最小二乘叠前傅里叶有限差分偏移

摘要

常规偏移方法所使用的偏移算子是用正向传播算子的转置来代替正向传播算子的逆来实现的,所以其精度不高,对小构造难以精确成像.最小二乘偏移(LSM)是使用正向传播算子的广义逆算子进行偏移,和常规偏移相比,LSM能给出更高质量的偏移剖面.LSM的核心思想是利用反演的策略去做偏移,通过偏移和反偏移的迭代进行,对偏移剖面进行不断优化,使其不断接近于反射系数,从而提高精度,识别小构造.rn 研究表明，当迭代次数较多时，比如20次以上，得到偏移结果改善很大，断层清晰，小构造也可以清楚的显现出来，偏移结果接近真实反射系数。继续提高迭代次数，改善效果不再明显，最终迭代误差可以缩小到原来误差的10%或者5%以内。当对地震道进行抽稀处理时，比如将70%的地震道随机置零，常规偏移结果出现很多画弧现象，浅层成像受影响较大，但是LSM的最终的迭代结果却可以不受影响，和没有做抽稀处理时的结果一样，接近真实反射系数，这说明LSM可以很好的处理地震道缺失的情况。