【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地震数据处理领域，特别涉及一种全波形反演技术。
技术介绍
1、全波形反演(full waveform inversion,fwi)利用地震数据集中包含的波场信息，通过最小化地震记录数据与预测数据之间的残差来重建地下参数。fwi是一种基于最小二乘反演理论的地震成像方法。它通过比较模拟地震记录与实际地震记录之间的残差平方和，作为反演的目标函数。通过对给定的初始速度模型进行迭代更新，fwi能够获得高分辨率的速度反演结果。然而，全波形反演是强非线性方法，极度依赖初始模型，主要采用局部优化算法进行波形的拟合和速度模型的迭代更新。在现实中，地震勘探采集到的地震数据缺失低频分量，这种不全面的地下结构信息会使得速度反演时出现周期跳跃的现象，增加了反演的难度。此外，由于实际勘探中难以提供准确的初始模型，使得波形反演容易陷入局部极小值。全波形反演最先由tarantola和lailly提出并在时间域实现反演，通过born近似可采用局部优化算法求解，采用伴随状态法求取反演的梯度，然而受限于当时计算机的算力，该方法研究进展缓慢。全波形反演(fwi)在计算上代价较高，特别是在考虑大量地下模型参数时，这影响了当前fwi算法的精确实现。全波形反演(fwi)的优化基于凸性假设，这使得fwi的解决方案在很大程度上依赖于高精度的地震数据以及良好的初始模型。
2、全波形反演是强非线性方法，极度依赖初始模型，主要采用局部优化算法进行波形的拟合和速度模型的迭代更新。在现实中，地震勘探采集到的地震数据缺失低频分量，这种不全面的地下结构信息会使得速度
3、近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，深度学习在人脸和语音识别、图像和文本处理等领域取得了显著成果。其强大的非线性映射和寻找最优解的能力为解决地震勘探速度反演问题提供了重要的研究方向。深度学习神经网络在处理非线性映射时具备出色的拟合能力，从而使得在解决数学和物理反问题时深度学习呈现出显著的优势。随着深度学习方法在地震勘探中的卓越表现，相关的研究也在波形反演领域得到了推动。深度学习技术目前广泛应用于地球物理问题。
4、深度学习方法在地震速度反演方面相对传统全波形反演方法具有显著优势，主要体现在减轻了对初始模型的依赖，并且在训练完成后表现出高效的预测能力。然而，深度学习在速度反演领域应用仍然面临两个主要问题，即对样本的大量需求以及深度神经网络本身的泛化能力。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，将先验知识与物理驱动的rnn正演网络相结合，建立了pirnn，实现了基于机器学习和先验知识引导的vsp弹性波全波形多参数反演方法。
2、本专利技术采用的技术方案为：一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，包括：
3、建立物理驱动的rnn正演网络，具体的：考虑声波差分方程对于上两个时刻的依赖性，将上两个时刻的波场作为rnn的隐藏层，将当前时刻震源作为rnn的输入，将声波差分方程中的速度模型作为物理驱动的rnn正演网络的可训练参数，将根据每次训练的物理驱动的rnn正演网络输出得到的炮集记录作为预测值；将根据设置的正确速度模型对应物理驱动的rnn正演网络输出得到的炮集记录作为观测值；利用观测值与预测值的误差进行反向修正的过程作为速度模型的反演过程；
4、在反演过程中添加两类先验知识对反演过程进行引导和约束，两类先验知识具体为：地层知识与vsp零偏知识。
5、本专利技术的有益效果：本专利技术提出的可训练rnn网络结构结合了波场约束，确保了合成地震资料与观测地震资料的一致性，从而提升了反演结果的准确性。本专利技术引入了测井数据、观测系统的先验知识，通过整合从测井数据中获得的先验知识，本专利技术能够获取关于地下岩石性质和地震速度的宝贵信息，从而在解空间中施加更强的约束，以更快地收敛到更精确的速度模型。
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1.一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，声波差分方程表示为：
3.根据权利要求2所述的一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，声波差分方程中的速度模型包括纵波速度Vp和横波速度Vs，
4.根据权利要求3所述的一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，反演过程采用的损失函数表示为：
5.根据权利要求3所述的一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，RTV包括：一阶TV正则化RTV1和二阶TV正则化RTV2，具体表示为：
6.根据权利要求5所述的一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，RVSP具体为通过测井得到的先验数据作为约束的正则项，表示为：
7.根据权利要求6所述的一种基于先验知识引导的VSP弹性波全波形反演方法，其特征在于，Rexp具体为基于先验知识的正则项，表示为：
8.根据权利要求7所述的
...【技术特征摘要】
1.一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，其特征在于，声波差分方程表示为：
3.根据权利要求2所述的一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，其特征在于，声波差分方程中的速度模型包括纵波速度vp和横波速度vs，
4.根据权利要求3所述的一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，其特征在于，反演过程采用的损失函数表示为：
5.根据权利要求3所述的一种基于先验知识引导的vsp弹性波全波形反演方法，其...
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