基于时空域交错网格有限差分法的应力速度声波方程数值模拟

目前应力速度声波方程数值模拟普遍采用时间二阶和空间2M阶交错网格差分法,相应的差分系数仅利用空间域频散关系和泰勒展开求解。但波动方程数值求解在时间和空间域同时进行,仅利用空间域频散关系计算差分系数,易产生数值频散,因而影响数值模拟精度。针对该问题,从差分离散波动方程和平面波理论出发,推导出了时间二阶、空间2M阶交错网格差分法的时空域频散关系,并进一步导出了基于时空域频散关系和泰勒展开的差分系数算法,该算法求解的差分系数随地震波的传播速度自适应变化。数值频散分析结果表明,新的差分系数算法能够有效减小数值频散进而提高模拟精度;稳定性分析结果表明,新的差分系数算法能够有效增强交错网格有限差分法的稳定性,使得该方法能采用更大的时间步长从而提高计算效率。层状介质模型和塔里木盆地典型复杂构造模型数值模拟实例进一步验证了基于新差分系数算法的交错网格有限差分法在提高模拟精度和计算效率方面的优越性。     

可变交错网格优化差分系数法地震波正演模拟

传统变网格有限差分系数是通过Taylor级数展开得到的,在大的波数范围内,数值频散较严重。为此,提出一种基于最小二乘算法的可变交错网格优化差分系数法,即建立基于频散关系的平方误差函数,并引入约束条件,通过求取条件极值得到可变交错网格优化差分算子。频散分析表明,可变交错网格优化差分系数法能在更大波数范围内满足频散关系。模型正演结果证明,相同的空间差分算子长度,可变交错网格优化差分系数法相比Taylor级数展开法,能有效提高正演模拟的精度。     

基于空间—波数域联合深度学习的数值频散压制

有限差分法是地震勘探领域常用的波场数值模拟方法，当空间网格间距大或使用低阶差分算子时会产生严重数值频散现象，影响模拟精度。为此提出一种基于联合学习深度卷积神经网络的数值频散压制方法，该方法使用卷积神经网络自适应提取波场特征进行频散校正。首先，利用波场数据在空间域和波数域的稀疏特征构建残差学习卷积神经网络，提取波场的主要特征；其次，基于L₁范数对网络模型进行稀疏优化，降低模型的复杂度，增加网络的泛化能力；最后，构造联合目标优化函数，使网络在空间—波数域联合约束的语义下学习频散压制的非线性逼近能力。将所提方法应用到不同模型正演的波场数据，结果表明：该方法可有效保护地震信号、压制频散；将网络与迁移学习结合，用于新模型的正演数据，可取得较好效果。与同类算法相比，该方法可以提高粗网格的计算精度、降低计算成本，所得波场快照具有较高的信噪比。     

高精度傅里叶有限差分法模型正演

 波动方程数值模拟方法分为有限差分法和频率—波数域法两类，其中有限差分法的计算精度取决于波场外推算子的近似程度、离散网格间距及差分方程阶数，它能适应速度任意横向变化，但在大倾角处易出现频散现象及背景噪声。频率—波数域法算法简单、精度高、噪声小，能适应任意地层倾角情况，但不适于速度场的任意横向变化。文中结合有限差分法和频率—波数域法的优点，应用傅里叶有限差分法（FFD）实现在多域用高精度延拓算子对模型进行地震记录的数值模拟，其波场外推算子由相移项、折射项（时移项）和有限差分补偿项组成。对FFD法进行了理论与误差分析，并用单程声波方程分别进行了层状模型和SEG/EAGE盐丘模型的数值模拟试验。数值试验的对比分析表明，FFD法适用于速度场横向剧烈变化情形，且具有精度高、无频散、背景噪声弱等优点，模拟结果反射特征清楚，能对复杂地质构造进行准确的地震数值模拟。     

