基于混合随机共轭梯度的最小二乘逆时偏移

摘要

针对最小二乘逆时偏移计算效率低的问题,基于随机最优化思想推导了混合随机共轭梯度算法,发展了基于混合随机共轭梯度的最小二乘逆时偏移方法.为了减小偏移数据量,提出了基于数据相关性的炮数据采样方法,减弱了梯度的随机性.对炮数据采样后,结合随机梯度和共轭梯度对成像结果进行更新,通过共轭梯度提高了收敛效率及成像质量.对SEG/EAGE起伏地表模型和M工区实际资料的成像测试结果表明,该方法能提高传统最小二乘偏移的计算效率,相对于随机梯度下降算法具有更高成像质量和更快收敛速度.