基于快速字典学习约束的无串扰震源编码全波形反演方法研究

Full waveform inversion (FWI) can generate the high-resolution velocity models to improve the imaging quality of pre-stack depth migration, which has a broad application prospects and potential economic benefits in the complex areas of China. However, there are still few FWI cases in the practical production application, one of the main reasons is its low efficiency, difficult to meet the actual production requirement. Through the study of source-encoding FWI, this proposal aims to improve the efficiency and practicability of FWI. The main contents include: a) The crosstalk-free source-encoding algorithm applicable to unfixed-spread observation system is proposed to dramatically improve the efficiency of FWI under the premise of ensuring the inversion precision; b) To improve the practicability of FWI, the source-independent encoding FWI is developed to simultaneously eliminate the influence of incorrect wavelet and crosstalk noise; c) The source-encoding FWI based on the fast dictionary-learning constraint is proposed, by which multi-scale constraints is implemented with the parameter-driven dictionaries at different scales, not only smoothing the model parameters for denoising but also protecting the parameter boundary effectively. This proposal can provide the novel technology for the broadband, wide-azimuth and high-density seismic exploration, which has important practical and scientific significances.

全波形反演能够建立高分辨率的速度模型，可用于提高叠前深度偏移成像的质量，在我国复杂构造地区的地震勘探中具有广阔的应用前景和潜在经济效益。但该方法的实际生产应用仍然很少，其中的一个主要原因是其效率低下，难以满足实际生产需求。本项目通过震源编码全波形反演方法的研究，旨在大幅提高全波形反演的效率，改善其实用性。主要内容包括：研究无串扰并适合移动观测系统的震源编码算法，在保证反演精度的前提条件下，显著地提高全波形反演的效率；研究不依赖子波的震源编码全波形反演方法，同时消除子波估计不准和串扰噪声对反演结果的影响，提高算法的实用性；研究基于快速字典学习约束的震源编码全波形反演方法，利用不同尺度的模型参数驱动的字典实现多尺度约束全波形反演，既可以进行模型参数的光滑去噪，又可以有效地保护参数边界。通过本项目研究，可以为“两宽一高”地震勘探提供新技术方法储备，具有重要的科学意义和实际意义。

全波形反演能够建立高分辨率的速度模型，提高叠前深度偏移成像的质量，在我国复杂地区具有广阔的应用前景和潜在经济效益。但该方法在实际生产方面的应用仍然较少，其中的一个主要原因是其效率低下，难以满足实际生产需求。传统的震源编码技术可以将几十个甚至上百个震源同时激发进行波场模拟和反演，可以显著提高反演效率，但是混叠波场串扰会严重降低反演精度。本项目提出了无串扰并且适合于移动观测系统的震源编码算法，采用三角函数正交基作为子波和编码算子，利用三角函数的周期正交性质，可以将不同简谐频率子波激发产生的混叠波场分离，进而计算模型参数梯度可以避免混叠串扰的影响。该方法可以在保证反演精度的前提条件下，显著地提高全波形反演的效率，加速比可以提高至几十倍。在此基础上，本课题进一步研究了不依赖子波的震源编码全波形反演方法，同时消除子波估计不准和串扰噪声对反演结果的影响，提高了算法的实用性。此外，为了提高反演算法的收敛速度和抗噪能力，本项目提出基于SVD分解稀疏约束的震源编码全波形反演方法，基于模型参数驱动的SVD分解包含了不同尺度下的模型参数信息，更适合于多尺度全波形反演，并且兼具对模型参数的光滑去噪和边界保护的能力。通过本项目研究，为“两宽一高”地震勘探提供了新的技术方法储备，具有重要的科学意义和实际意义。