CN103119552B - 同时源编码和源分离作为全波场反演的实际解决方案 - Google Patents

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Abstract

源（或接收器）编码地球物理数据集合的同时全波场反演方法，从而确定地下区域的物理性质模型（118），特别适于固定接收器几何的条件不符合数据采集的考察。进行同时源分离（104）以减少测量地球物理数据不满足定接收器假设的任何影响。同时源分离后的数据处理步骤（106）用于使模型模拟数据（105）符合在测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的测量地球物理数据（108）。

Description

同时源编码和源分离作为全波场反演的实际解决方案
相关申请的交叉参考
本申请要求2010年9月27日提交的美国临时申请61/386,831的权益，本文将其被赋予的全部权限引入作为参考。本申请涉及名为“HybridMethodforFullWaveformInversionUsingSimultaneousandSequentialSourceMethod”并要求2010年9月27日提交的美国临时申请61/386,828的权益的具体申请。本文将该涉及的申请被赋予的全部权限也引入作为参考。
发明领域
本发明总体涉及地球物理勘探领域，更具体地涉及地球物理数据处理。具体地，本发明是得自多种地球物理源如震源的数据反演方法，包括地球物理模拟——在进行一次模拟中计算来自多个同时活动的地球物理源的数据。
发明背景
地球物理反演[1，2]尝试找到最优解释观测数据并满足地质和地球物理限制的地下性质的模型。存在大量众所周知的地球物理反演方法。这些众所周知的方法属于两种类别即迭代反演和非迭代反演中的一种。以下是两种类别中每一种的普遍意义的定义：
非迭代反演——通过假设一些简单的背景模型和基于输入数据更新模型实现的反演。此方法不将更新模型用作反演另一步骤的输入。对于地震数据的情况，这些方法常被称为成象、偏移、绕射层析成象或博恩反演。
迭代反演——涉及重复改进地下性质模型从而建立理想地解释观测数据的模型的反演。如果反演收敛，则最终模型将更好地解释观测数据并将更紧密地接近实际的地下性质。迭代反演通常生成比非迭代反演更准确的模型，然而计算起来昂贵得多。
迭代反演总体上相对于非迭代反演是优选的，因为其生成更准确的地下参数模型。不幸地，迭代反演的计算费用如此昂贵，以致于将其应用于多种感兴趣的问题是不切实际的。这种高计算成本是源于所有反演技术均需要多个计算密集型模拟的事实。任何单独模拟的计算时间与所要反演的源数成比例，并且地球物理数据一般存在大量源，在此前述使用的术语源是指源设备的激活位置。迭代反演的问题加剧，因为必须计算的模拟数与反演的迭代数成比例，并且所需迭代数一般属于成百上千的级别。
用于地球物理学的最常用迭代反演方法是成本函数优化。成本函数优化包括成本函数S(M)的数值相对于模型M的迭代最小化或最大化，该成本函数S(M)是计算数据与观测数据之间错配度的度量（其有时也被称为目标函数），其中计算数据是通过计算机使用当前地球物理性质模型和源信号在由给定的地球物理性质模型表示的介质中的物理学支配传播（physicsgoverningpropagation）来模拟的。模拟计算可通过几种数值方法中任一种完成，该数值方法包括但不限于有限差分、有限元或射线追踪。模拟计算可在频率域或时间域中进行。
成本函数优化方法是局部或全局的[3]。全局方法简单地包括计算模型群体{M1，M2，M3,…}的成本函数S（M）和从大约最小化S(M)的群体选择具有一个或多个模型的组。如需进一步改进，则此新选定的模型组可被用作生成新模型群体的基础，该新模型群体可关于成本函数S(M)再次进行测试。对于全局方法，测试群体中的各模型可被认为是迭代，或在较高水平上各组所测群体可被认为是迭代。公知的全局反演方法包括蒙特卡罗（MonteCarlo）、模拟退火、遗传和进化算法。
不幸地，全局优化方法一般收敛极其缓慢，因此大多数地球物理反演是基于局部成本函数优化。算法1概括了局部成本函数优化。
算法1–进行局部成本函数优化的算法。
此程序通过利用新更新的模型作为另一梯度搜索的起始模型进行迭代。该过程持续，直到发现理想地解释观测数据的更新模型。常用的局部成本函数反演方法包括梯度搜索、共轭梯度和牛顿法。
在声学近似中地震数据的局部成本函数优化是普遍的地球物理反演作业，并通常是其他类型的地球物理反演的示例。当在声学近似中反演地震数据时，成本函数可写作：
S ( M ) = Σ g = 1 N g Σ r = 1 N r Σ t = 1 N t W ( ψ calc ( M , r , t , w g ) - ψ obs ( r , t , w g ) ) （方程式1）
在此：
S=成本函数，
M=N个描述地下模型的参数（m1，m2，…mN）的向量，
g=集合（gather）指数，
wg=集合g的源函数，其是空间坐标和时间的函数，对于点源而言其是空间坐标的δ函数，
Ng=集合数，
r=集合中的接收器指数，
Nr=集合中的接收器数，
t=道（trace）中的时间样本指数，
Nt=时间样本数，
W=最小化标准函数（我们通常选择W（x）=x2，其是最小二乘方（L2）标准），
ψcalc=从模型M计算的地震压力数据，
ψobs=测量地震压力数据。
