[发明专利]基于行波分离的弹性波最小二乘逆时偏移梯度求取方法

说明书

本发明涉及一种基于行波分离的弹性波最小二乘逆时偏移梯度求取方法，属于地震速度建模领域，首先，进行线性化正演，得到正传波场，通过伴随方程得到反传波场，然后利用Poynting矢量行波分离方法将正传波场分为正传波场上行波、下行波、左行波和右行波，将反传波场分为反传波场上行波、下行波、左行波和右行波，最后将分离后的正、反传波场带入梯度公式，得到梯度剖面。模型实验结果表明本方法得到的梯度剖面可有效去除低波数噪声，提高梯度剖面的精度，从而加快弹性波方程最小二乘逆时偏移的收敛速度。

技术领域

本发明属于地震速度建模领域，具体涉及一种基于Poynting矢量行波分离的弹性波最小二乘逆时偏移的梯度求取方法。

背景技术

最小二乘逆时偏移作为一种高精度的地震速度建模算法，其每次迭代过程中，首先基于初始反射系数模型和背景速度，采用双程波方程有限差分数值模拟技术进行线性化正演得到模拟地震记录，然后将模拟地震记录与实测地震记录的差值放入L₂范数中建立目标泛函，基于梯度类方法进行迭代反演使得目标泛函最小，从而得到模型修改量完成一次迭代。整个最小二乘逆时偏移通常需要几十次甚至上百次的迭代反演。

最小二乘逆时偏移可以将逆时偏移的成像问题作为最小二乘反演问题求解，通过迭代算法求解一个与观测地震数据最佳匹配的成像结果，相对于逆时偏移而言，其具有压制偏移噪音、改善深部成像、提高同相轴的连续性和均衡性以及改善振幅保真性的优势，因此，最小二乘逆时偏移在未来的实际生产中有着巨大的应用潜力。

常规最小二乘逆时偏移算法求取梯度剖面时，并未对正传波场和反传波场进行方向上的区分，求取梯度时不同方向波场的互相关计算会产生大量的低波数噪声，其会严重降低反演收敛速度和成像精度，限制了该方法在实际数据处理中的应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种基于行波分离的弹性波最小二乘逆时偏移梯度求取方法。首先，进行线性化正演，得到正传波场，通过伴随方程得到反传波场，然后利用光流矢量行波分离方法将正传波场分为正传波场上行波、下行波、左行波和右行波，将反传波场分为反传波场上行波、下行波、左行波和右行波，最后将正传波场上行波和反传波场下行波、正传波场下行波和反传波场上行波、正传波场左行波和反传波场右行波、正传波场右行波和反传波场左行波分别进行互相关成像并相加，得到梯度剖面。模型实验结果表明本方法得到的梯度剖面可有效去除低波数噪声，提高梯度剖面的精度，从而加快最小二乘逆时偏移的收敛速度。

本发明采取以下技术方案：

一种基于行波分离的弹性波最小二乘逆时偏移梯度求取方法，所述方法具体包括以下步骤：