混合优化法地震波形反演

摘要

利用观测数据反演地球内部构造是地球物理学的根本任务，利用地震数据反演地层结构无论对认识地球还是对能源(如油气、天然气水合物等)探测都有重要意义。地震波混合优化反演就是针对这一目标而提出来的，它是将地震波反演看作一个大型优化问题，将全局优化和局部优化结合起来应用于这一优化反演之中，旨在更好地反演地下介质结构。 地下介质物性参数提取是地震学的重要目标，鉴于地震波形反演具有强烈的非线性和多解性，论文在对反射地震波最小平方反演的目标函数进行性态分析的基础上，提出了分步骤、多尺度反演策略。利用叠前深度偏移结果构造目标函数，通过遗传算法反演速度参数变化的低频趋势，并以此为初始模型，利用共轭梯度局部优化反演方法求取速度空间变化的高波数成份。 二维介质速度c(x，z)可以分解为长波长的背景场c0(x，z)与短波长的扰动场δc(x，z)。对于长波长分量，其主要作用是决定地震波旅行时；而对于短波长分量，它的作用是散射地震波，产生散射场。所以只要背景场c0(x，z)正确，我们根据不同地震记录所得到的偏移结果所包含的运动学信息就应该是相同的(Claerbout，1985)。即无论地下构造如何，如果速度背景场正确，那么反射地震波偏移后得到的共成像点道集，同相轴应该被拉平(Al-Yahya，1989)。基于以上原理，作者将遗传算法与偏移过程结合分两步反演全局背景场：第一步，给一个初始速度模型，利用这个初始速度模型对所有炮道集进行偏移，并抽取共成像点道集；第二步，用遗传算法反演速度背景场。这种全局优化反演方法与偏移速度分析很相似，但这种方法利用遗传算法完全自动寻找背景场，无需人工干预，而且结果比现在广泛使用的NMO速度分析更加精确。 偏移成像属于一种线性反演方法，但由于目前的偏移成像方法只能得到构造的位置信息，而不能反演出速度、波阻抗等物性参数，所以我们无法在全局反演过程中得到全局背景场的同时得到扰动场。考虑到这一点，结合作者提出的分步骤、多尺度反演策略，论文紧接着以背景场为初始模型进一步应用局部反演方法来反演扰动场。这种以全局反演得到的速度长波长分量为初始模型的局部反演方法在得到扰动场的同时可以较好地解决局部极值问题。 本论文中使用的局部反演方法是共轭梯度法，在共轭梯度最小平方地震波形反演中，首先基于初始模型计算模拟地震波场，然后计算剩余波场，对剩余波场进行逆时反向传播，求得反向传播波场，利用地震波场与剩余波场求体变模量和密度变化的负梯度方向，并求它们的共轭方向，然后对模型进行摄动，对摄动模型进行地震波正演模拟，并和观测地震记录进行对比，直到拟合差达到最小。采用地震数据分频率、多尺度反演策略，将地震波传播高阶差分模拟方法应用到参数反演之中，提高了反传播类地震波形反演的精度。 本论文创新的地方有两个：一是分步骤、多尺度的混合优化地震波形反演策略；另一是遗传算法与偏移过程相结合的背景场反演方法。对于混合优化反演方法，前人已经有过许多研究，但或者是由于全局与局部混合方式的不同，或者是由于全局和局部方法选择上的不同，导致了所用的混合优化反演方法各不相同。对于背景场反演，将偏移过程用于背景场反演研究的还比较少，更没有发现本文提出的将遗传算法与偏移过程相结合的前例。Side Jin and Raul Madariaga(1994)将线性偏移反演方法和非线性蒙特卡罗反演方法相结合反演全波场，取得了一定的效果。正是这一点启发了作者将偏移过程引入背景场反演中来。 理论试验表明，遗传算法结合偏移成像可以得到很好的背景速度场。将其作为局部优化反演的初始模型，再利用共轭梯度最小平方局部优化反演可以得到精细的地下模型构造。将上述反演方法和思路应用于南海实际资料中，得到了海底精细一维速度结构也证明了这种混合优化反演方法是切实可行的。上述局部反演方法目前只能反演一维结构，所以该混合优化反演方法还不能应用到二维，但全局优化方法已可以反演二维速度背景场。另外，上述反演技术如果要大量应用于实际，还需要在子波提取等方面作进一步的改进。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章前言

1.1地震波反演概述

1.2国内外研究现状

1.3论文研究内容及成果

第二章遗传算法反演一维速度结构

2.1最优化方法

2.2遗传算法概述

2.3地震波模拟

2.4遗传算法反演一维速度模型

2.5结论

第三章地震波形反演能力分析

3.1引言

3.2反演能力试验

3.3目标函数性态分析

3.4结论

第四章遗传算法反演速度模型背景场

4.1概述

4.2基本原理

4.3偏移成像

4.4遗传算法反演一维速度模型背景场

4.5遗传算法反演二维速度模型背景场

4.6结论

第五章共轭梯度反演速度模型扰动场

5.1共轭梯度法反演

5.2理论模型试验

5.3初始模型对反演结果的影响

5.4南海实际资料叠前地震波形混合反演

5.5结论

第六章结论与讨论

参考文献

致谢