该集合可以是可在一轮地震正向建模程序中模拟的任何类型的集合。通常集合相应于地震炮点（shot），尽管炮点可比点源更普遍（general）。关于点源，集合指数g相应于各个点源的位置。关于平面波源，g将相应于不同的平面波传播方向。这种广义源（generalizedsource）数据ψobs可以在现场得到或可由利用点源得到的数据合成。另一方面，计算数据ψcalc通常可通过利用正向建模时广义化的源函数直接计算。关于多种类型的正向建模——包括有限差分建模，广义源所需的计算时间粗略地等同于点源所需的计算时间。
方程式（1）可简化为：
S ( M ) = Σ g = 1 N g W ( δ ( M , w g ) ) （方程式2）
其中，现暗指基于接收器和时间样本的总和，并且
δ(M,wg)=ψcalc(M,wg)-ψobs(wg)（方程式3）
反演试图更新模型M，以使S(M)是最小的。其可通过局部成本函数优化实现，该局部成本函数优化如下更新给定模型M(k)：
M ( k + 1 ) = M ( k ) - α ( k ) ▿ M S ( M ) （方程式4）
其中，k是迭代数，α是模型更新的标量大小，是关于模型参数取定的错配度函数的梯度。模型扰动或模型更新值通过目标函数梯度乘以步长α计算，其必须被反复计算。
基于方程式（2），可得到下列成本函数梯度的方程式：
▿ M S ( M ) = Σ g = 1 N g ▿ M W ( δ ( M , w g ) ) . （方程式5）
因此，为计算成本函数的梯度，必须分别计算各集合对成本函数的贡献梯度，然后加和那些贡献。因此，计算所需的计算量（computationaleffort）是确定单个集合对梯度的贡献所需的计算量的Ng倍。对于地球物理学问题，Ng通常相应于地球物理源数，并且属于10,000至100,000的级别，大幅扩大了计算的成本。
注意，的计算需要计算关于N个模型参数中的每一个mi的导数W（δ）。由于对于地球物理学问题而言N通常很大（通常大于一百万），这种计算可能极其耗时——如果其必须对于每一个单独的模型参数进行。幸运地，可利用伴随（adjoint）法同时（atonce）对所有模型参数有效地进行这种计算[1]。通过如下算法总结用于最小二乘方目标函数和网格模型参数化的伴随法：
算法2–利用伴随法计算网格模型的最小二乘方成本函数梯度的算法。
虽然利用伴随法计算梯度相对于其他方法有效，但是其仍十分昂贵。具体地，伴随法需要两种模拟，一种在时间上正向，一种在时间上反向，而对于地球物理学问题这些模拟通常是极其计算密集型的。而且，如上所述，这种伴随法计算必须分别对每一个测量数据集合进行，增加了Ng倍的计算成本。
所有反演种类的计算成本可通过自源组合反演数据而非分别反演源而降低。这可被称为同时源反演。几种类型的源组合是已知的，包括：相干（coherently）加和近距离的源以生成有效源，该有效源生成一些所需形状的波前（例如，平面波）、加和宽距离的源、或完全或部分地叠加反演前的数据。
通过反演组合源实现的计算成本降低由于组合数据的反演通常产生不太准确的反演模型的事实而至少部分抵消。这种准确性的损失是缘于如下事实：当加和各个源时漏测信息，因此加和数据限制反演模型的强度不如未加和的数据。加和过程中的这种信息漏测通过在加和前编码各炮点记录被最小化。组合前进行编码显著保留同时源数据中的更多信息，因此更好地限制反演[5]。编码还允许组合近间距的源，因此允许给定计算区域的更多源组合。多种编码方案可用于这种技术，包括时移编码和随机相位编码。此背景部分的其余内容简要地评述多种已公开的地球物理同时源技术——编码和非编码的。
VanManen[6]提出利用地震干涉测量方法加速正向模拟。地震干涉测量通过将源布置在目标区域的边界各处而工作。对这些源分别建模，并且记录需要格林函数（Green’sfunction）的所有位置的波场。任两个记录位置之间的格林函数然后可通过互相关在两个记录位置处得到的道并在所有边界源基础上加和而计算。如果待反演的数据在目标区域内具有多个源和接收器（相对于在边界上具有一个或另一个），则这是计算所需格林函数十分有效的方法。但是，对于地震数据的情况，待反演数据的源和接收器均在目标区域中是很少的。因此，这种改进对于地震反演问题具有非常有限的应用性。
Berkhout[7]和Zhang[8]提出反演总体上可通过反演非编码同时源而改进，该非编码同时源在地下一些区域中被相干加和以生成一定程度上所需的波前。例如，点源数据可随时移而加和，该时移是源位置的线性函数，从而以相对于地表的一定特定角度生成下行平面波。这种技术可用于所有种类的反演。此方法的问题是，源集合的相干加和必定降低数据的信息量。因此，例如，加和生成平面波去除了地震数据中所有关于传播时间相对于源-接收器炮检距（source-receiveroffset）的信息。该信息对于更新缓慢改变的背景速度模型是至关重要的，因此Berkhout法没有很好地进行限制。为克服这个问题，可反演数据的多个不同相干加和（例如，多个具有不同传播方向的平面波），但是然后由于反演成本与反演的不同加和数量成比例而失去效力。在本文中，这种相干加和的源被称为广义源。因此，广义源可以是点源或生成具有一定所需形状的波前的点源总和。
VanRiel[9]提出通过如下进行的反演：输入地震数据的非编码叠加或部分叠加（关于源-接收器炮检距），然后限定关于此叠加数据的成本函数，其将被优化。因此，此公开提出利用非编码的同时源改进基于成本函数的反演。与Berkhout[6]的同时源反演方法一样，通过此方法提出的叠加减少了待反演数据中的信息量，因此该反演比对于原始数据得到较不充分的限制。
Mora[10]提出反演数据，该数据是宽间距的源的总和。因此，此公开提出利用非编码的同时源模拟提高反演效力。加和宽间距的源具有这样的优势：比Berkhout提出的相干加和保留更多信息。但是，宽间距的源的加和意味着必须用于反演的孔隙（aperture）（反演的模型区域）必须增加以容纳所有宽间距的源。由于计算时间与此孔隙的面积成比例，Mora法没有产生如加和的源彼此接近时所可以实现的一样多的效力增加。