标量声波波动方程高阶交错网格有限差分法

为进一步提高标量声波波动方程正演数值模拟精度,减小数值频散和计算量,改善边界吸收效果,提出将高阶交错网格有限差分法直接用于求解标量声波波动方程的方法,并推导出了时间和空间导数的高阶交错网格有限差分格式,给出了数值模拟计算所需的稳定性条件和吸收边界条件.模型试算结果表明,与传统的中心有限差分法相比,本文方法不仅可以快速提高时空导数的差分精度,而且具有频散小、计算效率高等特点,可推广应用于三维标量声波高精度正演数值模拟和叠后逆时深度偏移.     

基于优化方法的时间-空间域隐格式有限差分算子确定方法

声波方程数值模拟构成了地震逆时偏移成像技术和全波形反演的基础。对于有限差分法而言,在满足一定的稳定性条件时,普遍存在着因网格化而形成的数值频散效应。如何有效地压制数值频散是有限差分方法研究的关键所在。为了进一步抑制数值频散,利用隐式有限差分比显式有限差分更能压制数值频散的特点,采用前人提出的新的有限差分模板(在保持相同精度的情况下增大了时间步长),应用信赖域优化方法在时间-空间域确定隐格式有限差分系数。频散分析和数值模拟试算的结果表明,这种新模板隐格式有限差分优化方法既提高了声波数值模拟精度又提高了计算效率。     

横向各向同性介质优化差分系数法地震波场数值模拟

 在应用有限差分法地震波场数值模拟过程中,数值频散是关键问题之一。为压制地震波场模拟中的数值频散,针对1阶速度—应力方程的交错网格空间离散差分算子,本文分别引入强约束条件和弱约束条件,构造了不同的Lagrange函数;然后通过求取条件极值得到优化差分算子。将其应用于横向各向同性(VTI)介质波场数值模拟,结果表明采用优化空间差分算子能有效压制数值频散,并可提高差分近似导数的精度。     

高维波动方程数值模拟的隐式分裂有限差分格式

波动方程数值模拟的有限差分格式有隐式差分格式和显式差分格式两种，各有优点和缺点。针对高维波动方程提出了一种新的隐式分裂有限差分格式。其基本原理是：首先将高维波动方程按传播方向分解为一系列的一维波动问题，然后分别沿各方向隐式求解。该格式包含了X，Y，Z三个方向相互独立的一维隐式差分格式，每个方向的一维格式在数值离散后归结为一个三对角矩阵问题，可以用追赶法快速地求解。将该格式从时间一空间域变换至时间一波数域，证明此格式可以通过适当地选取参数来提高计算精度，保证计算过程的稳定性和与八阶显式差分格式同样的频散特性。脉冲响应数值计算表明，隐式分裂有限差分格式与显式差分格式相比数值频散小，频散误差接近，频散关系平滑。盐丘模型数值计算表明，隐式分裂有限差分格式与八阶显式差分格式具有同样的频散特性，但减少了计算量。     

声波方程数值模拟矩形网格有限差分系数确定法

压制数值频散是有限差分方法的关键问题之一。目前压制数值频散的方法大多假设不同方向空间偏导数的空间步长相同,导致算法精度低,计算效率低。为此,提出使用线性方法压制声波方程矩形网格有限差分算子的数值频散,并进行了稳定性分析、频散分析和数值模拟。通过频散分析和数值模拟,验证了本文方法能够有效压制矩形网格有限差分数值频散,相较于泰勒展开方法和最小二乘方法,线性方法计算有限差分系数的效率更高,可以替代传统的正方形有限差分网格和相应的系数用于声波方程数值延拓。     

各向同性介质弹性波交错网格有限差分正演模拟

在弹性波有限差分数值模拟方面，差分网格及边界条件是影响弹性波模拟成功与否的关键。从各向同性介质速度一应力方程出发，利用交错网格高阶有限差分和完全匹配层（PML）边界条件，提出了各向同性介质弹性波交错网格有限差分正演模拟方法。数值试验结果表明，该方法精度较高，数值频散较小，人为边界反射吸收较好，为后续的地震属性分析（如AVO／AVA）奠定基础。     

