多尺度有限内存拟牛顿法速度建模

全波形反演（FWI）利用地震波场的运动学和动力学信息建立地层速度模型,能够精确刻画模型细节,是高精度速度建模的有效手段之一。本文基于有限内存的拟牛顿法（L-BFGS）和采用多尺策略实现全波形反演,主要是由于该方法考虑了二阶Hessian矩阵对反演精度的影响,所以兼有牛顿法和最速下降法的优点;它不仅能加快反演的效率,还可以提高反演精度。最后,本文将复杂的生长断层模型作为数值模拟的试验模型,对反演结果和迭代收敛性进行了分析总结,并展示了全波形反演对各个层系的建模效果。     

采用混合共轭梯度迭代的频域地震数值模拟

当前频率域地震数值模拟中的时谐波动方程求解通常采用LU直接分解法或Krylov子空间迭代法。直接分解法占用内存大,耗费时间长,且难以模拟高维度、高密度地震采集;一般的Krylov子空间迭代法收敛速度较慢,在处理复杂模型时可能会出现不收敛的情况。为此,在现有共轭梯度类算法的基础上发展了一种优化的Krylov子空间法——混合共轭梯度算法,用于求解时谐波动方程。层状介质模型和标准模型的数值模拟结果表明：与LU直接法相比,新方法在保证模拟精度的前提下,可有效降低内存需要、减少计算用时;与双共轭梯度稳定迭代法相比,在处理复杂模型时具有更高的计算稳定性。