一种瑞利波波形反演成像方法技术

本发明专利技术公开了一种瑞利波波形反演成像方法，属于浅层横波速度结构成像技术领域，该方法包括：采集野外地震面波数据；对单炮数据进行预处理，并根据多道面波分析法提取第一炮数据的面波频散曲线；根据所述面波频散曲线的高频极限趋近于介质表层的横波速度以及低频极限趋近于介质最底层的横波速度，确定测区地下横波速度的变化范围，并根据该变化范围确定速度递增的初始模型；输入所述初始模型，对瑞利波波形反演获得横波速度结构，完成对瑞利波波形的反演成像。本发明专利技术解决了常规多道面波分析技术存在将横向速度变化误判为垂直方向速度变化的现象，导致错误的反演结果，造成反演横波速度横向分辨能力差的问题。波速度横向分辨能力差的问题。波速度横向分辨能力差的问题。

A Rayleigh wave inversion imaging method

【技术实现步骤摘要】
一种瑞利波波形反演成像方法


[0001]本专利技术属于浅层横波速度结构成像
，尤其涉及一种瑞利波波形反演成像方法。

技术介绍

[0002]由地震激发所产生的波场中，瑞利波的能量占波场总能量的67％，数据采集时可获得更高信噪比的观测数据，另一方面，瑞利波数据处理过程简单、直接，所获得的横波速度剖面具有更高的分辨率。虽然常规多道面波分析技术(Multi
‑
channel Analysis of Surface Waves，MASW)得到了广泛的应用，但由于其频散曲线正演基于水平层状介质假设，故多道面波分析技术均仅适用于水平层状模型及横向S波速度缓变的地球模型。当地下横向速度存在剧烈变化时，MASW方法存在将横向速度变化误判为垂直方向速度的变化的现象，导致错误的结果，降低了反演结果的横向分辨率。且其资料处理存在很大的人为影响，具有不同经验的处理员处理结果存在较大差异。
[0003]而瑞利波波形反演不依赖于频散曲线计算，理论上克服了常规多道面波分析技术横向分辨能力的“先天不足”。该方法利用了地震记录中所有波至的振幅和相位信息，不受波的任何特殊性质的限制，然后不断的对计算波形与实测波场进行匹配，就能够对这些复杂的浅地表构造实现精确的成像，实用性强。
[0004]在横向剧烈变化的复杂模型研究中，我们发现利用常规多道面波技术无法对模型结构进行正确成像，但MASW方法的成像结果可以为瑞利波波形反演提供一个相对合适的初始模型，通过反演迭代我们发现瑞利波波形反演方法能够对横向不均匀复杂地球模型进行高精度的成像，显示了瑞利波波形反演在浅层结构成像上的应用潜力。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种瑞利波波形反演成像方法，解决了常规多道面波分析技术存在将横向速度变化误判为垂直方向速度的变化的现象，导致错误的反演结果，反演横波速度的横向分辨能力差的问题。
[0006]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种瑞利波波形反演成像方法，包括以下步骤：
[0007]S1、采集野外地震面波数据；
[0008]S2、对所述野外地震面波数据中的单炮数据进行预处理，并根据多道面波分析法提取第一炮数据的面波频散曲线；
[0009]S3、根据所述面波频散曲线的高频极限趋近于介质表层的横波速度以及低频极限趋近于介质最底层的横波速度，确定测区地下横波速度的变化范围，并根据该变化范围确定速度递增的初始模型；
[0010]S4、输入所述初始模型，对瑞利波波形反演获得横波速度结构。
[0011]本专利技术的有益效果是：与传统频散曲线只利用瑞利波的相位信息不同，本专利技术通
过瑞利波波形反演技术，利用地震记录中所有波至的振幅和相位信息，不受波的任何特殊性质的限制，然后不断的对计算波形与实测波场进行匹配，该方法就能够对复杂的浅地表构造实现精确成像，实用性强。本专利技术能够对横向不均匀复杂地球模型进行高精度的成像，同时可以定量的探测地下空洞、断层等，提高探测的精度，在浅层速度结构成像上具有广阔的应用前景。可以为城市建设、大型水利水电设施建设、铁路公路建设等民生工程选址做指导，节省人力物力和花费的时间，缩短作业工期，避免不必要的经济损失。
[0012]进一步地，所述步骤S4包括以下步骤：
[0013]S401、输入所述初始模型，对瑞利波波形进行自适应多尺度分频反演；
[0014]S402、根据反演结果，对震源子波进行校正，并提取黏弹介质品质因子；
[0015]S403、根据提取的黏弹介质品质因子，对x和z分量的观测地震数据进行波场残差的计算；
[0016]S404、根据所述波场残差，计算模型参数的修改量，并基于初始模型得到当前速度模型，判断能量残差E是否满足迭代终止条件，若是，则将当前速度模型作为最终反演结果，得到横波速度结构，否则，返回步骤S401。
[0017]上述进一步方案的有益效果是：与传统频散曲线只利用瑞利波的相位信息不同，波形反演同时利用了瑞利波的振幅和相位信息，该方法充分利用了波场携带的地震信息，能够对横向不均匀复杂地球模型进行高精度的成像。
[0018]再进一步地，所述步骤S401包括以下步骤：
[0019]S4011、输入所述初始模型；
[0020]S4012、对观测数据和地震子波进行不同频带的分解；
[0021]S4013、根据分解结果，由低频带到高频带逐带反演，针对低频带反演时，利用大网格间距将低频带反演结果作为高频带反演的初始模型，针对高频带反演时加密网格，完成对瑞利波波形的自适应多尺度分频反演。
[0022]上述进一步方案的有益效果是：自适应多尺度分频反演把观测数据和地震子波分解成不同频带的观测数据和子波成分，然后由低频带到高频带逐带反演，并把低频带反演结果作为高频带反演的初始模型，保证了反演过程的稳定性。