重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法

地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L₂范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布。因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声。为了更好地消除异常噪声并提高插值精度,提出采用Huber范数代替L₂范数对重建误差施加最小化约束,Huber范数的最小化约束实际上等价于对大重构误差（异常噪声）的L₁范数最小化约束和对小重构误差（高斯随机噪声）的L₂范数最小化约束,因此对异常噪声具有很好的鲁棒性。通过引入理论上构建的伪地震数据将Huber范数最小化问题转化为L₂范数最小化问题,可以有效地求解基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法的Huber-L₀最优化问题。另外,还讨论了高斯随机噪声的强度、异常噪声强度和参数选取对插值精度的影响。模型数据和实际数据的处理结果表明：与基于重建误差L₂范数最小化约束的压缩感知方法相比,基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法可以更好地消除异常噪声,并保护有效信号。     

应用近似L0范数的稀疏脉冲反演

根据地下地层反射系数是稀疏的假设，本文提出一种新的波阻抗反演方法。首先将地震波阻抗反演中的目标函数表示为L₀范数约束下的基追踪问题，并用平滑函数近似表征L₀范数；然后将L₀范数约束下的基追踪问题转化为无约束最优化问题，并利用基于导数的最优化方法求解无约束优化问题，求取反射系数；最后计算得到波阻抗。模型和实际资料计算结果均表明该方法是可行的。     

利用稀疏约束非平稳多项式回归去除地震噪声及拾取初至

非平稳多项式拟合是L₂范数下的优化问题,尽管考虑了信号的时变特征,但是仍然假设残差呈随机分布,当地震数据中存在较强非随机噪声时,常规的基于L₂范数的非平稳多项式拟合不再适用。为此,研究了稀疏约束非平稳多项式回归理论与方法。首先回顾了非平稳多项式回归的基本原理;针对复杂稀疏分布残差问题,在反问题正则化理论框架下,结合非平稳多项式回归和L₁范数约束,采用整形正则化和L₁范数联合约束策略,利用共轭梯度和投影算法联合求解多约束反问题,同时估计具有时变光滑特征的多项式回归系数和具有稀疏分布特征的回归残差,可克服稀疏分布强噪声对反演的影响,并给出了算法基本流程和参数分析。模拟和实际数据应用结果表明,稀疏约束非平稳多项式回归方法在地震噪声压制和初至拾取等方面具有较好的应用效果。     

非凸Lp范数三维地震数据重建

多道奇异谱分析（MSSA）是三维地震数据重建的经典方法之一。通过随机奇异值分解,MSSA方法对地震数据频率切片构造的块Hankel矩阵直接降秩以达到重建的目的,但得到的解往往不是最优解。L_p范数是介于L₀范数和L₁范数之间的非凸函数,比凸核范数更接近秩函数。本文提出基于非凸L_p范数Hankel重建方法对三维地震数据进行降秩重建。由于该问题是非凸优化问题,在求解时通过设置权重约束奇异值,进行迭代求解,保证了重建数据的低秩性。数值实验结果表明,本文方法优于MSSA方法和正交矩阵匹配追踪Hankel重建方法,恢复的数据信噪比更高。     

基于SL0的高分辨率Radon变换及数据重建

L₀范数是度量数据稀疏度的最优方法,但它具有的非凸性造成求解困难。本文将光滑L₀范数（Smoothed L₀ Norm,SL₀）稀疏约束引入Radon变换中,降低了其求解难度,并进一步提高了Radon变换的分辨率。即通过构建平滑的连续函数逼近L₀范数,以此作为抛物线Radon变换的目标函数,采用最速下降法和梯度投影原理获得最优解。理论模型和实际地震数据重建试验结果表明,该方法进一步提高了Radon变换分辨率,较好地恢复了缺失地震数据的连续性和AVO特性。     

