模型空间基于角度道集的地震波形反演成像方法研究

The current Full Waveform Inversion (FWI) is established in the data space, its application on real seismic data is restricted by many factors like the precision of initial model and mixing of multi-waveform. Considering that the inversion in model space can improve the convexity of misfit function, this project will study the inversion theory based on the Angle-Domain Common-Image-Gathers (ADCIG) under the assumption of constant density acoustic media. There are two levels information of ADCIG: one is the local waveform of each trace, another is the “bending-flattening” features of gathers. The former can be used to perform the Least-Squares inversion imaging based on the extended model in angle domain. And the background model parameters can be inverted by the latter one. In the model space, based on the ADCIG, the misfit functions will be proposed which investigate the imaging result and the model parameters separately. Based on the function, we will study the related inversion processes. Simultaneously, we will develop the wavefield modeling methods based on ADCIG. Using this modeling method, a joint inversion scheme can be proposed in both model space and data space based on ADCIG. At last, a complete seismic wave inversion theory in model domain is expected to be formed. This planed project will provide effective waveform inversion methods and techniques for oil/gas exploration.

当前的全波形反演建立在数据空间，其在实际地震数据中的应用受到初始模型精度以及多种波现象混杂等因素的制约。基于模型空间反演能够改善目标泛函凸性的特点，在声介质常密度假设下，开展基于角度域共成像点道集(ADCIG)的反演理论方法研究。ADCIG中包含两个层次的信息：一是道集中的局部波形，二是道集的“弯曲-拉平”特征。前者用以进行角度域扩展模型的最小二乘反演成像；后者用以反演宏观背景速度。在模型空间，基于ADCIG，建立分别考察成像结果和模型参数的角度道集上的误差泛函公式，并以此为基础开展相关反演流程的研究。同时，进行基于ADCIG的波场正演方法的研究，提出基于ADCIG的模型空间和数据空间的联合反演策略。最终，形成一套完整的模型空间地震波反演成像理论，为油气地震勘探提供有效的波形反演成像方法和技术。

传统全波形反演建立在数据空间，其在实际地震数据中的应用受到初始模型精度以及多种波现象混杂等因素的制约。本项研究旨在基于模型空间反演能够改善目标泛函凸性的特点，在模型空间开展地震波场正反演方法研究，形成一套完整的地震波反演成像理论，为油气地震勘探提供有效的波形反演成像方法和技术。正问题方面，开展了基于特定波动方程实现高精度高效率的波场模拟计算，利用梯形网格实现高精度有限差分正演，并实现了高精度高效率的Hessian算子计算；成像方面，开展了模型空间点扩散函数研究，实现了黏声介质的最小二乘偏移成像，并利用最小二乘偏移方法开展了多次波研究；反演方面，研究了DSO泛函以考察角度域成像道集的拉平特征，并进行了数据空间的全波形反演方法研究，实现了地震反演成像的误差反演优化。此外，结合最新发展的机器学习方法，还开展了与本项研究目标有关的地震数据处理方法研究。本项研究认为，进行模型空间的反演成像，点扩散函数与Fréchet导数是核心，高精度高效率的正演方法是基础，有效的成像方法和策略是关键。本项研究发展了基于点扩散函数的反演成像方法，形成了以模型空间图像域高分辨率成像为核心的地震反演成像研究思想。相关研究既有重要的理论价值，又有广泛的应用前景。