基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法技术

本发明专利技术提出了一种基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法，通过将模拟数据和观测数据的每一个采样点进行振幅增量编码并加上振幅极性作为约束，从而选择出相同时间点具有不同振幅增量的数据，这部分数据会导致周期跳跃。编码后，构造一个置零矩阵，将该矩阵乘以模拟数据从而将导致周期跳跃的数据设置为零，进而减小这部分数据对梯度的影响。一部分数据置零后，原数据的振幅信息被破坏。为了减小反演对振幅信息的依赖，突出相位信息的作用，我们采用全局互相关目标函数。该方法相比于传统全波形反演方法区别只在于对模拟数据和观测数据的编码计算和置零计算，而编码计算只是简单地矩阵加减乘除，并不会明显增加全波形反演的计算时间。该方法在计算效率上相比于传统全波形反演并没有降低。

Full waveform inversion in time domain based on amplitude incremental coding

【技术实现步骤摘要】
基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法
本专利技术涉及一种地震勘探成像方法，特别涉及一种基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法。
技术介绍
随着国家经济建设对石油和矿产资源需求的日益增加，矿山开采和石油探勘的重心逐渐向深部转移，并努力查明第二深度空间的矿产资源情况，这就对地震反演成像精度提出了更高的要求。针对这个问题，用主动源全波形反演方法来构建该目标区域的地震波速度场是目前效果很好的一种解决方法。全波形反演方法在恢复地下速度场的过程中充分利用了地震波的运动学和动力学信息，其具有复杂构造成像精度高等优点，能够很好地适应高精度地下介质反演成像的需求。全波形反演方法充分利用地震波场的各个波形到达检波器的走时信息，以及振幅和相位的信息来获得高精度的模型参数，同时在反演的过程中通过对应的目标函数来不断地缩小模拟数据和观测数据之间的差距，进而使得观测数据与模拟数据最相似。但是，全波形反演刚提出时，由于其计算量需求巨大，同时当年计算机的硬件水平较低，很难支撑方法对计算量的需求。随后，Pratt等提出可以在频率域构建全波形反演目标函数，并在频率域进行正演模拟和利用伴随法求梯度，同时还指出仅仅利用几个离散频率的地震数据就可以获得与时间域全波形反演的反演结果等同的效果。此外，在频率域全波形反演的过程中，多炮地震数据对应着一个相同的阻抗矩阵，可将多炮地震数据同时正演模拟和反向传播，很大程度地提高了全波形反演对应的计算效率。目前，全波形反演方法仍然极度依赖地震数据的低频分量。然而，低频分量在地震数据中又是很难获取到的，使得全波形反演方法在实际应用的过程中存在着诸多问题。因此，如何缓解全波形反演的周期跳跃问题来获得一个高精度的速度模型，成为当前推动深层高精度反演成像发展亟需解决的问题。为了缓解周期跳跃现象，可采用波形校正技术使得观测数据与模拟数据波形更为相似，从源头上减小二者的差异，并随着迭代的更新使模拟数据不断地向观测数据靠近。Warner和Guasch提出自适应全波形反演方法(AFWI)，该方法主要利用维纳滤波来对地震数据的相位变化进行校正，数值试验结果证明了该方法在缓解周期跳跃方面的可行性和有效性。同样为了将观测数据与模拟数据的波形校正归位，杨贺龙等将地震数据变换到频率域然后对整道的地震数据进行时差或者是相位校正，减小波形相位相差大于半个周期的影响。Zhu和Fomel在自适应匹配滤波处理的基础上指出经过相位校正的波形信息在目标函数具有平滑二次泛函的优势。根据这种思路随后发展了一批将模拟数据作数据预处理的方法，并将处理以后的波形信息用到FWI中的方法。另一类方法是对观测波场和模拟波场进行一些运算和变换产生人造低频信息，这些产生的低频信息与缺失的真实低频信息的振幅相位大致吻合，可以代替缺失的低频信息应用到全波形反演中，如Wu(2014)和Chi(2014)提出了基于希尔伯特变换的包络全波形反演方法，Hu(2014)提出了基于拍音理论的低频信息重构方法等。但是，上述方法存在依赖于其他技术手段的辅助及计算稳定性较差的问题，在计算效率或者反演结果上都有一些不足之处。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法，以克服全波形反演中存在的周期跳跃的缺点，且该方法不增加额外计算量。本专利技术的目是通过以下技术方案实现的：一种基于波场局部相关时移的时间域全波形反演方法，包括以下步骤：a、对实际地震观测记录进行子波估计、低频保护去噪、缺失地震道补偿多次波衰减、面波切除、消除交混回响等预处理。b、首先在预估速度范围建立线性递增初始模型，根据要求设定时间域全波形反演相关参数，包括地震子波主频f，低通滤波截断频率fluc，模型大小nz×nx，网格距dx,dz，采样总时间T，时间采样间隔dt，每个频段最大迭代次数itermax，最优化算法的迭代步长q，目标函数要求精度tol，模型速度估计的最大值vmax与最小值vmin。c、用子波在初始模型上进行正演计算，得到模拟记录。