基于ISTA算法的稀疏约束反演谱分解及应用

常规谱分解的分辨率难以满足地震解释的需求,稀疏约束反演谱分解可以很好地解决该问题。稀疏约束反演谱分解是把地震信号看成已知的子波矩阵库和伪反射系数的褶积,从而将谱分解问题转化为一个反问题来求解,其核心内容是如何快速获得最优解。采用L₁范数正则化的L₂范数作为稀疏约束反演谱分解的目标函数,并通过迭代阈值算法求解稀疏反问题。为了进一步提高计算速度,基于Ricker子波构建一种新的算子,并用ISTA算法进行计算。在此基础上,将稀疏约束反演谱分解用于模拟信号的数值试验,并与常规谱分解结果进行比较。结果表明,稀疏约束反演谱分解具有更好的时频聚集性和更高的时频分辨率;进一步应用于济阳坳陷沾化凹陷渤南洼陷义176井区地震资料,处理结果对油气响应十分敏感,可以较好地识别油气储集层。     

Numerical Aspects of the Convection–Dispersion Equation

Virtually all reservoir simulators obtain solutions to fluid flow equations, usually nonlinear partial-differential equations, by making discrete approximations to derivatives. Whether finite-difference or finite-element methods are used, these approximations always introduce truncation errors that often can distort the accuracy and stability of the solution. The truncation error is often referred to as numerical dispersion because, to the lowest order, it can be represented as a second spatial derivative term added to any true dispersion term in the problem.

Distortion of the numerical solution is most significant in the simulation of enhanced oil recovery (EOR) processes where sharp displacement, concentration, and/or temperature fronts are an important part of the efficiency of the processes, and artificial smearing as a result of numerical dispersion can render the simulation meaningless.

In this work, two different methods, namely, finite difference and method of line, are considered to investigate numerical dispersion. The effect of grid sizes on smearing and oscillation is investigated by selecting various values for grid size. The results indicate that numerical dispersion can be minimized using the method of line as a solution method for the general difference equation.     

基于L1-2正则化的地震波阻抗“块”反演

波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_1-2正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_1-2正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借鉴全变分正则化的思想,利用叠后地震数据直接获得波阻抗反演结果。首先,推导线性化的波阻抗正演近似公式并分析精度;然后,基于贝叶斯理论,引入L_1-2正则化构建波阻抗反演的目标函数,利用迭代重加权最小二乘算法求解目标函数,获得波阻抗反演结果。由于波阻抗反演为单道反演算法,反演多道数据时道与道之间会产生空间不连续现象,因此对反演结果执行f-x域空间预测滤波改善由噪声和单道反演算法带来的空间不连续性。相关系数的定量对比证明了基于L_1-2范数的反演结果优于基于L₁范数和L₂范数。合成数据和实际资料反演验证了所提方法的有效性和可行性。     

紧致交错网格优化差分系数二维声波方程数值模拟

基于频散关系保持的思路，利用最小平方法和拉格朗日乘数法，对一阶导数的紧致交错有限差分格式做了差分系数优化，并对优化格式的模拟精度、频散关系及声波方程稳定性条件进行了分析和对比。研究结果表明：①为得到相同的差分精度，优化后的紧致交错格式计算一阶导数时使用的节点个数比优化前多两个；②优化格式与优化前及常规交错格式相比，具有更小的截断误差和更低的数值频散，因而具有更高的计算精度，适用于更粗网格的计算，具有更高计算效率；③在同样差分精度条件下，二维声波方程优化格式的稳定性条件比优化前稍严格，适用的时间网格略小。分别对均匀、水平层状和Marmousi模型进行声波方程数值模拟，所得结果验证了所提方法适用于复杂介质的数值模拟，具有较高模拟精度和计算效率。