CN104204857B - 正交源和接收器编码 - Google Patents

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Abstract

一种用于执行地球物理数据的并发已编码源反演以估计物理性能模型(41)的参数的方法，尤其适于没有固定接收器的采集几何结构的勘测，例如利用移动源和接收器的海洋地震勘测。在所述源上使用编码函数(32)以生成一个或更多并发已编码源数据集合(35)并对其模拟(34)，所述编码函数(32)相对于互相关是正交或伪正交的。另外，接收器也被编码，其中接收器编码被设计为使得给定接收器在勘测(38)期间对其没有监听的源较不敏感。编码函数可以是中心频率、相位或两者互不相同的时间带通滤波器。通过将若干源分组成超级源、将对应的集合分组为超级集合然后应用上述编码策略可以进一步提高所述方法的效率。

Description

正交源和接收器编码
相关申请的交叉引用
本申请要求2012年3月8日提交的名称为Orthogonal Source and ReceiverEncoding(正交源和接收器编码)的美国临时专利申请61/608,435和2012年11月14日提交的名称为Orthogonal Source and Receiver Encoding(正交源和接收器编码)的美国临时专利申请61/726,319的优先权，上述两个申请的全部内容通过引用方式并入本文。
技术领域
本发明一般涉及地球物理勘探领域，并且更具体地，涉及地球物理数据处理。具体地，本发明是用于对从多个地球物理源诸如地震源获得的数据进行反演的方法，包括在模拟的一次执行中计算来自许多同时活动的地球物理源的数据的地球物理模拟。
背景技术
即使应用现代计算能力，地震全波场反演仍是计算量很大的工作。但是，用此方法获得详细的地下表示的益处预期克服该阻碍。获得更快处理时间的算法和工作流程的开发是将此技术可适用于现场大规模数据的关键步骤。地震全波形反演包括数据的正向和伴随(adjoint)模拟的若干迭代。因此，降低正向和伴随计算运行的成本的技术将允许用户在合理时间量内解决较大规模的问题。
地球物理反演[1，2]试图寻找一种最佳解释观测数据并满足地质和地球物理约束的地下属性模型。存在大量已知的地球物理反演方法。这些已知方法属于迭代反演和非迭代反演两种类别中的一种。以下定义是两种类别的每种通常表示的含义。
非迭代反演—该类反演通过假设一些简单背景模型并基于输入数据更新该模型实现。这种方法不将更新的模型用作反演的下一步骤的输入。对于地震数据的情形，这些方法通常被称为成像、移植、衍射、层析或博恩(Born)反演。
迭代反演—该类反演涉及地下属性模型的反复改进，从而找到圆满解释观测数据的模型。如果这种反演收敛，则最终的模型将更好地解释观测数据并且将更接近于实际的地下属性。迭代反演相对于非迭代反演通常产生更为准确的模型，但是计算费用更为昂贵。
迭代反演通常优于非迭代反演，因为迭代反演产生更准确的地下参数模型。遗憾的是，迭代反演在计算上是如此昂贵以致于将其应用到很多目标问题是不实际的。这种高额计算费用是因所有反演技术需要很多计算密集的模拟引起。任何单个模拟的计算时间与要反演的源的数量成比例，并且地球物理数据中通常有大量的源，其中以上用到的术语源指的是源设备的有效位置。在迭代反演中，这个问题恶化，因为在反演中必须计算的模拟数量与迭代的数量成比例，并且所需的迭代数量通常成百上千。
地球物理学中最常使用的迭代反演方法是成本函数优化。成本函数优化包括相对模型M的成本函数S(M)的值的迭代最小化或最大化，成本函数S(M)是计算数据和观测数据之间的不匹配性的度量(有时也被称为目标函数)，其中计算数据通过计算机使用当前地球物理属性模型以及在给定地球物理属性模型表示的媒介中的源信号的物理控制传播进行模拟。模拟计算可以通过包括但不限于有限差分、有限元或射线跟踪的若干数值方法中的任意一种来完成。模拟计算能够在频域或时域中执行。