d、对模拟数据和观测数据进行编码：Pn和Qn分别表示模拟数据和观测数据的第n个用于编码的采样点对应的编码矩阵，n＝1,2,3。Pp和Qp分别表示模拟数据和观测数据的振幅极性编码矩阵。dsyn和dobs分别表示模拟数据和观测数据。m表示编码所用采样点与待编码采样点之间的时间间隔，如果m为正则编码所使用采样点在待编码采样点之后，如果m为负则编码所使用采样点在待编码采样点之前。和分别表示沿时间轴时移了m个采样间隔的模拟数据和观测数据。ε为任意小的正整数，用于防止编码过程中分母为零。ɑ和β分别表示模拟数据和观数据中的数据元素。e、根据获得的编码矩阵构造置零矩阵：C为置零矩阵。floor表示向下取整运算。然后用置零矩阵乘以模拟数据，将模拟数据中发生跳周部分的数据设置为零：表示置零后的模拟数据。f、根据全局互相关原理建立目标函数：J为目标函数。对目标函数两端对速度求导数可得梯度表达式为：v为地下介质速度参数。Pf为时间域正传波场，Pb为反传波场。g、利用L-BFGS优化算法对速度模型进行迭代更新，先反演出模型的大尺度构造，再以低频段反演结果做为初始模型进行全频段反演，将模型的细节构造反演出来，最终得高精度的地下模型。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术提出了一种基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法，通过将模拟数据和观测数据的每一个采样点进行振幅增量编码并加上振幅极性作为约束，从而选择出相同时间点具有不同振幅增量的数据，这部分数据会导致周期跳跃。编码后，构造一个置零矩阵，将该矩阵乘以模拟数据从而将导致周期跳跃的数据设置为零，进而减小这部分数据对梯度的影响。一部分数据置零后，原数据的振幅信息被破坏。为了减小反演对振幅信息的依赖，突出相位信息的作用，我们采用全局互相关目标函数。该方法相比于传统全波形反演方法区别只在于对模拟数据和观测数据的编码计算和置零计算，而编码计算只是简单地矩阵加减乘除，并不会明显增加全波形反演的计算时间。该方法在计算效率上相比于传统全波形反演并没有降低。本专利技术利用振幅增量编码对模拟数据中的跳周数据进行了切除，解决了以下问题：1、利用振幅增量编码方法，并结合振幅极性约束和多点编码策略，综合考虑了波形在同一时间点和宏观运动学上的振幅变化趋势对比，筛选出使全波形反演陷入局部极小值的跳周数据并将其置零，减弱这部分数据对梯度的影响，从而极大地缓解了全波形反演中的周期跳跃问题。2、采用了全局互相关目标函数减小反演对振幅信息的依赖，突出了凸性更好的相位信息。由于对模拟记录的一部分数据进行了置零运算破坏了原数据中的振幅信息，因此采用全局互相关目标函数减小振幅错误对反演的影响，同时互相关计算使远偏移距记录的权重增加，而远偏移距记录往往携带了大尺度构造的信息，因此能进一步加强对模型大尺度构造的反演精度，为后续全频带反演提供更加精确的初始模型。3、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于波场局部相关时移的时间域全波形反演方法，其特征在于，包括以下步骤：/na、对实际地震观测记录进行子波估计、低频保护去噪、缺失地震道补偿多次波衰减、面波切除及消除交混回响预处理；/nb、在预估速度范围建立线性递增初始模型，根据要求设定时间域全波形反演相关参数，包括地震子波主频f，低通滤波截断频率fluc，模型大小nz×nx，网格距dx,dz，采样总时间T，时间采样间隔dt，每个频段最大迭代次数iter max，最优化算法的迭代步长q，目标函数要求精度tol，模型速度估计的最大值vmax与最小值vmin；/nc、用子波在初始模型上进行正演计算，得到模拟记录；/nd、对模拟数据和观测数据进行编码：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于波场局部相关时移的时间域全波形反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、对实际地震观测记录进行子波估计、低频保护去噪、缺失地震道补偿多次波衰减、面波切除及消除交混回响预处理；
b、在预估速度范围建立线性递增初始模型，根据要求设定时间域全波形反演相关参数，包括地震子波主频f，低通滤波截断频率fluc，模型大小nz×nx，网格距dx,dz，采样总时间T，时间采样间隔dt，每个频段最大迭代次数itermax，最优化算法的迭代步长q，目标函数要求精度tol，模型速度估计的最大值vmax与最小值vmin；
c、用子波在初始模型上进行正演计算，得到模拟记录；
d、对模拟数据和观测数据进行编码：












其中，Pn和Qn分别表示模拟数据和观测数据的第n个用于编码的采样点对应的编码矩阵，n＝1,2,3。Pp和Qp分别表示模拟数据和观测数据的振幅极性编码矩阵，dsyn和dobs分别表示模拟数据和观测数据，m表示编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：董士琦，韩立国，张盼，陈瑞鼎，尹语晨，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22