基于声波方程转换的三参数递进式全波形反演

为提高基于声波方程的多参数反演精度,研究了基于波动方程转换的多参数全波形反演方法,实现了基于声波方程的速度、密度、阻抗三参数全波形反演。首先利用阻抗速度方程实现低波数速度模型和阻抗模型的全波形反演建模;将该低波数速度模型作为初始速度模型,经过声波方程转换再利用速度密度方程实现从低波数到高波数的递进式速度反演和密度反演。同时通过加德纳经验公式的约束提高了密度反演的稳定性和精度。利用Overthrust模型数据进行测试,分别实现了主频10Hz和30Hz地震数据三参数全波形反演,结果表明主频30Hz地震数据全波形反演结果能够精细刻画起伏构造形态,且断层边界清晰,断面干脆,为精细地震勘探提供了更加可靠的速度和阻抗。     

声介质波动方程反射旅行时反演方法

储层精细描述需要精准的背景速度场,全波形反演(FWI)能求取浅层速度场高波数成分。透射波和折射波一般具有较大入射角孔径,可用来恢复速度模型的长波长分量;反射波仅有较小反射角孔径,通常用于恢复速度场短波长分量。本文利用偏移/反偏移算子从背景速度场获取反射波信息,推导了反射波路径;进而得到了波动方程反射层析梯度公式;反演过程中结合Ma和Luo的思路改进了反射层析中伴随源的形式,并修改了梯度的计算;运用动态图像校正法计算反射波旅行时差,实现了利用反射波信息反演速度场低波数成分。模型试算结果表明,本文方法能提高反演的稳定性,具有更好应用潜力。     

全波形反演配套技术及应用

在研究区A区块的海洋浅水三维拖缆数据的全波形反演（FWI）应用中发现,输入数据低频端的信噪比低、初始速度模型的精度低等严重制约了全波形反演效果。为此,利用Fresnel层析速度模型在浅层精度高的特点,在浅层将其与均方根速度模型融合,从而解决在浅层由于近炮检距覆盖次数低造成的初始速度模型精度低的问题;利用Cadzow滤波、KL滤波等去噪手段精细处理低频噪声,通过对实际数据与模型数据的互相关质控优化FWI起始频段,有效提高了全波形反演精度。通过FWI建立了准确的速度模型,提高了Kirchhoff叠前深度偏移的成像质量。     

地震波反演成像方法与技术核心问题分析

常规的地震反演成像分为偏移速度分析与层析成像、叠前深度偏移(角度道集产生)和AVA分析/反演3个重要环节,其中的关键技术是当前勘探地震学中的核心技术。全波形反演(FWI)是理论意义下十分完善的地震波反演成像理论框架。原则上,FWI可以把上述3项常规的反演方法技术合为一体,给出比较理想的反演成像结果。但是,由于叠前地震数据的不完备、地震波正演模拟方法不能很好地模拟实测地震波场、初始模型不够精确、地震子波的未知和空变,使得严格意义下的FWI方法尚不能很好地解决实际问题。通过叠前地震数据和地下介质模型的特征表达,提出把经典的FWI分成透射波层析成像、最小二乘叠前深度偏移成像和反射波层析成像3个线性化反演方法的串联,构成FWI反演成像的实用化流程。针对我国陆上地震数据的特点,指出做好浅层速度模型建立、背景速度模型建立、成像道集层析速度模型建立、最小二乘叠前深度偏移成像、张角及界面倾角道集的产生以及小角度成像道集波阻抗反演,是当前推进FWI反演成像方法技术应用与发展的关键所在。     

初至波波形反演方法及其数值模拟试验

近地表速度模型的反演精度是影响复杂地表条件下地下地质构造成像效果的主要因素之一。初至波波形反演方法将速度建模问题转化为寻求地震数据信息和理论模型的最佳拟合,即转化为求解目标函数极小化问题,利用观测记录和模型正演记录之间的最佳匹配关系建立地下模型。梯度类波形反演方法的关键因素是目标函数、梯度和步长,梯度问题可以通过确定合适的目标函数来解决,选取合适的步长可以有效地提高波形反演的计算效率和反演精度。初至波波形反演方法类似于对地表模型同时做偏移和层析,能够同时分辨出高波数和低波数成分,并且同时恢复速度值和速度界面。初至波波形反演结果与初至波射线走时层析反演结果的对比分析表明,对于速度变化比较缓慢的起伏地表,前者的反演效果明显优于后者。     