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针对模型群体(M1，M2，M3,...}计算成本函数S(M)并从该群体中选择近似地最小化S(M)的一个或更多模型的组。如果期望进一步改善，这个新选择的模型组接着能够被用作产生新模型群的基础，这些新模型群能够再次针对成本函数S(M)被测试。对于全局方法，测试群中的每个模型能够被认为进行迭代，或者在更高等级，每个受测群组能够被认为进行迭代。已知的全局反演方法包括蒙特卡罗(MonteCarlo)、模拟的退火、遗传和进化算法。
遗憾的是，全局优化方法通常收敛非常慢，因此大多数地球物理反演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—用于执行局部成本函数优化的算法
通过将新更新的模型用作另一次梯度搜索的初始模型来迭代该过程。该过程继续直至找到圆满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、收敛梯度和牛顿法。
声学近似中的地震数据的局部成本函数优化是常见的地球物理反演任务，并且通常示例其它类型的地球物理反演。当在声学近似中反演地震数据时，成本函数能够被写为：
(方程1)
其中：
S＝成本函数，
M＝描述地下模型的N个参数向量(m1,m2,...mN)，
g＝集合指数，
wg＝集合g的源函数，其是空间坐标和时间的函数，对于点源，其是空间坐标的δ函数，
Ng＝集合数，
r＝集合内的接收器指数，
Nr＝集合中的接收器数，
t＝迹线(trace)内的时间样本下标，
Nt＝时间样本数，
W＝最小化标准函数(首选为W(x)＝x2，其为最小二乘法(L2)标准)，
Ψcalc＝根据模型M计算的地震压力数据
Ψobs＝测量的地震压力数据
集合能够是能够在地震正向建模程序的一次运行中被模拟的任何类型的集合。通常情况下，集合对应于地震炮点，尽管所述炮点能够比点源更普遍。关于点源，集合指数g对应于各个点源的位置。对于平面波源，g将对应于不同平面波传播方向。这种广义源数据Ψobs能够现场得到或能够利用点源得到的数据合成。另一方面，计算数据Ψcalc通常能够在正向建模时利用广义源函数直接计算。对于许多类型的正向建模，包括有限差分建模，广义源所需的计算时间粗略地等于点源所需的计算时间。方程式(1)能够简化为：
(方程2)
其中，隐含接收器和时间样本的和，并且
δ(M,wg)＝ψcalc(M,wg)-ψobs(wg) (方程3)
反演试图更新模型M，以使S(M)为最小。这能够通过局部成本函数优化实现，局部成本函数优化更新给定模型M(k)，如下所示：
(方程4)
其中，k是迭代数，α是模型更新的标量大小，是针对模型参数取得的不匹配函数的梯度。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。
根据方程(2)，能够得到下列成本函数梯度方程：
(方程5)
因此，为了计算成本函数的梯度，首先必须单独计算每个集合对成本函数的贡献的梯度，然后对那些贡献求和。因此，计算所需的计算量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通常对应于地球物理源的数量，并且是10000到100000数量级，极大扩大了计算的成本。
注意，计算需要针对N个模型参数mi中的每一个计算导数W(δ)。由于对于地球物理学问题，N通常很大(通常大于一百万)，如果必须针对每个单独的模型参数执行这种计算，则这种计算能极其耗时。幸运地是，能够利用伴随法同时针对所有模型参数有效地进行这种计算[1]。通过下列算法概括了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是有效的，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，这些模拟通常是计算极其密集的。而且，如上所述，这种伴随法计算必须单独对每个测量数据集合执行，计算成本增加到Ng倍。
所有反演种类的计算成本能够通过反演来自源的组合的数据而减少，而不是单独地反演源。这可被称为并发源反演。若干类型的源组合是已知的，包括：对近间距的源进行相干求和以生成有效源，该有效源生成一些所需形状(例如，平面波)的波前、对宽间距的源求和、或完全或部分地叠加反演前的数据。
