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公开(公告)号：CN109459789B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201811555102.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于振幅衰减与线性插值的时间域全波形反演方法，将产生跳周的原因分为两部分：第一部分是观测记录与模拟记录波形极性相反的波形；第二部分是观测记录与模拟记录极性相同但是相位差大于半个周期的波形。对第一部分波形采取振幅衰减的方法，即对这部分模拟记录的振幅乘以一个衰减函数使之减小，从而使跳周部分的波形对梯度的计算干扰减小；对第二部分波形采取线性插值的方法，使观测记录逐渐逼近模拟记录，提高博波形的相关性，从而减少跳周的发生。本发明采用全局互相关目标函数减小反演对振幅信息的依赖。基于振幅衰减与线性插值的时间域全波形反演方法在不降低计算效率的同时减少了跳周的发生，极大地提高了全波形反演的精度。
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公开(公告)号：CN108549100B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201810024796.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性高次拓频的时间域多尺度全波形反演方法，首先对地震数据取高次方；然后对高次方运算后的地震数据低通滤波，通过正传波场与反传波场的零延迟互相关运算得到梯度；通过共轭梯度法等更新模型，以此为初始模型，进行数据二次方反演，待迭代结束得到最终反演结果。本发明利用不同阶次重构的低频数据，实现了多尺度全波形反演，能有效克服全波形反演的跳周问题。避免了对数据原始频带的依赖，本发明提出的波形压缩和数据剥层方法实际上是基于能量的，因此无论地震记录的延时长短，进行高次方运算都能对每一个单炮记录进行低频重构和数据剥层，解决了由于时间延迟而导致的部分炮信息的损失问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108680957A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810490671.9
申请日：2018-05-21
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01V1/307 , G01V1/36 , G01V1/364 , G01V2210/324 , G01V2210/63
Abstract: 本发明提供一种基于加权的局部互相关时频域相位反演方法，是将地震数据的时频域相位信息引入到互相关目标函数中，将其称为基于加权的局部互相关时频域相位反演方法。通过相位信息的引入缓解了全波形反演对初始速度模型的依赖。同时在时频域目标函数中加入权重因子，能够很好地增强抗噪声能力和反演的稳定性。在低频段的加权的局部互相关时频域相位反演方法中，可以得到一个良好的初始速度模型，然后将其用于高频带加权的局部互相关时频域相位反演方法中，最终可以得到高分辨率反演结果。在同时缺失低频分量和强高斯背景噪声的测试中表明，基于加权的局部互相关时频域相位反演方法具有较强的抗噪能力和不依赖初始速度模型等优点。
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公开(公告)号：CN108549100A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810024796.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01V1/282 , C08G8/20 , G01V1/306 , G01V2210/62
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性高次拓频的时间域多尺度全波形反演方法，首先对地震数据取高次方；然后对高次方运算后的地震数据低通滤波，通过正传波场与反传波场的零延迟互相关运算得到梯度；通过共轭梯度法等更新模型，以此为初始模型，进行数据二次方反演，待迭代结束得到最终反演结果。本发明利用不同阶次重构的低频数据，实现了多尺度全波形反演，能有效克服全波形反演的跳周问题。避免了对数据原始频带的依赖，本发明提出的波形压缩和数据剥层方法实际上是基于能量的，因此无论地震记录的延时长短，进行高次方运算都能对每一个单炮记录进行低频重构和数据剥层，解决了由于时间延迟而导致的部分炮信息的损失问题。
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公开(公告)号：CN106908835B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201710116071.1
申请日：2017-03-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明涉及一种带限格林函数滤波多尺度全波形反演方法，是利用初始速度模型的格林函数来对地震数据进行滤波处理，然后利用预条件梯度法来对求得的梯度处理，使得带限格林函数滤波多尺度全波形反演方法能够在反演的开始阶段得到模型的宏观信息，随着速度模型逐渐接近真实速度模型，调整预条件梯度系数，使得带限格林函数滤波多尺度全波形反演方法能够逐渐刻画出速度模型的细节信息。最后本发明结合分炮并行反演策略，充分利用了计算机多线程并行的优点，加快了全波形反演的计算速度。从本发明的测试结果中可以看出，当地震数据低频缺失，初始模型不好的情况下，用带限格林函数滤波多尺度全波形反演方法能够有效缓解全波形反演周波跳跃问题现象。
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公开(公告)号：CN107765308A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710944174.7
申请日：2017-10-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于褶积思想与精确震源的重构低频数据频域全波形反演方法，首先应用观测数据的直达波成分反演出可靠的震源函数，然后基于褶积思想重构出自激自收点的低频数据，最后应用此重构数据进行多尺度全波形反演的低频起始部分，使反演能有一个好的开始，最终得到一个好的结果。有效避免了周期跳跃的发生，使反演结果得到了极大改善，各种错误极小收敛均有效恢复。在最后的反演部分使用了动态随机编码的超级炮思想，有效提高了全波形反演的效率。本发明重构的自激自收点低频信息不仅是数学层面上的低频信息，只为全波形反演提供大区域扰动，更是客观物理层次上的真实低频信息，也可用于其他数据处理方向。
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公开(公告)号：CN106054244B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610429648.X
申请日：2016-06-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明涉及一种截断时窗的低通滤波多尺度全波形反演方法。该方法首先在低频段内，用截断时窗反演策略进行全波形反演，得到的反演结果作为初始模型用于中频段反演。然后将中频段的反演结果作为初始模型，用于常规时间域全波形反演并得到最终反演结果。截断时窗反演策略节约了大量正演时间。低通滤波多尺度反演策略，可将地震数据分为不同频段进行反演。将截断时窗与低通滤波组合使用，可在缺失低频和强高斯噪声干扰情况下，得到较好的反演结果。模型测试结果表明，该组合策略在提高计算效率的同时缓解了周跳现象，且截断时窗的低通滤波多尺度全波形反演方法在反演精度、计算效率、低频依赖、抗噪能力等方面优于常规时间域全波形反演。
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