Ober[11]提出通过利用同时编码源加速地震偏移——非迭代反演的特殊情况。在测试不同编码方法后，Ober发现，所得偏移图像具有显著降低的信噪比，这是因为宽带编码函数必须仅大约正交的事实。因此，当加和大于16个炮点时，反演质量不理想。由于非迭代反演开始不是非常昂贵并且由于需要高信噪比反演，因此该技术在地球物理学工业中未被广泛实践。
Ikelle[12]提出通过同时模拟在不同时间间隔（在模拟中）激活的点源而快速正向模拟的方法。还讨论了将这些时移的同时源模拟数据解码返回单独的模拟的方法，该单独的模拟将已得自各个点源。然后这些解码数据可被用作任何常规反演程序的部分。Ikelle方法的问题是，提出的解码方法将生成单独的数据，其噪声水平与相邻源的数据之间的差异成比例。此噪声对于非横向恒定的地下模型将是显著的，例如包含倾斜反射器（dippingreflectors）的模型。此外，此噪声将与同时源数成比例增长。基于这些困难，如果用于反演非横向恒定的地下，Ikelle的同时源方法可导致不可接受水平的噪声。
Krebs等在PCT专利申请公开号WO2008/042081[5,18]——本文将其被赋予的全部权限引入作为参考——中提出的多个编码源的同时反演，是反演全波场数据非常成本有效的方法。（同时反演编码的集合的同样的方法将服务于接收器——通过源-接收器互易性或通过编码共源数据集合中的实际接收器位置）。对于固定接收器，单个有效源仅需进行正向和伴随计算；参见PCT专利申请公开号WO2009/117174，本文将其被赋予的全部权限引入作为参考。如果事实是针对一般的2D采集几何记录数百炮点和在3D考察的情况下记录数千炮点，此方法带来的计算存储（saving）相当大。在实践中，对于最常见的场数据采集几何，固定接收器假设不严格地有效。在海洋拖缆数据的情况下，每一个新炮点的源和接收器均发生移动。即使是在接收器位置固定的考察中，实践通常是：不是所有接收器都“监听”每一个炮点，并且正在监听的接收器可自炮点-至-炮点而不同。这也有悖于“固定接收器假设”。此外，由于逻辑问题，难以记录接近源的数据，并且这意味着一般缺少炮检距附近的数据。对于海洋和陆地考察也是这样的。这些因素均意味着，对于同时源集合，每一个接收器位置均将漏测一些源炮点的数据。总之，在同时编码源反演中，对于给定的同时编码集合，需要每一个炮点的所有接收器位置的数据，并且这可被称为同时编码源反演的固定接收器假设。在WO08/042081中，当固定接收器假设不理想时，一些公开的实施方式可比其它的好。因此，对同时编码源（和/或接收器）反演的直接应用进行调节或调整将是有利的，这在有悖于固定接收器假设时将增强其性能。本发明提供了如此实施的方式。Haber等[25]也描述了关于利用随机优化方法移动同时编码源反演中的接收器的问题的方法，并将其应用于直流电阻性问题。
发明概述
在宽泛的实施方式中，本发明是计算机执行的方法，用于同时反演来自多个编码源的测量地球物理数据，从而确定地下区域的物理性质模型，该测量地球物理数据源自同时编码源反演的固定接收器假设可能非有效的考察，所述方法包括利用计算机进行同时源分离，以减少测量地球物理数据不满足固定接收器假设的任何影响，其中同时源分离后的数据处理步骤用于使模型模拟数据符合在测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的测量地球物理数据。
在较具体的实施方式中，本发明是计算机执行的方法，用于全波场反演测量地球物理数据，从而确定地下区域的物理性质模型，所述方法利用计算机执行步骤，所述步骤包括：（a）建立初始物理性质模型并用其模拟相应于测量地球物理数据的合成数据，其中模拟中的源和/或接收器被同时编码和模拟，从而生成模拟编码数据；（b）根据源分离模拟编码数据，生成模拟顺序源数据；（c）处理模拟顺序源数据以使其符合在测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的测量地球物理数据；（d）计算处理过的模拟顺序源数据与在测量地球物理数据中存在的源和接收器组合的测量地球物理数据之间的差值，其被称为数据残差（dataresiduals）；（e）编码数据残差，其利用与（a）所用相同的编码或不同的编码；（f）利用编码数据残差计算初始物理性质模型的更新；和（g）组合更新与初始模型，形成更新的物理性质模型。基于线性，步骤（d）和（e）的顺序可互换。
在该上一个实施方式的变型中，可在计算差值步骤（c）前的任何时间进行下列步骤：编码测量地球物理数据，其利用与生成模拟编码数据所用相同或不同的源编码；然后根据源分离编码测量数据，优选利用与根据源分离模拟编码数据所用相同的源分离算法；和将分离的测量数据用于计算数据残差。
在第二较具体的实施方式中，本发明是计算机执行的方法，用于全波场反演测量地球物理数据，从而确定地下区域的物理性质模型，所述方法利用计算机执行步骤，所述步骤包括：（a）建立初始物理性质模型并用其模拟相应于测量地球物理数据的合成数据，其中模拟中的源和/或接收器被同时利用选定编码函数编码和模拟，从而生成模拟编码数据；（b）根据源和/或接收器，利用源或接收器分离算法分离模拟编码数据，生成模拟顺序源和/或接收器数据；（c）处理模拟顺序源和/或接收器数据以削减那些被称为漏测数据的数据，该漏测数据相应于漏测的源和接收器组合；（d）编码漏测数据，其利用与所述选定编码函数相同或不同的编码函数；（e）利用与编码漏测数据所用相同的编码函数编码测量地球物理数据，并根据源和接收器位置将其从模拟编码数据中减去，从而生成编码数据残差，该编码数据残差由于在测量地球物理数据中的漏测源和接收器组合将是非正确的；（f）从编码数据残差减去编码漏测数据，生成校正编码数据残差；（g）利用校正编码数据残差计算初始物理性质模型的更新；和（h）组合更新与初始模型，形成更新的物理性质模型。