通过反演组合源得到的计算成本降低至少部分由组合数据的反演通常产生不太准确的反演模型的事实抵消。这种准确性损失是由于在对各个源求和时信息丢失，因此加和的数据没有像未加和的数据那样强地约束反演模型而引起的。求和期间信息的这种丢失通过在求和前对每个炮点记录进行编码而被最小化。组合前编码明显保留了并发源数据中的更多信息，因此更好地约束反演[4]。编码还允许组合近间距的源，因此对于给定计算区域，允许更多源被组合。各种编码方案能够与这种技术连用，包括时移编码和随机相位编码。该背景技术部分剩下的内容简要地评述各种已公开的地球物理并发源技术，编码和非编码的。
Van Manen[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的各处而起作用。这些源被单独建模，并且记录格林函数(Green′sfunction)所需的所有位置处的波场。任两个记录位置之间的格林函数接着能够通过互相关在两个记录位置处得到的迹线并在所有边界源上求和而计算。如果待反演的数据具有在目标区域(与具有一个相对或边界上的另一个相对)内的大量源和接收器，则这是计算期望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的情况很少。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]提出反演一般能够通过反演非编码的并发源而改进，该非编码并发源在地下一些区域中被相干加和以生成一些期望波前。例如，点源数据可随时间迁移而被加和，从而产生相对于地表的一些具体角度上的下行平面波，其中该时间迁移是源位置的线性函数。这种技术可用于所有种类的反演。这种方法的问题是，源集合的相干加和必然降低数据中的信息量。因此，例如，加和生成平面波去除了与传播时间相对源-接收器偏置(source-receiver offset)相关的地震数据中的所有信息。该信息对于更新缓慢变化的背景速度模型是至关重要的，因此Berkhout方法没有很好地被约束。为克服这个问题，可以反演数据的许多不同相干和(例如，具有不同传播方向的多个平面波)，但是由于反演成本与反演的不同和的数量成比例，因此失去效率。在本文中，这种相干加和的源被称为广义源。因此，广义源能够是点源或生成一些期望形状的波前的点源的和。
Van Riel[9]提出通过如下步骤进行反演：输入地震数据的非编码叠加或部分叠加(关于源-接收器偏置)，然后关于此叠加数据限定将要被优化的成本函数。因此，此公开提出利用非编码并发源改进基于成本函数的反演。就像Berkhout[6]的并发源反演方法一样，此方法提出的叠加减少了待反演数据中的信息量，因此该反演与利用原始数据进行约束相比，较为不好地约束。
Mora[10]提出反演数据是宽间距源的总和。因此，此公开提出利用非编码并发源模拟提高反演效率。加和宽间距的源具有这样的优点：比Berkhout提出的相干加和保留更多信息。但是，宽间距源的加和意味着必须增加反演中必须用到的孔隙(aperture)(反演的模型区域)以容纳所有宽间距源。由于计算时间与此孔隙的面积成比例，Mora法没有产生与如果加和源彼此接近的情况下可以实现的效率增益一样的多的效率增益。
Ober[ll]提出通过利用并发已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，所得的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近似正交。因此，当加和16个以上的炮点时，该反演质量不理想。由于非迭代反演开始不是非常昂贵并且由于期望高信噪比反演，因此该技术在地球物理学工业中未被广泛实践。
Ikelle[12]提出通过同时模拟不同时间间隔(在模拟中)上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并发源模拟数据解码返回到单独的模拟中的方法，所述单独的模拟将从各个点源得到。然后这些解码数据可被用作任何常规反演程序的部分。Ikell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成比例。对于不是横向恒定的地下模型，此噪声将变得明显，例如来自包含倾斜反射器的模型的噪声。此外，此噪声将与并发源数成比例增长。基于这些问题，如果反演中用的是非横向恒定的地下，则Ikelle的并发源方法会导致不可接受水平的噪声。
