[发明专利]多域分频并行多尺度全波形反演方法

摘要

本发明涉及一种多域分频并行多尺度全波形反演方法，是用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，然后用分频并行Laplace‑Fourier域全波形反演来建立精度较高初始模型，最后用分频并行频域多尺度全波形反演重建地下高精度速度模型。整个过程采用动态随机编码策略，在加快反演速率的同时压制超级炮内部的串扰噪声。本发明在反演地下速度过程中用了多域联合反演、分频并行和动态随机震源编码策略。在低频缺失，初始模型不好的情况下，用时间域经验模态分解全波形反演建立平滑初始模型，缓解全波形反演跳周现象。在反演过程中采用主从式并行计算方法，极大地提高了全波形反演的计算效率，高了反演精度。

主权项

一种多域分频并行多尺度全波形反演方法，其特征在于，包括以下步骤：a、搭建计算软件并行工作库的安装环境，并安装计算软件并行计算工具箱；b、对实际采集的地震数据进行预处理；c、首先在预估速度范围建立线性递增初始模型，利用经验模态分解重构地震记录中的低频信息，其次利用时间域经验模态分解全波形反演得到平滑初始模型，再利用拉普拉斯‑傅里叶域全波形反演获得高精度初始模型；d、根据最小二乘原理构造目标函数：其中m为模型参数，dobs为实际采集的观测数据，dcal在速度模型通过正演得到的计算数据，在求目标函数的梯度过程中对目标函数两端关于模型参数m求导，得到梯度表达式：▿C(m)=-Re[∂A∂muT(A-1)T(dobs-dcal)]]]>其中(A‑1)T(dobs‑dcal)为残差反传波场，u表示正传波场；e、时间域地震记录进行FFT变换得到频域地震数据，查看地震数据的频谱记录，由于实际数据中缺失低频成分，所以在选择频率的时候尽量从低频开始，按照频率从低到高的顺序要求，依次挑选对应频率的地震信号；根据要求设定多域分频并行多尺度全波形反演相关参数，包括模型大小nz×nx，网格距dx,dz，最大采样时间Nt，时间采样间隔dt，拉普拉斯衰减系数σ，反演起始频率f0，反演频率个数nf，每个频率最大迭代次数itermax，梯度最小的数量级gtol，目标函数要求精度tol，速度反演的最大值vmax与最小值vmin；f、利用开放的并行计算软件开启系统Num个并行进程，包括一个主进程和Num个从进程，按照每个程序的需求分配给每个进程相应的内存空间；g、给定频域地震数据，时间域经验模态分解全波形反演得到的平滑初始模型以及相关参数，进行拉普拉斯‑傅里叶域全波形反演，将平滑初始模型v0、不同反演初始频率nf0在拉普拉斯‑傅里叶域利用分频并行全波形反演得到多个不同低频反演结果，选择符合地质背景的反演结果用于下一步分频并行频域全波形反演；h、在每个从服务器中完成拉普拉斯‑傅里叶域全波形反演之后，主处理器收集各个进程反演的结果，按照技术指标及工区地质背景选择初始模型；i、主处理器将拉普拉斯‑傅里叶域全波形反演得到的高精度初始模型lapv0重新分配到各个从处理器中，并将第一组反演频率1f1,1f2…1fNum以及这几个频率所对应的地震记录信息分配到各个从处理器中，还需要分配一些相应的参数如：该频率最大迭代次数，梯度最小的数量级gtol，目标函数要求精度tol，以及速度反演的最大值vmax与最小值vmin；j、在完成第一组频率的全波形反演之后，需要对混合震源的编码方式进行从新编码，在编码的过程中满足随机要求，主处理器将新的震源编码方式分配到各个从处理器中；k、主处理器收集各个进程上不同频率的反演结果并取各个进程结果的平均值meanv0，然后主处理器再将meanv0重新分配到各个从处理器中，并将第二组反演频率2f1,2f2…2fNum以及这几个频率所对应的地震记录信息分配到各个从处理器中，在进行分频并行频域全波形反演的过程中由计算软件的主处理器按照对应的集中调度动态任务分配策略，分配以上信息到各个从处理器上，按照d步骤构造的目标函数和梯度利用超记忆梯度法在每个进程中互不干扰的进行更新迭代运算，从处理器完成第二组频率的分频并行全波形反演；l、重复k步骤不断的增大频率直到反演频率达到设定的要求nf1,nf2…nfNum，或满足精度要求则终止计算并输出反演结果。