基于多尺度双变网格的时间域全波形反演.pdf

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1、第55卷第2期石油物探V0l_55，No．22016年3月GEOPHYSICALPR0SPErINGFORPImOLEUMMar．，2016曲英铭，李振春，黄建平，等．基于多尺度双变网格的时间域全波形反演[J]．石油物探，2016，55(2)：241-250QuYingming，LIZhenchun，HUANGJianping，eta1．Fullwaveforminversionbasedonmulti-scaledual-variablegridintimedomain[J]．GeophysicalProsp

2、ectingforPetroleum，2016，55(2)：241—250基于多尺度双变网格的时间域全波形反演曲英铭，李振春，黄建平，李金丽，李庆洋(中国石油大学(华东)地球科学与技术学院，山东青岛266580)摘要：巨大的计算量成为影响全波形反演发展的重要因素之一。为了提高计算效率，时空双变技术被引入到时间域多尺度全波形反演中。在波场正向延拓与残差波场的反向延拓过程中，在不同区域采用不同的网格间隔，并采用局部变时间采样来配合变网格方法，随着反演精度的提高，由低频到高频逐发反演，全局网格尺度不断减小，同时局部加

3、密网格尺度也成比例地减少。从起伏地表模型和Marmousi模型的反演结果可以看出，采用多尺度时空双变网格全波形反演方法减少了计算量，目标区域的反演精度也得到了提高。关键词：极性编码；全波形反演；时间域多尺度；双变网格；Marmousi模型中圈分类号：P631‘．文献标识码：A文章编号：1000-1441(2016)02-0241-10DOI：10．3969／j．issn．1000—1441．2016．02．010Fullwaveforminversionbasedonmulti-scaledual--varia

4、blegridintimedomainQUYingming，LIZhenchun，HUANGJianping，LIJinli，LIQingyang’(DepartmentofGeophysics，SchoolofGeosciences，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，China)Abstract：Thelargeamountofcalculationoffullwaveforn2inversion(FWI)hasseriouslyrestricteditsdev

5、elopment．InordertoimprovetheefficiencyofFWI，time-spacedual-variabletechnologyisappliedinmulti-scalefullwaveforrninversionintimedomain．Intheprocessofwavefieldforwardcontinuationandresidualwavefieldbackcontinuation。differentgridscaleiSusedindifferentregions。an

6、dthelocalvariabletimesamplingisappliedtOmatchthevariablegridmethod．Withtheimprovementoftheinversionaccuracy，theinversionfrequencyincreases，andtheglobagridscalereduces，ecorrespondingpartialre—finedgridscalealsoreduces．Fromtheinversionresultsofanirregularlayer

7、modelandtheMarmousimodelwecanconcludethatthecomputationalefficiencyisimprovedbyusingthemulti-scaletime-spacedual-variableFWIproposedinthispaper，andtheinversionaccuracyoftargethodiesisimproved．Keywor~s：polarityencoding，fullwaveforrflinversion，multi-scaleintim

8、edomain，dual-variablegrid，Marmousimodel全波形反演(FWI)是一种基于全波场正演模估。首先给出一个地下地层参数的初始估计值，这拟，由地震数据反演地球物理参数的方法。该方法个参数模型通过减小观测数据与预测数据之间的具有高精度、高分辨率的特点，已成为速度建模的差值来更新。这个过程以迭代的方式重复进行，直一种有力工具。全波形反演是非线性数据拟合的到数据差