在第三较具体的实施方式中，本发明是计算机执行的方法，用于全波场反演测量地球物理数据，从而确定地下区域的物理性质模型，所述方法利用计算机执行步骤，所述步骤包括：（a）建立初始物理性质模型并用其模拟相应于测量地球物理数据的合成数据，其中模拟中的源和/或接收器被同时利用选定编码函数编码和模拟，从而生成模拟编码数据；（b）利用所述选定编码函数编码测量地球物理数据，并根据源和接收器位置将其从模拟编码数据中减去，从而生成编码数据残差，该编码数据残差由于在测量地球物理数据中的漏测源和接收器组合将包括非正确值；（c）根据源和/或接收器，利用源或接收器分离算法分离编码数据残差，生成顺序残差数据；（d）处理顺序残差数据，以估计被称为漏测数据的模拟数据，该漏测数据相应于在测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合；（e）利用所述选定编码函数编码漏测数据；（f）从编码数据残差减去编码漏测数据，生成校正编码数据残差；（g）利用校正编码数据残差计算初始物理性质模型的更新；和（h）组合更新与初始模型，形成更新的物理性质模型。
附图简述
由于专利规定对颜色使用的限制，附图是彩色原图的黑白复制品。带有20颜色附图（20colordrawings）的美国对应申请或公开的复本可通过请求和支付必要的费用从美国专利商标局（U.S.PatentandTrademarkOffice）得到。
本发明及其优势将通过参考下文详述和附图得到更好的理解，在附图中：
图1是显示本发明方法基本步骤的流程图，该方法用于在利用源分离方法分离编码预期数据的实施方式中非固定接收器几何问题的同时源反演；
图2是显示本发明方法基本步骤的流程图，该方法用于在利用源分离方法分离编码预期数据和编码测量数据的实施方式中非固定接收器几何问题的同时源反演，从而减少源分离方法的误差；和
图3和4是显示本发明方法基本步骤的流程图，该方法用于在通过得自源分离方法的漏测数据的编码部分校正非正确编码数据残差的两个实施方式中非固定接收器几何问题的同时源反演。
将结合实施例实施方式对本发明进行描述。但是，在下文详述针对于本发明的具体实施方式或具体应用方面，这仅意为示例性，并不被解释为限制本发明的范围。相反，意为覆盖所附权利要求限定的可包括在本发明范围内的所有替代选择、修正和等同形式。
实施例实施方式详述
本发明方法利用源编码和解码（即源分离）以规避固定接收器假设，并可用于海洋拖缆和陆地采集几何。在一般的海洋拖缆和陆地采集中，数据覆盖通常不足以满足固定接收器几何，因此限制了Krebs等[5,18]提出的同时源全波反演（“FWI”）的益处。除几何考虑外，现场数据还需要经过处理以符合用于反演的正向模拟的物理学。例如，为用声学反演来反演弹性数据，一般削减远炮检距并处理数据以排除其他弹性影响。其他实际方面如事件（反射、折射、多次反射（multiples））为基础的FWI反演窗必须假设固定接收器几何——通常在实践中不满足的假设。
大多数应用编码和解码的工作已集中于地震数据的处理和成像（偏移算法）（Ikelle[17]、Berkhout[16]、Beasley等[26]、Stefani等[22]、Verschuur和Berkhout[23]）。由Krebs等[5,18]、Hinkley[4]、Ben-Hadj-Ali等[15]和Herrmann[24]公开的一些反演工作用于反演全波形数据。本发明的要旨是将同时源（和/或接收器）编码的能力用于正向建模、反向传播和反演过程，但同时能够解决现场考察（陆地和海洋）中普遍遇到的数据限制的实际方面。
Krebs等[5,16]显示，编码同时源成本函数可比常规成本函数更有效地计算，同时仍提供准确的反演。同时源成本函数在此被定义为（相对于上述方程式（2））：
S sim ( M ) = Σ G = 1 N G W ( δ ( M , Σ g ∈ G c g ⊗ w g ) ) （方程式6）
其中，如在方程式（2）中，暗指基于接收器和时间样本的加和，并且：
定义了通过集合子组的基于集合的总和，
Ssim=同时源数据的成本函数，
G=同时广义源组，和
NG=组数，
cg=与各集合源特征褶积（）以编码集合的时间函数，这些编码函数可以经选择以关于一些适当的操作大约正交，这取决于加权函数W。当W是L2-标准，适当的操作是互相关。
方程式（6）的外加和是基于相应于集合类型（例如，共炮点集合的点源）的同时广义源组。基于g的内加和是基于分组进行同时计算的集合。关于一些正向建模方法，如有限差分建模，加和的广义源（基于g∈G的内总和）的正向模型计算可与单个源的计算进行相同时间量。因此，如Krebs等[5]所示，可利用算法3–计算编码同时源数据残差的算法。[注：为计算成本函数，残差需要用函数W评价；例如，最小二乘法。]
极其有效地计算。
算法3–计算编码同时源数据残差的算法。[注：为计算成本函数，残差需要用函数W评价；例如，最小二乘法。]
再如Krebs等[5]所示，此算法可计算Ssim(M)比从方程式（2）计算S(M)快Ng/NG倍。
多种类型的编码函数cg可用于方程式（6），包括但不限于：
●线性、随机、线性调频脉冲和改良线性调频脉冲频率相关的相位编码，如Romero等[13]所示；
●频率不相关的相位编码，如Jing等[14]所示；
●随机时移编码；
●用于远程通信的频率划分多路传输（FDMA）、时间划分多路传输（TDMA）和编码划分多路传输（CDMA）。