Krebs等人在PCT专利申请公开号WO2008/042081(通过引用在其允许的所有权限内将其纳入本文)中提出源编码是反演全波场数据非常成本有效的方法。(对于接收器，编码集合的并发反演的相同方法也起作用，无论通过源-接收器互易性或通过编码相同源数据集合中的实际接收器位置)。对于固定接收器，仅需要针对单个有效源执行正向和伴随计算；参见PCT专利申请公开号W02009/117174[参考文献4](在其允许权限内通过引用将其纳入本文)。鉴于典型2D采集几何结构记录数百炮点，并且在3D勘测情况下记录数千炮点，此方法节约的计算量相当大。在实践中，固定接收器假设并不对最常见的场数据采集方式严格有效。在海洋地震电缆数据的情况下，对于每个新的炮点，源和接收器均发生移动。即使是在接收器位置固定的勘测中，事实上并不是所有接收器都“监听”每一个炮点，并且正在监听的接收器能够随着炮点的不同而不同。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，这意味着通常丢失近偏移的数据。对于海洋和陆地勘测也是这样。这些因素均意味着，对于并发源集合，每个接收器位置将是一些源炮点的丢失数据；这些源被认为没有照亮接收器位置。总之，在并发已编码源反演中，对于给定并发已编码集合，在每个炮点的所有接收器位置处都需要数据，并且这可被称为并发已编码源反演的固定接收器假设。在WO08/042081[参考文献5]中，当不满意固定接收器假设时，所公开的一些实施方式可比其它的更好地工作。因此，当对固定接收器假设妥协时，对并发已编码源(和/或接收器)反演的直接应用进行调节或调整将是有利的，这将增强其性能。本发明提供了这种做法的方式。下列美国专利申请12/903,744，12/903,749和13/224,005中公开了针对移动接收器的问题的其他方法。Haber等人[15]也描述了移动接收器的问题的方法，其在并发已编码源反演中利用随机优化方法，并将其应用于直流电阻性问题。
Young和Ridzal[16]利用降维技术(被称作随机投影)基于偏微分方程(PDE)降低估计模型中未知参数的计算成本。在这种设定中，离散PDE模型的反复数值求解决定参数估计的成本。并且离散PDE的大小直接对应物理实验的数量。随着实验次数的增加，参数估计变得过分昂贵。为了降低这一成本，作者开发了基于随机投影的算法技术，其利用数量少得多的所谓的编码实验(它们是物理实验的随机加和)解决了参数估计问题。作者采用这种结构提供所需编码实验数的较低边界。这个边界具有概率性并且独立于物理实验的数量。作者还指出，他们的公式不依赖于下层优化过程，并且可以被应用到算法例如高斯-牛顿或最速下降法中。
发明内容
在一个实施例中，本发明是一种计算机实现方法，用于对测量的地球物理数据进行迭代反演以确定地下区域的物理属性模型，所述方法包括：使用计算机对测量的地球物理数据的多个已编码集合求和，每个集合与单个源相关并且被不同的编码函数编码，其中所述不同的编码函数选自相对于互相关是正交或伪正交的编码函数组，从而形成表示多个源的测量的地球物理数据的并发已编码集合，然后使用来自先前迭代的假设的物理属性模型或更新的物理属性模型模拟测量的地球物理数据的并发已编码集合，接着计算测量所述测量的地球物理数据的并发已编码集合与所述模拟的并发已编码集合之间的不匹配性的目标函数，之后优化目标函数以确定模型更新，其中接收器被编码以使目标函数的计算对于给定接收器的多个源中的一个或更多个较不敏感。
在一个更详细的实施例中，参考图3的流程图，本发明是一种计算机实现方法，用于反演测量的地球物理数据以确定地下区域的物理属性模型，所述方法包括：
(a)获取测量的地球物理数据的两个或更多集合30的分组，其中每个集合与单个源关联；
(b)利用不同的编码函数32编码每个集合，其中所述编码相对于互相关是正交或伪正交的；
(c)通过对每个集合中对应于单个接收器的所有数据记录求和并针对每个不同的接收器重复来对分组中的已编码集合加和35，得到并发已编码源集合；
