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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：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：CN113093272A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110333088.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明是用卷积核提取模拟数据和观测数据的特征并根据特征极性对每个采样点进行编码编码后构造一个衰减矩阵，将该矩阵乘以模拟数据从而自适应的识别出模拟数据中与观测数据发生了周期跳跃的部分并将其衰减，进而减小这部分数据对梯度的干扰。有效的消除了周期跳跃现象对反演结果的影响，提高了全波形反演在观测数据缺失低频信息以及初始模型不准确时的反演结果精度。本发明结合多震源混合编码策略，进一步提高反演的计算效率。能够在观测数据含强噪声的情况下获得准确的反演结果，在保持计算效率不变的情况下有效的减少了周期跳跃现象的发生，并且具有很强的抗噪性，非常适用于实际地震勘探，该方法能使地震勘探反演效果显著提高。
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公开(公告)号：CN109407152B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201811550994.9
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于零均值归一化互相关目标函数的时间域全波形反演方法，通过计算模拟和观测记录之间的零均值归一化互相关代替传统全波形反演中最小二乘目标函数的求取。通过归一化互相关使模拟数据与观测数据振幅的绝对值在‑1到1之间，有效的减小了因振幅误差导致的反演结果错误。且由于振幅能量的归一化，提高了地震记录中远偏移距的能量权重，因远偏移距数据携带了模型中大尺度构造的信息，该方法能减小跳周的发生。因实际地震记录易受低频噪声的影响，且通常为非均值噪声，引入了去均值项，通过对模拟和观测记录的去均值计算减小了低频噪声的干扰。该方法能在缺失低频信息或者低频信息被噪声污染的情况下准确的反演出地下介质的速度参数。
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公开(公告)号：CN109407151B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201811550979.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于波场局部相关时移的时间域全波形反演方法，通过滑动时窗时移矫正将模拟及观测记录用时窗截断，根据时窗内模拟与观测记录互相关最大值的位置对模拟记录做时移，使互相关程度增大，在沿着采样时间轴移动窗口对下一个时窗内的波形做相关时移直到时窗移动覆盖所有采样点，即完成对所有模拟记录的波形时移校正，使模拟与观测记录匹配程度提高。由于对模拟记录的波形进行了位移，使各个采样点的相位信息更加接近观测记录，但对应的振幅信息并没有校正，为减小振幅错误对反演的影响，在进行全波形反演时采用对振幅信息依赖较小的全局互相关目标函数。本发明在不降低计算效率的情况下，减少全波形反演中跳周问题的发生，提高反演精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109459789A
公开(公告)日：2019-03-12
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：CN107765302B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201710981901.7
申请日：2017-10-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明涉及一种不依赖震源子波的时间域单频波形走时反演方法，针对地震数据缺失低频成分导致全波形反演周波跳跃现象：本发明提出时间域单频波形来进行波动方程走时反演，来为常规全波形反演构建一个高精度的初始速度模型，进而解决周波跳跃问题，最终得到高精度的全波形反演反演结果。本发明是为了降低全波形反演对低频成分的依赖性，同时避免震源子波的不准确导致的波形不匹配问题，并为全波形反演在实际应用提供更多的技术支持。该方法极大程度的缓解了全波形反演过程中的周波跳跃现象，改善了反演精度，并为常规全波形反演提供一个高精度初始速度模型。在解决全波形反演周波跳跃的同时，还能够避免震源子波不准确带来的影响。
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公开(公告)号：CN107765302A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710981901.7
申请日：2017-10-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
CPC classification number: G01V1/282
Abstract: 本发明涉及一种不依赖震源子波的时间域单频波形走时反演方法，针对地震数据缺失低频成分导致全波形反演周波跳跃现象：本发明提出时间域单频波形来进行波动方程走时反演，来为常规全波形反演构建一个高精度的初始速度模型，进而解决周波跳跃问题，最终得到高精度的全波形反演反演结果。本发明是为了降低全波形反演对低频成分的依赖性，同时避免震源子波的不准确导致的波形不匹配问题，并为全波形反演在实际应用提供更多的技术支持。该方法极大程度的缓解了全波形反演过程中的周波跳跃现象，改善了反演精度，并为常规全波形反演提供一个高精度初始速度模型。在解决全波形反演周波跳跃的同时，还能够避免震源子波不准确带来的影响。
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公开(公告)号：CN106908835A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710116071.1
申请日：2017-03-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/28
CPC classification number: G01V1/282 , G01V1/345 , G01V2210/74
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：CN111239806B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010156484.4
申请日：2020-03-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提出了一种基于振幅增量编码的时间域全波形反演方法，通过将模拟数据和观测数据的每一个采样点进行振幅增量编码并加上振幅极性作为约束，从而选择出相同时间点具有不同振幅增量的数据；编码后，构造一个置零矩阵，将该矩阵乘以模拟数据从而将导致周期跳跃的数据设置为零，进而减小这部分数据对梯度的影响；一部分数据置零后，原数据的振幅信息被破坏；为减小反演对振幅信息的依赖，突出相位信息的作用，采用全局互相关目标函数。该方法相比于传统方法区别只在于对模拟数据和观测数据的编码计算和置零计算，而编码计算只是简单地矩阵加减乘除，并不会明显增加全波形反演的计算时间，该方法在计算效率上相比于传统全波形反演并没有降低。
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