取决于用途，这些编码技术中的一些将比其它的好，并且一些可组合。具体地，利用频率相关的随机相位编码以及通过组合近源的频率不相关编码与更宽间距源的频率相关随机相位编码已取得良好的效果。不同编码的相对优势可通过用各组编码函数运行测试反演以确定哪种更快收敛而得到指示。
应当注意，同时编码源技术可用于多种类型的反演成本函数。具体地，其可用于基于上述L2以外的其他标准的成本函数。其也可用于比方程式2所示成本函数更精密的成本函数，包括正则化成本函数。最后，同时编码源方法可与任何类型的全局或局部成本函数反演方法一起使用，包括蒙特卡罗、模拟退火、遗传算法、进化算法、梯度线搜索、共轭梯度和牛顿法。
本发明方法也可联合多种类型的广义源技术使用，如Berkhout[7]提出的那些。在这种情况下，不是编码不同的点源集合特征，而是编码不同合成平面波的特征。
对上述实施方式一些变型包括：
●反演每次迭代的cg编码函数可改变。在至少一些实例中，这导致反演更快收敛。
●在一些情况下（例如，当源采样密度大于接收器采样时），利用互易性处理作为计算源的实际接收器和编码接收器而非源可以是有利的。
●本发明不限于单组件点接收器。例如，接收器可以是接收器阵列或其可以是多组件接收器。
●本方法可通过优化编码而改进，以产生最高质量反演。例如编码函数可经优化以减少成本函数中的局部最小值数。编码函数可通过对利用不同编码函数进行的测试的人工检查或利用自动化优化程序进行优化。
●同时编码源数据的采集可导致大量地球物理数据采集成本的节约。
●对于海洋地震数据考察，从多个同时运行的海洋振动器采集编码源数据将是十分有效的，该海洋振动器在运转中连续运行。
●如上所述，本发明的编码过程可在数据野外采集中进行，例如其中用不同的编码函数编码多个同时运行的振动器的指示信号。在所附权利要求中，涉及编码地球物理数据、或涉及来自编码源的地球物理数据、或涉及得到地球物理数据的编码集合的步骤将被理解为包括得到在野外采集过程中已经编码的数据，除非上下文明确指出编码发生在数据处理步骤。
●可以使用关于成本函数的其他限定，包括不同标准（例如，L1标准（绝对值）替代L2标准）和其他正则化和稳固化反演的项（例如，将处罚不平滑的模型或不稀疏的模型的项）的应用。
本发明的要旨是以减少有悖于固定接收器假设时影响的方式将同时源编码和同时源分离用于全波形反演，从而使同时源FWI更可用于一般的数据几何。图1显示本发明方法的一个实施方式中的基本步骤。根据图1所示的流程图，下文给出步骤。下文的讨论将是针对编码源方面；但是，可选地，可编码接收器而不是源或除源外还编码接收器。
1.对于地下的给定物理性质模型（100），编码考察源（即，源位置）以形成同时编码源（101），该同时编码源（101）用于正向建模或模拟（102），生成模拟编码数据（103）。在假设固定接收器几何并且编码源的所有接收器处于激活状态（beinglive）的情况下，生成编码数据。
2.由于现场数据一般至少一定程度上违背固定接收器几何，所以利用源分离技术，如Neelamani等[19、20、21]所述的那些，将编码数据分离成单个炮点（104）。Neelamani的源分离依赖于这样的假设：模型的格林函数在变换域如曲波（curvelet）或小波（wavelet）域中具有稀疏的表示。在了解编码方案和假设格林函数稀疏性的情况下，可在变换域中利用例如L1标准反演分离炮点。对于整个模型域的单个编码炮点数据这种分离问题可被解决，或其可用于多组编码炮点数据。本技术领域工作人员将知道多种可用作Neelamani等[19、20、21]的替代的源分离技术。例如，Spitz等[28]提出预测减法（prediction-subtractionapproach），其首先估计第二源的原始波场，然后通过基于PEF的适应性减法将其从总波场减去。Akerberg等[27]将稀疏Radon变换用于源分离。对于所有源分离算法，优选多于一个编码数据组。
3.前述步骤所述的源分离对于处理实际的数据几何至关重要。在分离炮点（105）的情况下，无论可能有必要的处理步骤如何，其均可被应用（106），以使模拟数据符合现场数据。因此，在分离炮点的情况下，数据可经处理符合现场数据采集几何如炮检距削减，即去除近和远炮检距，基于波至类型如数据的透射相对于反射组分削减，或去除数据的弹性组分——如果控制正向引擎是基于声学假设的。因此，具有分离炮点的数据处理——使预测数据（107）相似于测量数据几何（108）并且使数据符合物理学水平——的这种一般步骤能够生成顺序数据残差（109），即选定炮点集合的数据残差。数据残差是测量数据值与相应预测数据值之间的差异的度量。
4.这些数据残差——源自源分离步骤104的顺序数据残差（109）——利用与步骤101所用相同或不同的编码方案进行编码（110）以生成编码数据残差（111）。这是重要步骤，因为由于采集几何或由于使用者对数据中具体事件的选择造成的数据差距正存在于这些编码数据残差（111）中。然后，利用编码数据残差计算目标函数的梯度（117）。例如，残差可利用伴随状态方程式反向传播（back-propagated）（115），并且利用同时源与来自103的正向传播数据（112）互相关（116），以计算所要最小化的目标函数的梯度，如PCT专利申请公开号WO2009/117174所述。注意，模拟编码数据112可以但非必须与模拟编码数据103相同，因为其可用不同的编码函数编码；但是，112中的编码必须匹配111中的编码。
5.在最终步骤中，利用来自前述步骤的计算梯度更新模型（118）。多种公知的优化方法，如最速下降、共轭梯度或牛顿法，可用于进行模型更新，从而确保目标函数值减少。通过虚线框120的步骤表示的同时源反演算法是基于WO2009/117174，但任何反演或正向建模（手动调节）算法均可使用。
