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层析成像是地震勘探的一项重要手段。其中，提高层析成像分辨率是层析成像研究重点。传统的层析成像手段是用完全确定性的方法来确定性的描述地下介质，其结果可能偏离实际情况；而采用随机的，概率性的描述或许会提供一种更符合实际的方法，从而弥补确定性理论无法描述复杂现象的缺陷。
尽管传统层析成像方法取得了巨大进展，但在反演地下介质时仍然存在一些问题：
(1)层析结果虽然可以比较好的拟合观测数据，但在地质上可能是不合适的。
(2)在引入地质认识作为约束上存在一些难题。对于概率性的，模糊性的地质认识，难以引入确定性反演中。
(3)地震层析成像是典型的非线性反演问题，其目标函数是多极值的。目前各种确定性反演只能得到最优解，而无法表示次优解。
(4)数据的误差和处理解释人员认识的不确定性相互叠加，不利于对结果进行客观评价。在处理时，采用不同的初始模型可能得到不同的反演结果；采用不同的反演网格间距，可得到不同精度的反演结果。
本文围绕层析成像中存在的问题，将贝叶斯反演理论应用于层析成像。贝叶斯反演理论属于不确定性反演，其将模型参数和观测数据都视作随机变量，是以贝叶斯理论为基础，形成的一种概率性反演方法。该方法使用条件概率将各种不同信息组合在一起对反演结果施加约束，最终给出反演结果的概率性描述。
本文开展了如下几个方面的工作：
(1)射线追踪方法研究。地震波射线追踪是地震层析成像的基础。本文实现了波前快速推进射线追踪算法，分析其计算精度，改进了算法，通过模型实验证明了改进后精度有较大的提高。
(2)成像方法研究。实现几种传统层析成像算法，建立模型并进行模拟实验。
(3)贝叶斯反演算法研究。深入分析贝叶斯反演原理，设计算法框架并实现算法。
(4)模型与实际数据计算。通过模型对基于贝叶斯理论的层析成像方法进行了实验，并用该方法对实际数据进行了处理。
研究结果表明，改进后的波前快速推进算法在计算量增加不大的情况下，计算精度有较大提高。基于贝叶斯理论的层析成像算法给出了反演结果的后验概率分布，可据此分布确定最终结果，同时可以对结果进行评价，并有可能消除数据误差的影响和人为认识的影响。