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文档简介
一种针对多普勒失真的海洋可控震源数据体来讲为一种针对多普勒失真的海洋可控震源的时变空间偏移算子和描述震源运动的基于扫频分割法的非线性建模算子布署到最小二乘拟普勒失真的OBN或拖缆海洋可控震源数据集均有2S1构建描述检波器运动的时变空间偏移算子和描述震源运动的基于扫频一分割法的非线性建模算子L;S2将描述检波器运动的时变空间偏移算子和描述震源运动的基于扫频一分割法的非S3对失配函数中的速度模型参数的梯度进行迭代求2.根据权利要求1所述的针对多普勒失真的海洋可控震源数据全波形反演方法,其特使用扫频分割法模拟震源运动波场,将原始扫频信号s(t)分割为若干扫频信号段3.根据权利要求1所述的针对多普勒失真的海洋可控震源数据全波形反演方法,其特构建描述检波器运动的时变空间偏移算子,包括将检波器运动通过在共炮集中引入p(s,vs=0,s(t),r=ro+vpt,vr,t)=cpo(so,s(t),ro,t)(1),可控震源数据,p(so,vs=0,s(t),r=ro+vrt,vp,t)为与扫频信号相关前检波器移动时变空间偏移算子c为:C:o(r,+vrt),σ表示迪利克雷函数。4.根据权利要求2所述的针对多普勒失真的海洋可控震源数据全波形反演方法,其特割法的非线性建模算子作用于速度模型参数生成震5.根据权利要求4所述的针对多普勒失真的海洋可控震源数据全波形反演方法,其特通过共轭梯度法对失配函数中的速度模型参数的梯度进行36.根据权利要求5所述的针对多普勒失真的海洋可控震源数据全波形反演方法,其特使用拉格朗日乘数方法将失配函数转换为无约束优化问题,令震算子,o(x-vst)o(z)代表震源以震源速度vs在x方向运动,us(t)表示在任意时刻t的基于扫频分割法的非线性建模算子L作用的入(0)表示与波动方程相关联的拉格朗日算子在0时刻的值,入(T)表示与波动方程相关联的拉格朗日算子在T时刻的值,uS(T)为T时刻基于扫频一分割法的非线性建模算子作4出、良好且重复的波形控制水平和允许多相位编码源混合等优势逐渐收到地震采集的青[0003]本发明所要解决的技术问题在于提供一种针对多普勒失真的海洋可控震源数据使用扫频分割法模拟震源运动波场,将原始扫频信号s(t)分割为若干扫频信号p(so,vs=0,s(t),r=r,+vrt,vr,t)=cp,(s0,s(t),ro,t)(1),5移动速度,C表示时时变空间偏移算子,po(so,s(t),ro,t)为与扫频信号相关前的震源静止的海洋可控震源数据,p(so,vs=0,s(t),r=ro+vrt,vr,t)为与扫频信号相关前检波时变空间偏移算子c为:c:o(r,+vrt),σ表示迪利克雷函数。提取检波器位置的波场信息,ds,r(t)为所采集的多普额失真地震记录,L(m)表示基于扫频分割法的非线性建模算子作用于速度模型参数生成震源运动型参数求导数得到失配函数中的速度模型参通过共轭梯度法对失配函数中的速度模型参数的梯度进行朗日算子,o(x-vst)o(z)代表震源以震源速度vs在x方t的基于扫频分割法的非线性建模算子L作用的震源运动波场值,us(0)代表在初始时刻入(0)表示与波动方程相关联的拉格朗日算子在0时刻的值,入(T)表示与波动方程相关联的拉格朗日算子在T时刻的值,uS(T)为T时刻基于扫频一分割法的非线性建模算6(D,C)H代表表示依赖于观测到的公共炮道集的空间采样的逆时变空间卷积算[0012]图1是本发明实施例提供的针对多普勒失真的海洋可控震源数据全波形反演方法7了扫频分割法和卷积拓展模型准确模拟震源和检波器运动的能力,在确保方法适用性与准确性的同时有效地从全波形反演成像过程中删除多普勒频移。本发明具体包括以下步使用扫频分割法模拟震源运动波场,将原始扫频信号s(t)分割为若干扫频信号间每隔1.2m注入一段。p(so,vs=0,s(t),r=r,+vrt,vr,t)=cp,(s0,s(t),ro,t)(1),移动速度,C表示时变空间偏移算子,po(so,s(t),ro,t)为与扫频信号相关前的震源静止的海洋可控震源数据,p(so,vs=0,s(t),r=ro+vrt,vr,t)为与扫频信号相关前检波器[0018]时变空间偏移算子c为:c:o(r,+vrt),σ表示迪利克雷函数。8提取检波器位置的波场信息,dsr(t)为所采集的多普额失真地震记录,L(m)与含义一朗日算子,o(x-vst)o(z)代表震源以震源速度vs在x方t的基于扫频分割法的非线性建模算子L作用的震源运动波场值,us(0)代表在初始时刻入(0)表示与波动方程相关联的拉格朗日算子在0时刻的值,入(T)表示与波动方程相关联的拉格朗日算子在T时刻的值,uS(T)为T时刻基于扫频一分割法的非线性建模算其中,(D,C)H代表表示依赖于观测到的公共炮道集的空间采样的逆时变空间卷9采集和成像的全波形反演图像几乎完全吻合,同时其与真实速度模型的差异面板见图5中
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