对于处理和成像，源分离的准确性非常重要，因为由于源分离过程引起的任何假象最终被绘制到最终图像中。在此前应用源分离的类似工作中，做了相当大的努力以选择编码类型，从而确保分离的准确性提高（Ikelle[17]）。认为准确性要求对于本发明的反演应用将有所放松，因为数据残差由于源分离造成的细小的不准确性可通过反演步骤中的线搜索和模型正则化过程得到处理。对于反演应用，关键是使预测数据——其被从测量数据中减去——符合采集几何和遵循所应用的物理学水平（例如，各当向异性作用存在于数据中而正向模拟算法假设各向同性地球模型时，削减大炮检距）。已经实现通过处理分离炮点去除数据残差中的大误差。
虽然认为源分离的细小的不准确性可在反演过程中得到处理，但大误差可仍是问题。因此，本发明方法的可选实施方式被设计以处理由于源分离造成的大误差，并可在这被认为是问题时应用。此可选实施方式的实施例由图2的流程图示例。为复制由于分离造成的误差，利用相同编码方案和利用源分离（108c）编码测量数据（108b），得到测量分离炮点集合。这些测量分离炮点集合可替代原测量炮点用于计算数据残差。
另一检查此问题的方式是确定针对漏测远和近炮检距道校正的编码数据残差。因此，另一选择可描述如下，显示在图3中。首先，形成数据残差（309），其是模拟编码数据（103）与具有漏测远和近炮检距的编码测量数据（308）之间的差异（即，模拟编码数据减去编码测量数据）。此数据残差（309）不适于计算梯度，因为模拟编码数据（103）具有来自数据漏测部分（例如，近和远炮检距道）的贡献，而测量编码数据（308）不具有来自漏测数据的贡献。在下一步骤（304）中，进行模拟编码数据的源分离，并且处理模拟顺序炮点（305）的所得估值，而非去除漏测数据部分（如从分离炮点集合（306）减去近和远炮检距），编码炮点集合（307）的漏测部分（如近和远炮检距）。数据的此编码漏测部分（307）可从不正确的数据残差（309）中减去（310），从而弥补漏测数据信息和得到校正的数据残差（311）。（其被减去，而非被加和，因为其需要抵消以正符号存在于不正确数据残差中的模拟编码数据，因为残差被限定——参见上文——为模拟编码数据减去编码测量数据。如果该定义——是任意的——被颠倒，则漏测数据将被加至残差。此外，替代了将漏测数据校正处理为对数据残差的模拟数据贡献的减少，其可被认为是对数据残差的测量数据贡献的增加。要理解的是，本发明，包括所附权利要求在内，包括所有这种等同方法。）本实施方式与图1所述本实施方式相比的关键差异是编码数据残差在本实施方式被校正，而非如图1所示在处理后生成。如果源分离是理想的，则两种方法（图1和图3）在数学上是等同的；但是，在源分离误差存在的情况下，图3所示的校正方法可提供更好结果是可能的。
图4描述了图3描述的数据残差校正方法的替代方式。类似于图3的方法，首先，形成编码数据残差（409），其是模拟编码数据（103）与具有漏测远和近炮检距的编码测量数据（408）之间的差异。在下一步中，利用编码数据残差进行源分离（404），生成顺序残差数据（405）。源分离估计顺序源模拟数据与顺序源测量数据之间的残差。在不存在于测量数据中（未得到）的源和接收器组合处，估计残差仅由模拟数据组成。通过处理步骤（406）确定的炮点集合的该漏测部分（如近和远炮检距）被编码（407），然后从不正确的数据残差（409）中减去（410），从而得到校正数据残差（311）。源分离结果可通过利用多种编码数据残差被改进，每种编码数据残差用不同编码计算。在这种情况下，多种编码数据残差可被校正，然后用于更新初始模型。
图1-4的实施方式的其他变型是可能的。本发明方法的所有实施方式的优势是其可处理多种现场几何以反演真实数据和由于同时编码实现加速。处理步骤之前的同时源分离的关键步骤使算法可实践于现场数据组。Neelamani等[20,21]显示，同时源分离的计算时间与一次正向模拟运行相比明显减少，这是本方法的主要优势之一。本发明的另一实施方式确定了最佳源数，使得分离问题是适定的（well-posed）。将较少、较远距离的源用于编码有助于源分离问题；但是，过度分离可导致模型更新中的空间假频，并最终使地下模型退化。另一方面，编码过多近距离的源使分离问题变得困难。因此，取决于要更新的地下模型的规模长度和考察中的可用源，可选择最佳源间距（即最佳源数）以平衡两个相互竞争的考虑因素。因此，为使源分离问题适定，可能需要不使用在考察中记录的所有源。在另一实施方式中，每次反演迭代或至少在一些迭代中，改变编码，如WO2008/042081所教导的。
前述申请涉及本发明的具体实施方式，其目的是为其示例。但对本领域技术人员显而易见的是，本文所述实施方式的多种修正和变型是可能的。所有这种修正和变型均意图在所附权利要求限定的本发明的范围内。本领域技术人员将容易理解，在本发明的优选实施方式中，本发明方法中的至少一些步骤在计算机中进行，即本发明是计算机实施的。在这种情况下，所得更新物理性质模型可被下载、显示或保存于计算机存储器。
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18.JeromeR.Krebs,JohnE.Anderson,DavidHinkley,RameshNeelamani,SunwoongLee,AnatolyBaumstein,andMartin-DanielLacasse,“Full-wavefieldseismicinversionusingencodedsources,”Geophysics74-6,WCC177-WCC188(2009).
