叶变换，将地震记录从x-t域转换到f-k域，得到实测瑞雷波频散曲线f-voR；步骤二、根据上述步骤一得到的频散曲线f-voR，结合先验地质资料确定反演模型参数的理论值范围，依此随机产生初始群体；步骤三、计算反演初始群体的个体目标函数Φ(Pj)，并将个体目标函数Φ(Pj)转换成适应度函数f(Pj)，记反演初始迭代次数T为1；步骤四、根据上述步骤二得到的个体适应度函数f(Pj),进行选择运算，并对选择后的群体进行交叉运算；步骤五、基于步骤三交叉后的群体，选择个体适应度排列f(Pj)前10％个体，进行局部线性优化，经过最速下降得到新群体Pj(x)；步骤六、基于步骤五所产生的新群体，重复步骤三、步骤四、步骤五，令T＝T+1直至达到事先设定的迭代次数，依据步骤三个体适应度函数f(Pj),选择适应度值最大的个体作为最终反演结果。2.根据权利要求1所述的一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，其特征在于：所述的步骤一的具体步骤如下：f-k域地震记录U(k,f)的公式如下：其中，其中，f是地震频率，k是地震波数，x是该道空间坐标，t是该道时间坐标，u(x，t)是x-t域地震记录，U(k,f)是f-k域地震记录；然后依据v＝f/k生成f-v频谱能量图，其能量峰值即为实测瑞雷波频散曲线f-voR。3.根据权利要求2所述的一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，其特征在于：所述的步骤三的具体步骤如下：反演初始群体的个体目标函数Φ(Pj)的公式如下：将上述初始群体的个体目标函数Φ(Pj)转换成个体适应度函数f(Pj),个体适应度函数f(Pj)的公式如下：4.根据权利要求3所述的一种用于地震面波勘探的瑞雷波频散曲线反演方法，其特征在于：所述的步骤三中voRi是实测瑞雷波相速度，vcRi(Pj)是个体的理论相速度值，i＝1，2，…...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷宇航，乔宝平，
申请(专利权)人：核工业北京地质研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11