【摘 要】
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地下小尺度散射体的检测和识别对于提高地震勘探的分辨率具有重要意义,目前业界普遍采用绕射波分离及成像方法检测地下散射体,而绕射波成像的质量主要取决于绕射波和反射波波场分离的程度.本文将被动源震源定位问题中常用的时间反转原理引入到地下散射体检测中,首先通过分析被动源和主动源模型反传波场的聚焦状态,验证了时间反转原理应用于地下散射体检测中的可行性;并引入机器学习中的朴素贝叶斯分类算法,给出适用于时间反转散射体检测的分类算法框架,计算模型中每个点成为散射体的概率,最终检测出地下散射体最有可能存在的位置.散射体模型
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油勘探开发研究院西北分院,中国石油天然气集团有限公司油藏描述重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发项目“面向E级计算的能源勘探高性能应用软件系统与示范”(2017YFB0202905)资助.
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地下小尺度散射体的检测和识别对于提高地震勘探的分辨率具有重要意义,目前业界普遍采用绕射波分离及成像方法检测地下散射体,而绕射波成像的质量主要取决于绕射波和反射波波场分离的程度.本文将被动源震源定位问题中常用的时间反转原理引入到地下散射体检测中,首先通过分析被动源和主动源模型反传波场的聚焦状态,验证了时间反转原理应用于地下散射体检测中的可行性;并引入机器学习中的朴素贝叶斯分类算法,给出适用于时间反转散射体检测的分类算法框架,计算模型中每个点成为散射体的概率,最终检测出地下散射体最有可能存在的位置.散射体模型
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