19.Neelamani,R.,andC.E.Krohn,“Simultaneoussourcingwithoutcompromise,”presentedatthe70thAnnualInternationalConferenceandExhibition,EAGE(2008).
20.Neelamani,R.,andC.E.Krohn,“Separationandnoiseremovalformultiplevibratorysourceseismicdata,”PCTinternationalpatentapplicationpublicationNo.WO2008/123920.
21.Neelamani,R.,C.E.Krohn,Krebs,J.R.,Deffenbaugh,M.,Anderson,J.E.,andRomberg,J.K.,“Efficientseismicforwardmodelingusingsimultaneoussourcesandsparsity,”SEGExpandedAbstracts,2107-2111(2009).
22.Stefani,J.,G.Hampson,andE.F.Herkenhoff,“Acquisitionusingsimultaneoussources,”69thAnnualConferenceandExhibition,EAGE,ExtendedAbstracts,B006(2007).
23.Verschuur,D.J.,andA.J.Berkhout,“Target-oriented,least-squaresimagingofblendeddata,”79thAnnualInternationalMeeting,SEG,ExpandedAbstracts(2009).
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27.Akerberg,P.,G.Hampson,J.Rickett,H.Martin,andJ.Cole,“Simultaneoussourceseparationbysparseradontransform,”78thAnnualInternationalMeeting,SEG,ExpandedAbstracts,2801–2805(2008).
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Claims (23)

1.一种计算机执行的方法，其用于同时反演来自多个编码源的测量地球物理数据，从而确定地下区域的物理性质模型，所述测量地球物理数据源自同时编码源反演的固定接收器假设可能非有效的考察，所述方法包括：
利用计算机，进行多个编码源数据集合的同时模型模拟，或者生成从多个编码源数据集合的同时模型模拟计算的编码数据残差，接着基于源编码，进行同时源分离，以减少所述测量地球物理数据不满足所述固定接收器假设的任何影响，其中所述同时源分离后的数据处理步骤用于使所分离的模型模拟数据符合由于所述固定接收器假设失败导致的在所述测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的测量地球物理数据。
2.权利要求1所述的方法，其中所述方法包括：
建立初始物理性质模型并用其模拟相应于所述测量地球物理数据的合成数据，其中所述模拟中的源和/或接收器被同时编码和模拟，从而生成模拟编码数据；
根据源分离所述模拟编码数据，生成模拟顺序源数据；
处理所述模拟顺序源数据，以使其符合在所述测量地球物理数据中所述漏测的源和接收器组合的测量地球物理数据；
计算所述处理过的模拟顺序源数据与在所述测量地球物理数据中存在的源和接收器组合的所述测量地球物理数据之间的差值，其被称为数据残差；
利用与生成所述模拟编码数据所用相同或不同的编码编码所述数据残差；
利用所述编码数据残差计算所述初始物理性质模型的更新；和
组合所述更新与所述初始模型，形成更新的物理性质模型。
3.权利要求2所述的方法，其中所述编码数据残差被用于计算目标函数的梯度，所述梯度是关于所述物理性质模型的参数的，所述梯度然后被用于选择的优化方案以更新所述物理性质模型。
4.权利要求2所述的方法，进一步包括将所述方法步骤迭代至少一次，将来自一个迭代的所述更新的物理性质模型作为初始模型用于下一个迭代。
5.权利要求4所述的方法，其中所述源用选定的编码函数组编码，并且其中不同的编码函数组被选择用于所述迭代中的至少一个。
6.权利要求2所述的方法，进一步包括在所述计算差值步骤前的任何时间：
利用与生成所述模拟编码数据所用相同或不同的源编码编码所述测量地球物理数据；
利用源分离算法根据源分离所述编码测量数据，所述源分离算法也用于根据源分离所述模拟编码数据；和
将所述分离测量数据用于计算所述数据残差。
7.权利要求2所述的方法，进一步包括在所述分离步骤后和所述计算差值步骤前，从所述模拟顺序源数据去除源-接收器位置，以相应于在所述测量地球物理数据中具有漏测数据的源-接收器位置。
8.权利要求7所述的方法，其中从所述模拟顺序源数据去除源-接收器位置是通过一个或多个数据处理步骤实现的，所述一个或多个数据处理步骤来自包括下列项的组：炮检距削减，即去除近炮检距或远炮检距或两者；基于波至类型削减，所述波至类型包括数据的透射相对于反射组分；和去除数据的弹性组分，其中正向模拟是基于声学假设。
9.权利要求2所述的方法，其中编码所述数据残差是指通过在时间上褶积来自所述数据残差的所有道与针对所述数据残差选择的编码函数来编码每个数据残差。
10.权利要求1所述的方法，其中所述方法包括：
建立初始物理性质模型并用其模拟相应于所述测量地球物理数据的合成数据，其中所述模拟中的源和/或接收器被同时利用选定编码函数编码和模拟，从而生成模拟编码数据；
利用源或接收器分离算法根据源或接收器分离所述模拟编码数据，生成模拟顺序源和/或接收器数据；