一阶近似瞬时频率时间域声波全波形反演

通过全波形反演（FWI）在理论上可得到较高精度的深层速度模型,而在实际中相关条件却难以完全具备。究其原因主要为：FWI对初始速度模型的依赖性强;深层信号弱,在目标函数中的贡献较小。为此,提出基于一阶近似瞬时频率的时间域声波FWI方法。根据瞬时相位公式推导出一阶近似瞬时频率的目标函数和伴随震源项公式;充分发挥瞬时频率可突出低频信息和深层弱信号的特点,为FWI建立初始速度模型;同时加入梯度衰减因子以进一步提高深层反演效果、防止深浅层间互相干涉。模型和实际资料测试证明了该方法的可行性和有效性。     

地质模型约束的全波形速度建模反演及在复杂断块区的应用

全波形反演（FWI）速度建模方法可构建高精度速度模型，但复杂断块区因受地震数据低信噪比及频带宽度的限制，反演结果不甚理想。为此，基于常规FWI理论，提出将地震解释数据作为约束条件，推导出基于地质模型约束的误差泛函表达式，利用相关解释数据约束全波形反演求解过程。模型和实际数据测试结果表明，改进后的地质模型约束的全波形反演方法，能反演出高精度复杂断块区速度场，改善复杂断块区的成像效果。     

基于波场分离的层析波形反演方法

全波形反演是利用地震数据的所有信息对地下模型进行重建的重要方法。但是当采集地震数据缺失低频和远炮检距信息时,常规的全波形反演方法只能恢复地下模型的短波长成分。本文给出了一种利用梯度分解和重组增强波形反演中长波长更新量的方法,该方法将全波形反演梯度分解为层析项和偏移项,梯度的层析项主要更新模型参数的长波长分量,由传播方向相同的波场互相关得到,而偏移项更新模型参数的短波长分量,由传播方向相反的波场互相关得到。本文利用坡印廷矢量进行波场分离进而将梯度分解,在将两项重组后得到层析项加强的新梯度。数值测试结果表明,这种基于波场分离的层析波形反演方法在常规全波形反演方法难以收敛时能收敛到准确的结果。     

基于波动方程转换的时间域多尺度全波形反演速度建模

为了避免全波形反演的周波跳跃现象,提出了基于波动方程转换的时间域多尺度全波形反演速度建模策略,在时间域实现了从低波数到高波数的多尺度全波形反演。首先从声波方程参数化模式出发,研究了阻抗-速度和速度-密度两种参数化模式下速度的辐射模式:在阻抗-速度参数化模式下,速度扰动主要引起大角度波场扰动;在速度-密度参数化模式下,速度扰动对各个角度的波场扰动贡献量完全相同。基于此,提出了先利用阻抗-速度方程构建低波数全波形反演速度模型,再以此作为初始模型,利用速度-密度方程构建高波数全波形反演速度模型的方法。该方法有效避免了混合域全波形反演中的数据转换问题以及频率域反演中的吉普斯现象,同时充分发挥了时间域全波形反演在波动方程数值模拟计算效率方面的优势,保留了时间域数据匹配易控制的特点。通过MarmousiⅡ模型数据测试,对比分析了两种参数化模式下的速度梯度特征,实现了从阻抗-速度方程的低波数全波形反演速度建模到速度-密度方程的高波数全波形反演速度建模,说明该方法能够在初始速度缺失低波数的条件下充分刻画出断层的形态和位置,使断面清晰,地层起伏与真实模型吻合。     

基于包络反演的高低波数同步反演方法

全波形反演方法存在过于依赖初始模型及局部极值等问题。为此,利用坡印廷矢量进行梯度分解并构建高低波数同步反演方法,同时将该方法与包络反演相结合,提出了一种提高全波形反演方法稳定性的分步多尺度反演策略,即首先将线性速度模型作为初始速度模型进行包络反演,以构建浅层背景速度场;再将反演结果作为初始速度,利用坡印廷矢量实现偏移分量及层析分量的分解和同步迭代反演;最终构建扰动速度场及中、深层背景速度场。迭代反演过程中,将利用层析分量得到的梯度更新量补偿到常规反演梯度中,从而恢复中、深层低波数速度模型,同时避免了偏移/反偏移计算,减少了计算量。将该方法应用于Marmousi2模型数据的反演结果表明,基于包络反演的高低波数同步反演方法对中、深层背景速度恢复能力强;误差曲线表明,基于包络反演的高低波数同步反演方法的收敛误差小、收敛速度快且稳定性强,反演得到的速度模型为油气预测奠定了基础。     

