[发明专利]一种时间域多尺度全波形反演方法及系统

说明书

本发明公开一种时间域多尺度全波形反演方法及系统，所述方法包括：步骤S1：利用检波器获取地震观测数据；步骤S2：利用层析成像方法确定初始速度模型；步骤S3：利用维纳低通滤波器将所述地震观测数据滤波到不同频段；步骤S4：根据所述初始速度模型和不同频段的地震观测数据确定最优速度模型；步骤S5：基于所述最优速度模型进行地震成像，提高全波形反演的收敛速度和计算效率，增强反演的抗噪性。

技术领域

本发明涉及地震勘探技术领域，特别是涉及一种时间域多尺度全波形反演方法及系统。

背景技术

随着社会工业的快速发展，对资源需求不断增加，所以对厚覆盖层区、剧烈起伏地形(陡峭山地)、复杂地下地质结构(地下断裂发育、结构破碎、地层变形严重、岩性复杂)区进行深部资源探测需求越来越强烈。地震勘探是一个系统工程，地震方法能否成功用于资源勘探，很大程度上取决于地震资料处理技术。地震成像是地震资料处理中的核心环节，是最终成果和效益的集中体现。随着计算机硬件的发展，以逆时偏移成像技术(RTM)为代表的地震成像技术已经得到了广泛的发展和应用。而以全波场信息拟合介质模型为手段的全波形反演(Full waveform inversion)技术可以为构造最为复杂地区成像提供高分辨率、高精度速度模型。

全波形反演从波动方程出发，综合利用叠前地震波场中的振幅、相位等信息，通过拟合实际波场和预测波场来修正初始假定的速度模型，以获取高精度的地下速度信息。全波形反演为深部大尺度构造演化分析、精确的地震成像及速度建模等方面提供可靠依据，因此，其作为一种高精度速度模型构建方法受到重视，是目前国际地球物理学界的研究热点。全波形反演是一个高度非线性的问题，对实际观测数据的质量(偏移距大小、有效低频以及噪音情况)、反演过程中采用的技术手段(反演算法、步长搜索方法、目标函数、反演策略)和初始输入模型的准确度都比较敏感。同时，这些因素都不同程度地影响着全波形反演在实际地震资料中的应用。

全波形反演的主要目标是最小化观测数据与合成地震数据构成的目标函数，通过伴随算子计算梯度，利用一定的搜索方法计算步长，结合合适的反演算法构造搜索方向，不断地对模型参数进行更新，最终获得高分辨率参数模型。目标函数和步长搜索方法是全波形反演中至关重要的两个因素。

目标函数决定着全波形反演的非线性程度和抗噪性。传统的全波形反演的目标函数是基于计算数据和观测数据残差的L2范数，但是L2范数存在对非高斯噪音敏感的问题，在面对实际数据中存在的各种强噪声，全波形反演容易陷入局部极小值。

优化步长搜索方法可以加快全波形反演的收敛到极小值的速度，并且涉及很少的额外正演，提高全波形反演的计算效率，但现有Pica等(1990)提出一种从目标函数出发，直接求解最优步长的方法，但这种方法仅适用于抗噪性较差的L2范数。Vigh等(2009)提出使用抛物线方法，利用三个满足关系的步长值和其对应的目标函数值求解抛物线系数，获得最优步长值，但此方法至少需要额外两次正演，降低了计算效率。非精确线性搜索方法保证函数估计次数较小，但是搜索的过程通常需要多次额外的正演计算，计算成本较高。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种时间域多尺度全波形反演方法及系统，以提高全波形反演的抗噪性、收敛速度和计算效率。

为实现上述目的，本发明提供一种时间域多尺度全波形反演方法，所述方法包括：

步骤S1：利用检波器获取地震观测数据；

步骤S2：利用层析成像方法确定初始速度模型；

步骤S3：利用维纳低通滤波器将所述地震观测数据滤波到不同频段，分别为低频带地震观测数据、中频带地震观测数据和高频带地震观测数据；

步骤S4：根据所述初始速度模型、低频带地震观测数据、中频带地震观测数据和高频带地震观测数据确定最优速度模型；

步骤S5：基于所述最优速度模型进行地震成像。