[0023]再进一步地，所述步骤S402包括以下步骤：
[0024]S4021、根据反演结果，对每一炮数据基于给定的迭代修正模型m
n
生成模拟地震数据u
mod
；
[0025]S4022、利用模拟地震数据u
mod
与观测数据进行反褶积，得到最优子波校正滤波器，并利用最优子波校正滤波器对震源子波进行校正；
[0026]S4023、根据校正结果，提取黏弹介质品质因子。
[0027]上述进一步方案的有益效果是：反演中提取与实际相符的品质因子，消除了粘弹介质的品质因子对波形反演精度的影响，保证了理想的反演效果。
[0028]再进一步地，所述步骤S4022包括以下步骤：
[0029]S40221、选用正弦子波作为震源子波，并将震源子波经正演模拟得到合成地震记录；
[0030]S40222、根据所述合成地震记录，通过线性阻尼最小二乘法使观测数据的傅里叶系数与经过波形校正器后的模拟地震数据u
mod
的傅里叶系数之间的残差最小化；
[0055][0056]δc1＝δm1[0057]其中，n表示迭代次数，δc
n
表示模型在第n次迭代时的共轭梯度，δm
n
表示模型在第n次迭代时的梯度，β
n
表示第n次迭代时的共轭梯度法的加权因子，δc
n
‑1表示模型在第n
‑
1次迭代时的共轭梯度，δm1表示模型在第1次迭代时的梯度，δc1表示模型在第1次迭代时的共轭梯度，δm
n
‑1表示模型在第n
‑
1次迭代时的梯度，T表示转置；
[0058]S4044、根据所述共轭梯度，利用二次多项式插值法计算得到搜索步长a
n
：
[0059][0060]其中，a1表示预先给定的假设步长，E(m+a1δm
n
)表示步长对应的能量残差函数值，E(m)表示当前模型参数对应的能量残差数值；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集野外地震面波数据；S2、对所述野外地震面波数据中的单炮数据进行预处理，并根据多道面波分析法提取第一炮数据的面波频散曲线；S3、根据所述面波频散曲线的高频极限趋近于介质表层的横波速度以及低频极限趋近于介质最底层的横波速度，确定测区地下横波速度的变化范围，并根据该变化范围确定速度递增的初始模型；S4、输入所述初始模型，对瑞利波波形反演获得横波速度结构。2.根据权利要求1所述的瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：S401、输入所述初始模型，对瑞利波波形进行自适应多尺度分频反演；S402、根据反演结果，对震源子波进行校正，并提取黏弹介质品质因子；S403、根据提取的黏弹介质品质因子，对x和z分量的观测地震数据进行波场残差的计算；S404、根据所述波场残差，计算模型参数的修改量，并基于初始模型得到当前速度模型，判断能量残差E是否满足迭代终止条件，若是，则将当前速度模型作为最终反演结果，得到横波速度结构，否则，返回步骤S401。3.根据权利要求2所述的瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，所述步骤S401包括以下步骤：S4011、输入所述初始模型；S4012、对观测数据和地震子波进行不同频带的分解；S4013、根据分解结果，由低频带到高频带逐带反演，针对低频带反演时，利用大网格间距将低频带反演结果作为高频带反演的初始模型，针对高频带反演时加密网格，完成对瑞利波波形的自适应多尺度分频反演。4.根据权利要求2所述的瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，所述步骤S402包括以下步骤：S4021、根据反演结果，对每一炮数据基于给定的迭代修正模型m
n
生成模拟地震数据u
mod
；S4022、利用模拟地震数据u
mod
与观测数据进行反褶积，得到最优子波校正滤波器，并利用最优子波校正滤波器对震源子波进行校正；S4023、根据校正结果，提取黏弹介质品质因子。5.根据权利要求4所述的瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，所述步骤S4022包括以下步骤：S40221、选用正弦子波作为震源子波，并将震源子波经正演模拟得到合成地震记录；S40222、根据所述合成地震记录，通过线性阻尼最小二乘法使观测数据的傅里叶系数与经过子波校正滤波后的模拟地震数据u
mod
的傅里叶系数之间的残差最小化；S40223、利用残差最小化，构建最优子波校正滤波器的傅里叶系数，并通过最优子波校正滤波器的傅里叶系数，构建最优子波校正滤波器；S40224、利用最优子波校正滤波器对震源子波进行校正。
6.根据权利要求5所述的瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，所述步骤S40223中构建最优子波校正滤波器的表达式如下：其中，E表示目标函数，w
k
表示加权因子，d
1k
表示偏移距为r
k
的第k个检波器对应的原始观测数据在频率f1处的傅里叶系数，c1表示震源子波校正滤波器对应的傅里叶系数，g
1k
表示数值模拟数据对应的傅里叶系数，M表示观测数据的道数，表示合成地震记录的加权平均能量，ε表示阻尼因子，N表示参与计算的频点个数，i表示频点索引。7.根据权利要求4所述的瑞利波波形反演成像方法，其特征在于，所述步骤S4023包括以下步骤：S40231、根据校正结果，利用若干各不相同的品质因子...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵广周，吴华，李庆春，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：