基于波动方程三维表面多次波压制方法研究

基于波动方程预测的反馈迭代表面多次波压制方法，无需地下介质的先验信息，适合横向变速的复杂地下介质。但是，该方法中用于预测多次波的大规模矩阵乘法、多次波自适应相减以及迭代算法都导致计算效率较低。同时也由于存储瓶颈以及全波场数据要求等原因，实际应用中也常限于包含诸多假设的二维算法，不符合地下介质的真实情况，预测的与实际的多次波在振幅、走时及频带上均有差别。本项目针对计算效率、三维算法、存储问题、匹配相减等关键的核心问题，利用GPU（图形处理器）/CPU协同并行计算策略开展GPU加速表面多次波预测和相减研究，采用摒弃二维算法假设的全三维算法研究，利用数据分块的思路解决数据的存储问题，采用基于高频重建的多次波频带重建策略进行匹配相减算法研究。本项目对复杂条件下提高地震资料的信噪比有重要的理论和实际意义，可应用于海洋及陆地地震资料的多次波压制。

课题完成了项目计划内容。利用基于波动方程的表面多次波预测方法完成了任意阶数表面多次波的预测，结合有效的自适应匹配滤波法，最终实现了多次波衰减。研究表明，与传统的二维表面多次波预测算法相比，基于波动方程的全三维表面多次波预测方法无需对地下介质做简单近似，其更符合地震波在地下介质中传播的真实状况，是地震资料处理中解决多次波预测问题的强有力工具。本课题从三维多次波预测的基本理论出发，给出了全三维多次波预测算法的预测矩阵表示、计算方法以及实现条件，采用GPU（图形处理器）加速全三维表面多次波预测，较传统的CPU串行计算，GPU并行预测表面多次波的计算效率约提高165倍。课题中分别利用二维和三维表面多次波预测算法对理论模拟的含表面多次波的三维地震数据进行多次波预测计算。对比分析结果表明，相比于二维算法，课题中所述的基于波动方程的全三维表面多次波预测效果明显改善，其计算精度更高，辅以合理有效的自适应相减算法，可获得高精度的地震勘探资料表面多次波压制数据。课题所研究的自适应匹配衰减算法主要包括基于L2范数匹配滤波方法、基于L1范数匹配滤波方法、基于L1范数和L2范数结合的方法。此三种方法均采用了GPU并行加速，提高了自适应相减的计算效率。理论模型和实际海洋数据的测试应用表明，基于L1范数匹配滤波方法的多次波压制效果优于基于L2范数匹配滤波方法，基于L1范数匹配滤波方法与基于L1范数和L2范数结合的方法压制效果近似，但L1范数和L2范数结合的方法计算效率较高。上述的自适应匹配衰减算法均采用了调制拓频技术对预测的多次波进行高频重建，进一步提高预测多次波的分辨率，以更好拟合预测多次波和真实记录中的多次波。此外，本课题将该方法衰减多次波的结果与滤波法（主要是抛物Radon变换法）进行对比分析，对所述方法的计算精度和计算效率进行了详细讨论。.在课题计划之外，研究了基于抛物稀疏反演的三维SRME方法基本理论，并将此方法用于理论模型与实际海洋数据的多次波压制测试，对该方法和全三维基于波动方程的多次波预测结果进行了比较，具体分析了多次波预测的精度以及计算效率。