(d)假设地下区域的物理属性模型33，所述模型提供整个地下区域的位置处的至少一个物理属性的值；
(e)使用假设的物理属性模型，模拟并发已编码源集合，在模拟中使用用于编码测量的数据的对应集合的相同的编码函数32对源特征31进行编码，其中整个并发已编码源集合在单个模拟操作34中模拟；
(f)针对每个接收器计算包括测量的地球物理数据的并发已编码源集合与模拟的并发已编码源集合之间的差36，所述差被称作该接收器的残差37；
(g)将接收器编码38应用到每个残差，所述接收器编码被选择以减弱接收器无效的源的贡献；
(h)根据接收器已编码残差计算目标函数39，并根据目标函数计算值，更新假设的物理属性模型40；
(i)重复步骤(b)至(h)至少一次以上迭代，将来自先前迭代的更新的物理属性模型41用作假设的物理属性模型，以产生地下区域的进一步更新的物理属性模型；以及
(j)下载进一步更新的物理属性模型或将其保存到计算机存储器上；
其中步骤(a)至(j)中的至少一个是利用计算机执行的。
通过将若干源分组成超级源、将对应的集合分组成超级集合然后应用上述编码策略，可以进一步提高方法的效率。对于每个分组，模拟的集合和测量的集合都可以被调整以包含该分组照明中的所有源的迹线。可选地，首先可以将所有炮点分组到一个全局分组中，模拟一次，然后逐渐从结果中移除误差。误差包括在采集勘测中对源没有照亮的迹线处的源的响应。因此，该方案的附加分组(可称作误差分组)旨在计算此类误差的组合效果。通过对源特征和源集合进行双重编码，可以实现更高效率；首先编码可以是正交的，本发明的基于频率的编码、以及其他编码可以是参考文献[17]的+1/-1编码。
应注意，源和接收器的角色可以利用声学互易定理、弹性波传播、以及电磁进行互换。应理解，在本文的整个说明书中，包括权利要求书，无论何时“源”或“接收器”所指的那些名称将被理解为包括从相互性应用得到的反转(reverse)。
附图说明
本发明或本专利申请文件包含至少一个上色的图。具有颜色图的本发明或本专利申请公开的副本将按专利局的要求提供并支付必要费用。
通过参考下面的详细描述和附图，将更好地理解本发明及其优势，其中：
图1是示出从非固定接收器传播采集的数据的示意图；
图2是示出本发明的一个实施例的对应于图1示出的采集的源和接收器编码的示意图；以及
图3示出本发明方法的一个实施例中的基本步骤的流程图。
由于专利法限制，一个或更多附图是彩色原版的白黑副本。彩色原版在对应的美国专利申请中提出。根据要求并支付必要费用，具有彩色图的本发明或专利申请公开的副本可以从美国专利和商标局获得。
将结合示例实施例描述本发明。但是，在某种程度，以下详细描述针对具体实施例或本发明的具体使用，这只是为了说明目的，而不解释为对本发明的范围的限制。相反，所附权利要求书限定覆盖可包括在本发明范围内的所有替代、修改和等同体。
具体实施方式
Krebs等人公开的并发源编码[5,17]已经显著降低了全波场反演的计算成本。当2D勘测的几百个炮点和3D勘测的几千个炮点减少到正向和伴随计算的单一并发源模拟时，这种节约很明显。但是数据的并发编码假设固定的接收器几何结构，即，对于每个接收器所有的炮点是有效的。否则，对于任何给定的接收器位置，测量的并发源迹线将不包含来自接收器位置无效的源的贡献。然而，对于相同的接收器位置，模拟的并发源迹线将包含来自所有源的贡献。因此，即使在完全正确的模型和无噪音的情况下，测量的并发源数据和模拟的并发源数据之间的差都不是零。更糟的是，完全正确的模型不可能最小化残差。产生准确模型的迭代反演要求精确模型的最小化。碳氢化合物勘察中的大部分数据不是利用固定接收器几何结构获得的。本发明的方法用于在不满足固定接收器假设时使得并发已编码源反演更精确，从而使得全波形反演技术在这种情况下更可行。
如前所述，在典型的海洋地震电缆数据和土地采集中，数据覆盖范围不足以满足固定接收器几何结构，因而限制了Krebs等人提出的并发源全波反演(FWI)[5,17]的优点。除了几何结构方面的考虑，场数据需要进行处理以符合反演中使用的正向模拟的物理属性。例如，为使用声学反演来反演弹性数据，通常削减远偏移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)为基础的FWI反演窗不与固定接收器几何结构连用。
