拍音全波形反演

1、拍音全波形反演，2014年10月，测绘科学与技术研14-3，内容，1全波形反演理论，全波形反演方法利用叠前地震波场的运动学和动力学信息，重建了地下速度结构，并揭示了复杂的地质背景下结构和岩性详细信息。 研究表明，全波形反转在时域和频域都可以实现。 全波形反转、时域FWI、频域FWI，1.1全波形反转概念，1全波形反转理论，频域变动方程式的矩阵表现：式中： s表示参数矩阵p表示波场矢量f，目标函数：式中：分别表示散射波场观测数据和模拟波场的分量，(1)、(2)、(3)、1.2全波形反转原理，1全波形反转理论， 参数空间的搜索方向可定义：式中： k是重复次数，重复步骤，j是Frechet偏振矩阵，

2、求出(5)、(6)、式(1)的关于m的导数：(7)、(8)、1.2全波形反转原理，1全波形反转理论，其中式(8)可以看作虚拟震源。 如果将其代入式(6)，则在晶格间隔的值相同的情况下，它表示散射记录的逆传播场，其计算可以再次进行以散射记录为震源的计算。 1.2全波形反转原理、1全波形反转理论、(1)全波形反转是非线性问题，其非线性度依赖于频率。 1.3全波形反转的缺陷，(2)低频数据不足时，FWI对大尺度信息不敏感，陷入局部最小。 对于相同介质性质的紊乱，a )高频信号中存在跳频现象b )低频信号中不存在跳频现象，2拍音现象，2种不同频率的声波到达耳朵时，声波交替干涉，声波增强或减弱的现象称为

3、拍音。 2.1拍音现象的概念，2拍音现象，2种声波分别为：并且2个信号之和，2.2拍音现象中频率之和，2拍音现象，拍音是简单的干涉现象，其应用也非常广泛。 基频缺失效应、主观音调现象、警察测速雷达、收音机、多普勒脉冲检测、应用领域、2.3节拍现象的应用、全波形反转？ 3拍音全波形反转，3.1拍音现象对FWI的启发，将2个高频信号a相加后，拍音现象得到b，所以在没有低频数据的情况下，包络线是全波形反转所必要的。 a)2种频率稍有不同的单频率信号(35Hz，38Hz) b)2 )发生2种信号的相加和振幅变化模式，该振幅变化率依赖于2种频率的差、3拍音全波形反转、3.2拍音FWI这2种算法， 下位频

4、率差分法对透射数据的发送数据的反转具有更好的耐差效果，复杂的速度模型、全波形反转、振幅频率差分拍音反转(AFD )、相位频率差分拍音反转(PFD )、3拍音全波形反转、3.3振幅频率差分拍音反转(AFD )，通过计算信号的包络线就可以简单举个例子，震源为(x=0，z=0)，313个转换器配置在x=100m到x=1000m的范围内，深度相同(z=0)配置间隔为12.5m，速度为常数2000m/s。 我们在应答器点记录了3组数据(S1的频率f=15Hz，S2的频率f=12Hz，S3的频率f=1.5Hz )，3拍音全波形反转，3.3振幅频率差分拍音反转(AFD )，上图中|S1 S2|包含与极低频数

5、据S3相同的频率信息这是用a)s1和S2的实数部分描绘的，因为包含比较高频的频率分量。b )黑色曲线包含S3的实数部分的绝对值(即f=1.5Hz )，蓝色曲线包含S1和S2 (即|S1 S2|)的振幅(或包络线)，3拍音全波形反转，3.这是如果反转不为S1或S2，则恢复大规模的比例结构信息，并不陷入局部最小的AFD反转算法的成本函数，方程中s是模拟数据，m是实测数据，m是要反转的未知参数，归一化参数，r是正规项，角频率，m是要反转的未知参数3.3相位频率差分拍音反转(PFD )即AFD算法中，不同频率数据间的处理被默认相加并被除以PFD，从而能够消除震源估计的不确定性、测量误差以及反射能量中的

6、不需要的串扰等的影响。 一维震源的振幅为a，无视层间的多个波，Z=Z1接收到的反射数据为：式中b为实数，反射系数r，透射系数，频率k和深度z的函数，3拍音全波形反转，3.3相位频率差分拍音反转(PFD )，PFD算法反转是相位频率差分数据，而不是反射数据： 在这个条件下，公式中的高频和可以被低频和替换。 所以，跳跃问题可以避免。 PFD反转的成本函数是3拍音全波形反转，3.4实例计算，用频率f1=5Hz和f2=5.5Hz的数据进行PFD反转，结果如下所示，a)5Hz和5.5Hz的PFD反转结果，PFD反转可以获得比以往的全波形反转更低频率的解。b )。 有很多频率跳跃引起的幻想性错误，3拍音全

7、波形反转，3.4实例计算，1实验表明，在没有低频数据的情况下，PFD算法也没有跳频问题，可以得到能恢复大尺度结构的平滑的速度模型，将2个相同频率的数据反转， 传统的全波形反转可以得到更高精度的模型，但有很多幻想的错误容易陷入局部最小的结论：4综合展望，1在没有低频数据的情况下，PFD算法能克服FWI的周跳陷入局部最小的缺陷，达到能恢复大尺度结构的平滑速度2 PFD的抗差能力更强，能够克服震源估计误差、测量误差、反射和散射能量等多种因素对振幅解调的不良影响，优点：不足：AFD反转的是干扰后的数据，而非原始高频数据的PFD算法， 反转相位频率差分数据而不是反射数据，低频数据不足，搜索方向的错误陷入

8、局部最小是FWI一直存在的问题，拍音全波形反转提供了解决该问题的有效方法和构想，前景广阔，发展：参考文献，1 ren-douard.plessix1three-dimensional frequency -域全域- waveminverinversinversingwithaneiterativesolver j .geophysics， 2009 74 (6) :149-157 2 j.VI rieux，s.oper to.anoverviewoffull-wavemineververinesinexplorationgeophysics j geophysics 2009 74(6):1-

9、26 3Wansoo Ha，changsososhin.la place -域完全- waveminveriversingofsesmicdatalackinglow-frequency INF 2012 77 (5) :99-206 4 wenyi Hu.fwithoutlowfrequencydata-beatoneinvrsion c segannualmeeting，Denver，Colorado， USA 2014 5Hafedh Ben Hadj Ali，Stephane oper to j.VI rieux.velocitymodelbuildingby 3d frequency -域全球性. societyofexplo-ration geophysicist，2008，73 (5) 6 nikehilshah，Mike Warner， te nice nangoo et al.qualityassuredfull-waveforminvrsion : ensingstartingmodeladequ