【摘 要】
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多参数全波形反演是当前研究的热点，地震数据对不同参数的敏感性不同使得不同参数在反演过程中相互耦合，增加了反演的非线性程度。反演策略在一定程度上可以降低多参数全波形反演的非线性，然而，反演策略并不能从根本上解决不同参数间的耦合问题。Hessian矩阵的有效利用是解决多参数全波形反演非线性问题的有效途径。Liu等提出的BKFWI方法可以方便地扩展到多参数全波形反演中，通过Hessian矩阵的迭代逼近实
【机 构】
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同济大学 上海 200092 中国石油川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 成都 610213
【出 处】
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2015年中国地球科学联合学术年会
论文部分内容阅读
多参数全波形反演是当前研究的热点，地震数据对不同参数的敏感性不同使得不同参数在反演过程中相互耦合，增加了反演的非线性程度。反演策略在一定程度上可以降低多参数全波形反演的非线性，然而，反演策略并不能从根本上解决不同参数间的耦合问题。Hessian矩阵的有效利用是解决多参数全波形反演非线性问题的有效途径。Liu等提出的BKFWI方法可以方便地扩展到多参数全波形反演中，通过Hessian矩阵的迭代逼近实现多参数之间的解耦。因此，本文分别基于VTI介质拟声波方程、各向同性弹性波方程、变密度声波方程，导出了不同参数所对应的核函数，并阐述如何利用BKFWI算法实现各向异性参数、纵横波速度、速度与密度的多参数联合反演。全波形反演(Full Waveform Inversion,FWI)在最优化理论框架下,通过拟合模拟数据与观测数据,使残差达到最小,从而获取具有高分辨率的地下物性参数.梯度的计算是全波形反演的核心,根据散射积分原理,在最小二乘目标泛函下,目标函数的梯度总可以表达为敏感核函数与数据残差相乘的形式.本文所采用的改进的散射积分算法无需存储核函数与Hessian矩阵即可实现各种方向与步长的计算，尤其在高斯-牛顿方向的构建中无需额外的正演计算，与目前广泛采用的伴随状态法相比，显著提高了高阶全波形反演的计算效率。另一方面，多参数全波形反演中，不同参数之间的耦合效应包含在Hessian矩阵中，截断高斯-牛顿算法可以实现对Hessian矩阵的有效利用，实现多参数的解耦，上述数值实验证明了本文的观点。
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