高斯束层析与全波形反演联合速度建模

基于叠前地震波场模拟的全波形反演（FWI）技术走向实用化充满挑战性。陆上地震资料的低信噪比、缺失低频、复杂近地表及三维数据的巨大内存需求和海量计算等因素都制约了FWI技术的应用推广。为此,研究并开发了高斯束层析速度建模技术,弥补了传统射线层析无法反演得到的中波数速度成分,为FWI提供了高精度宏观速度模型,有效避免了周波跳跃现象;利用基于相位匹配的互相关目标泛函取代L₂范数求解梯度,降低了反演对低频数据的依赖,有效解决了FWI海量计算难题;利用伪保守波动方程形成自伴随的正演算子,大幅度提升了基于伴随状态法的梯度计算能力,增强了反演对陆地数据的适应性,实现了陆地资料的FWI高分辨率速度建模能力。     

A review on reflection-waveform inversion

Full-waveform inversion(FWI) utilizes optimization methods to recover an optimal Earth model to best fit the observed seismic record in a sense of a predefined norm.Since FWI combines mathematic inversion and full-wave equations,it has been recognized as one of the key methods for seismic data imaging and Earth model building in the fields of global/regional and exploration seismology.Unfortunately,conventional FWI fixes background velocity mainly relying on refraction and turning waves that are commonly rich in large offsets.By contrast,reflections in the short offsets mainly contribute to the reconstruction of the high-resolution interfaces.Restricted by acquisition geometries,refractions and turning waves in the record usually have limited penetration depth,which may not reach oil/gas reservoirs.Thus,reflections in the record are the only source that carries the information of these reservoirs.Consequently,it is meaningful to develop reflection-waveform inversion(RWI) that utilizes reflections to recover background velocity including the deep part of the model.This review paper includes:analyzing the weaknesses of FWI when inverting reflections;overviewing the principles of RWI,including separation of the tomography and migration components,the objective functions,constraints;summarizing the current status of the technique of RWI;outlooking the future of RWI.     

基于双对角通量校正的多尺度全波形反演

油气勘探的不断深入使地震勘探面临的问题越来越复杂。全波形反演(FWI)以其高精度优势成为一种极具潜力的速度建模方法,但其反演效果很大程度上受初始模型精度和炮记录频带范围的影响。在实际地震数据处理中,初始速度模型的精度往往不高,而精确的初始速度模型又是防止FWI陷入局部极值的关键,因此降低FWI对初始模型的依赖性至关重要。为此,提出一种基于双对角通量校正的多尺度FWI方法,利用通量校正运输技术对二维时间域声波方程进行校正,获得不同频率成分的校正波场,并据此推导出FWI梯度及步长计算公式,使用低频~高频的校正波场进行多尺度反演。为了验证该方法的有效性,利用改进Marmousi模型进行模拟测试。结果表明,该方法有效地拓展了波场的中低频成分,降低了FWI对初始模型的依赖性。     

地震波反演的基本问题分析

Bayes 理论框架下的地震波全波形反演是油气勘探中的导引性技术,其基本思想在去噪音、反褶积、 地震数据规则化、一维波阻抗反演、AVA（叠前）弹性参数反演、叠前偏移成像、速度分析及层析成像中占 据核心位置。但由于观测数据与反演模型参数之间的高度非线性性,导致在实际地震数据处理中地震波 全波形反演（FWI）的难度增大。据此,首先从概率论的观点说明了地震波反演的本质,指出在假设观测噪 音为高斯白噪的情况下,Bayes 估计可以在最小二乘意义下实现;接着分析了数据空间向参数空间映射的 数学物理含义,指出映射的非线性性强弱取决于数据和模型之间的非线性关系,更准确地说取决于介质 模型的复杂性和描述地震波物理传播过程的正算子的复杂性;最后在分析陆上和海上地震数据特点的基 础上,指出了地震波反演走向实用化的策略。通过以上分析,提出：①速度场的反演是利用特征波场的反 演（CWI）,而不是全波形的反演;②合理地增加波场的相位信息在泛函中所占的比例;③尽量充分考虑初 始模型的先验信息。只有满足以上3 个条件,才能使地震波全波形反演逐步走向实用化。     

基于L-BFGS算法的时间域全波形反演

全波形反演是大规模参数、强烈非线性的最小值问题, 在数学上利用无约束的非线性最优化方法求解。本文基于标量波动方程, 利用最小二乘法建立了无约束的目标函数, 推导了时间域目标函数的梯度算子表达式; 在迭代求解问题上利用有限内存L-BFGS算法, 结合最优化一维线搜索方法, 求解全波形反演的强非线性问题。通过复杂断块模型的理论测试验证了反演算法的稳定性和适应性, 实际资料的初步测试验证了反演算法的有效性。