本发明的方法利用使用正交或近似正交(有时被称为伪正交)的代码的并发源编码，并同时对接收器编码，以使在那个接收器有效时这些接收器对于无效的源不敏感。该方法和最常见的并发已编码源反演实施例(当满足固定接收器假设时使用)的主要差别是接收器也被编码，而不是只对源编码。
本发明的方法中的基本步骤象征性地在图2中示出。在图2中，示意图代表图1中示出的假设地震勘测的采集。使用所选颜色以对应图2中的滤波器，图1中的示意图示出接收器位置对于每个源位置是有效的，即，正在监听。每个接收器(Rec，本例中示出五个接收器位置，编号1至5)对于所有源(Src，本例中示出五个源位置，编号1至5)有效，即，不满足固定接收器假设，优选针对常规并发源反演。该图中，红色方框表示接收器对于给定源是无效的，而绿色方框表示接收器对于给定源是有效的。在该示意图中，编码被表示为时间滤波器组，这些时间滤波器的振幅(A)与频率(f)在采集表下方的一行图中示出。这些滤波器是对于不同源以不同频率中心的紧带通滤波器。示意图的右边对应接收器滤波器，其被设计为阻挡对应于接收器无效的源的频率。这将确保，当执行模拟和伴随计算时，这些接收器将不记录来自将被反演的场数据中采集的那些源的能量。在本发明中，这些接收器滤波器是允许对来自非固定传播的数据执行并发源反演的关键技术。
在图2中的表的每个方框内，示出源编码滤波器和接收器编码滤波器的乘积。注意，红色方框中的乘积为零，而绿色方框中的乘积仅仅是原始的源编码滤波器。这就是在数据采集中使接收器对它们无效的源不敏感的机制。
通过本发明获得的效率能够被如下估计。近似非重叠的滤波器的数量确定能够被编码到一个并发已编码源中的源的数量。这近似等于数据的带宽除以滤波器的带宽(方程6)。对应于编码滤波器的时域码的时间长度与滤波器带宽的逆倒数成比例(方程7)。已编码并发源数据的模拟计算量与必须计算的时间步骤数成比例，与迹线长度和代码长度的和成比例(方程8)。通过本发明获得的效率与模拟已编码源(T迹线+T代码)的时间除未编码数据模拟量(N源xT迹线)成比例(方程9)。注意，方程9意味着将通过增大代码长度来提高效率，隐含在编码中使用较紧带通滤波器的优点。然而，增加代码的时间长度导致缩小，而在另一方面，更长的代码会增加收敛反演所需的迭代数。
(方程6)
(方程7)
T已编码模拟∝T迹线+T代码 (方程8)
(方程9)
接收器滤波器能够在FWI内自然实现为协方差矩阵，其通常包括在目标函数范数中。这将在下面进行更详细地说明。
波反演中最常用的迭代方法是目标函数优化。目标函数优化包括相对于目标函数S(M)的模型M的值的迭代最小化，其中目标函数S(M)是计算数据和观测数据之间的不匹配性的测度(有时也被称为成本函数)。使用计算机模拟计算数据，其中计算机被编程以在当前模型所表示的媒介中使用源特征的物理控制传播。模拟计算可以通过任意若干数值方法完成，所述数值方法包括，但不限于，有限差分、有限元或射线跟踪。下面的Tarantola[1]，最常用的目标函数是最小二乘法目标函数：
S(M)＝(u(M)-d)TC-1(u(M)-d) (方程10)
其中T代表向量转置运算符，并且：
M＝N参数向量[m1,m2,...mN]T模型，
d＝测量数据向量(相对于源、接收器和时间进行采样)，
u(M)＝模型M的模拟数据向量(相对于源、接收器和时间进行采样)，
C＝协方差矩阵。
更多细节可参见美国专利申请13/020,502和PCT专利申请公开号WO 2009/117174，此处在其允许的权限内通过引用将其内容纳入本文。
本发明的方法中使用的代码不必要必须是图1示出的带通滤波器。还可以使用其它正交或伪正交代码，例如，Kasami序列。参见“Quasi-orthogonal sequences for code-division multiple-access systems(码分多址系统的准正交序列)”,Kyengcheol Yang,Young-Ky Kim,Vijay Kumar,Information Theory,IEEE Transactions 46(3),382-993(2000)。所述代码还可以是带通滤波器的非重叠组合或除了Kasami序列之外的其它准正交序列。