处理所述模拟顺序源或接收器数据以削减相应于在所述测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的那些数据，其被称为漏测数据；
利用与所述选定编码函数相同或不同的编码函数编码所述漏测数据；
编码所述测量地球物理数据，并根据源和接收器位置从所述模拟编码数据中将其减去，从而生成编码数据残差，所述编码数据残差由于所述测量地球物理数据中的漏测源和接收器组合将是非正确的；
从所述编码数据残差中减去所述编码漏测数据，生成校正编码数据残差；
利用所述校正编码数据残差计算所述初始物理性质模型的更新；和
组合所述更新与所述初始模型，形成更新的物理性质模型。
11.权利要求10所述的方法，进一步包括将所述方法步骤迭代至少一次，将来自一个迭代的所述更新的物理性质模型作为初始模型用于下一个迭代。
12.权利要求11所述的方法，其中所述迭代中至少一个的所述编码函数被改变。
13.权利要求10所述的方法，其中所述测量地球物理数据中少于全部的源或接收器位置被用于所述生成模拟编码数据，从而提高所述源或接收器分离算法的准确性，其通过使所述分离适定但不使所述测量地球物理数据的采样减少至引起假频的程度而实现。
14.权利要求10所述的方法，其中所述漏测数据出现在所述测量地球物理数据炮检距范围近端和远端。
15.权利要求10所述的方法，其中所述测量地球物理数据被划分为共源集合或共接收器集合，并且编码所述测量地球物理数据包括，针对所述测量地球物理数据的每个集合，在时间上褶积来自集合的所有道与针对所述集合选择的编码函数。
16.权利要求10所述的方法，其中编码所述测量地球物理数据是通过从地球物理考察得到数据集合实现的，在所述地球物理考察中数据得自多个同时运行、独特编码的源设备。
17.权利要求1所述的方法，其中所述方法包括：
建立初始物理性质模型并用其模拟相应于所述测量地球物理数据的合成数据，其中所述模拟中的源和/或接收器被同时利用选定编码函数编码和模拟，从而生成模拟编码数据；
利用所述选定编码函数编码所述测量地球物理数据，并根据源和接收器位置从所述模拟编码数据中将其减去，从而生成编码数据残差，所述编码数据残差将包括由于所述测量地球物理数据中的漏测源和接收器组合造成的非正确值；
利用源或接收器分离算法根据源或接收器分离所述编码数据残差，生成顺序残差数据；
处理所述顺序残差数据，从而估计相应于所述测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的模拟数据，其被称为漏测数据；
利用所述选定编码函数编码所述漏测数据；
从所述编码数据残差中减去所述编码漏测数据，生成校正编码数据残差；
利用所述校正编码数据残差计算所述初始物理性质模型的更新；和
组合所述更新与所述初始模型，形成更新的物理性质模型。
18.权利要求1所述的方法，其中所述地球物理数据是全波场被反演的地震数据。
19.权利要求1所述的方法，其中多个编码数据组用于进行所述同时源分离。
20.一种用于测量地球物理数据的全波场反演的方法，从而确定地下区域的物理性质模型，所述方法包括：
建立或输入初始物理性质模型并用其模拟相应于所述测量地球物理数据的合成数据，其中所述模拟中的源或接收器被同时编码和模拟，从而生成模拟编码数据；
根据源分离所述模拟编码数据，生成模拟顺序源数据；
计算所述模拟顺序源数据与相应测量地球物理数据之间的差值，其被称为数据残差；
利用与生成所述模拟编码数据所用相同的编码根据源编码所述数据残差；
利用所述编码数据残差计算所述初始物理性质模型的更新；和
组合所述更新与所述初始模型，形成更新的物理性质模型。
21.一种用于测量地球物理数据的全波场反演的方法，从而确定地下区域的物理性质模型，所述方法包括：
建立或输入初始物理性质模型并用其模拟相应于所述测量地球物理数据的合成数据，其中所述模拟中的源或接收器被同时利用选定编码函数编码和模拟，从而生成模拟编码数据；
利用源或接收器分离算法根据源或接收器分离所述模拟编码数据，生成模拟顺序源或接收器数据；
处理所述模拟顺序源或接收器数据以削减相应于在所述测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的那些数据，其被称为漏测数据；
利用与所述选定编码函数相同或不同的编码函数编码所述漏测数据；
利用与所述编码所述漏测数据所用相同的编码函数编码所述测量地球物理数据，并根据源和接收器位置从所述模拟编码数据中将其减去，从而生成编码数据残差；
从所述编码数据残差中减去所述编码漏测数据，生成校正编码数据残差；
利用所述校正编码数据残差计算所述初始物理性质模型的更新；和
组合所述更新与所述初始模型，形成更新的物理性质模型。
22.一种用于测量地球物理数据的全波场反演的方法，从而确定地下区域的物理性质模型，所述方法包括：
建立或输入初始物理性质模型并用其模拟相应于所述测量地球物理数据的合成数据，其中所述模拟中的源或接收器被同时利用选定编码函数编码和模拟，从而生成模拟编码数据；
利用所述选定编码函数编码所述测量地球物理数据，并根据源和接收器位置从所述模拟编码数据中将其减去，从而生成编码数据残差；
利用源或接收器分离算法根据源或接收器分离所述编码数据残差，生成顺序残差数据；
处理所述顺序残差数据，从而估计相应于所述测量地球物理数据中漏测的源和接收器组合的模拟数据，其被称为漏测数据；
利用所述选定编码函数编码所述漏测数据；
从所述编码数据残差中减去所述编码漏测数据，生成校正编码数据残差；
利用所述校正编码数据残差计算所述初始物理性质模型的更新；和
组合所述更新与所述初始模型，形成更新的物理性质模型。
23.从地下区域产烃的方法，包括：
进行所述地下区域的地球物理考察，生成测量地球物理数据；
通过权利要求1所述的方法在计算机中处理所述测量地球物理数据，生成所述地下区域的物理性质模型；
利用所述物理性质模型评估所述地下区域的烃潜力；和
至少部分基于所述烃潜力评估在所述地下区域中钻井，并从所述井产烃。
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