基于多卡GPU高性能运算的时间域全波形反演

摘要

速度场的求取是地震勘探数据处理中的核心问题，速度模型的精确与否直接影响着油气地震勘探的精度。全波形反演技术充分利用实测地震记录的整体信息来重建地下介质速度结构，对于理想观测系统，理论上其反演结果的分辨率可达到波长数量级，因而全波形反演被认为是能够进一步提升油气地震勘探能力的重要方法。 时间域全波形反演在近三十年里无论从理论上还是从应用上都取得了长足的发展，然而由于大内存消耗、计算效率低下以及深层反演精度低等问题的存在，当前全波形反演技术尚难以投入实际生产。 本论文首先将优化系数四阶吸收边界条件方法引入时间域全波形反演中来，以在保证波场模拟精度的同时提高波场延拓的计算效率并降低内存消耗。传统时间域全波形反演的边界处理多是应用完全匹配层(PML)方法。PML方法的边界处理效果与其附加的层数有关，通常至少需要附加几十层边界才能保证波场延拓计算的精度，因此其计算量和内存消耗都相当大。而高阶吸收边界条件方法其附加层数仅与中心差分格式的阶数有关，一般只有几层，其计算量和内存消耗都远小于PML方法，但其边界吸收效率却高于至少100层的PML方法。 时间域全波形反演是通过波动方程模拟的正时、逆时波场值的互相关计算生成梯度，为此需要保存模型中每个点各个时刻的正时波场值，这直接造成了极大的内存消耗，严重限制了全波形反演在大模型乃至实际生产中的应用。本论文基于边界存储的正时波场重建思想，在正时波场模拟过程中仅记录吸收边界上所有时刻的波场值和最后两个时刻的中心波场值，然后应用所记录的波场值在波场逆时延拓过程中实现正时波场的重建，从而避免了对模型内的每个点各个时刻正时波场值的存储，大大降低了全波形反演的内存消耗。 时间域全波形反演每次迭代至少需要一次正演模拟、一次逆时延拓，其大计算量问题已成为其服务于生产的瓶颈。相位编码技术可通过炮间的相位编码实现多炮同时反演计算，能大大提高反演的计算效率，但同时也引入了大量的炮间串扰，影响了全波形反演的精度和收敛速度。本论文将多卡GPU的高性能并行计算与相位编码技术相结合，提出多卡GPU的随机炮随机相位编码全波形反演，其可在相位编码技术的基础上通过GPU的加速进一步提高反演的计算效率，同时通过每个卡的随机炮选择最大限度地压制炮间串扰。模型实验的结果显示，多卡GPU的随机炮随机相位编码全波形反演极大地提高了反演的计算效率，使大模型数据的反演成为可能，同时其可基本达到逐炮反演的精度。 受几何扩散效应和照明度不均衡的影响，通常全波形反演在深部的反演精度较低。本论文基于地震波能量梯度预处理思想，提出了基于无反射声波方程波场能量梯度预处理方法，即通过无反射声波方程模拟近似透射波场，并依此对梯度进行几何扩散校正。该方法在深层反演精度方面要远高于深度平方根加权方法，同时也优于基于声波方程波场能量的梯度预处理全波形反演。 Marmousi模型的实验结果显示，本文的全波形反演方法具有较强的容噪能力;可适应于含有多次波或其残余地震记录的反演处理;并且其仅以一个在实际地震处理中极易获取的叠前时间偏移速度模型作为初始模型，即可获得较为满意的反演结果;同时针对目前实际的地震观测模式，论文提出了应用局部互相关归一化相位编码技术来更大程度地压制非相关残差，这可保证残差记录能够更精确地反映速度模型扰动产生的波场变化，从而更有效地降低观测系统差异对相位编码全波形反演精度的影响。