本发明的并发源反演可通过利用来自采集几何结构的结构进一步增强。具体地，将若干源分组成超级源(并发源分组)、将对应集合分组为超级集合之后应用本发明所述的编码策略是可能的。这种方法的优点在于本方法的效率乘以分组方法的效率。接下来，简要地概述两种可能的分组策略，然后解释分组策略如何可以与本发明的频率编码策略组合。
分组方法的一种版本在参考文献[20]中公开,“Random-Beam Full-WavefieldInversion(随机波束全波场反演)”,Nathan Downey,Partha Routh and Young Ho Cha,SEG Expanded Abstracts(SEG扩充文摘)30,2423(2011),DOI:10.1190/1.3627695，此处在其允许的权限内通过引用将其公开内容纳入本文。该方法在地震勘测期间将记录的数据分组成若干已编码多炮点集合，其中每个集合能够利用单个数值模拟进行建模。对于每个分组，模拟的集合和测量的集合都被调节以包含该分组中照明的所有源的迹线。具体地，Krebs等人在参考文献[17]中开发的多炮点全波场反演(multi-shot full-wavefieldinversion，FWI)方案可被应用于编码炮点。因此，如果独立地模拟每个炮点的计算成本为n并且充分覆盖勘测的分组数为m，则相对于连续源反演的效率增益为n/m。
首先将所有炮点分组到一个全局分组中，模拟一次，然后逐渐从结果中移除误差，从而获得可选分组方案。所述误差包括对采集勘测中源没有照明的迹线处的源的响应。因此，该方案的附加分组(可称作误差分组)旨在计算此类误差的组合效果。一旦被计算，得到的分组的模拟集合被限制到该分组中至少一个源未照明的迹线。然后这些迹线被从全局集合中的对应迹线中减去。因此，利用每个后续的误差分组改进全局分组，直到最终没有误差存在。这需要m次误差分组移除(其数量与前一种方法中所用的数量相同)，这造成m+1个模拟的总计算成本。效率增益是n/(m+1)，其比得上前一种分组方法的增益。
更详细地，在本发明实施例的其中一个中，使用可选分组方案的数据反演方法能够由下面的一系列基本步骤描述：
1.执行一次合成数据(”SD”)的模拟，其中勘测中的每个源是同时有效的。所述源被编码。可以使用任何不同的编码方案，包括美国专利号8,121,823(参考文献[5])中所述的那些编码方案，还包括参考文献[17]中所公开的+1/-1和其它编码方案，此处在其允许的权限内通过引用将上述两个参考文献纳入本文；但是，如果使用如本文描述的正交或伪正交编码，则可以实现效率的额外增益。在此处正描述的反演方法的一个实施例中，正交编码是图3流程图中的步骤38的频率编码。
2.确定分组策略(即，同时处理哪些源)，其中所述策略涉及移动接收器和期望不模拟对应于未监听该源的接收器的地震迹线。上述第一分组方案的策略(参考文献[20])也是该可选分组方案的优选选择。
3.针对每个分组，对源进行编码，其中利用步骤1中的使用的相同的编码方式对每个源进行编码，然后执行下列操作：
i.执行模拟，其中当前分组中的每个源是同时有效的，并产生当前源分组的并发模拟数据(”GSD”)。(注意：这些数据包含在SD中)相对于连续源反演获得的效率增益是n/(m+1)；但是，如果使用如本文所述的正交或伪正交编码，则可以同时模拟若干分组，这将提高效率增益至k·n/(m+1)，其中同时模拟的分组数是k。
ii.在GSD中确定未被当前分组中的至少一个源照明的接收器位置。
iii.针对这些位置中的每个，从GSD中检索对应的信号，并将其从SD中的相同位置中减去。注意，该信号包括包含在SD中的误差，这是因为没有满足固定接收器假设。实际上，所述减去操作不只是去除了误差。还去除了一些好的数据，即来自监听对应源的接收器的模拟数据。但是，为了从SD中去除所有的误差，这是付出的可接受的代价。完整数据集多于进行反演工作所需的。另外，能够控制去除有效数据的量：分组策略中的分组越多，去除的有效数据越少。因此，与参考文献[20]替代使用的分组相比，这些分组可称作“误差分组”。
4.计算相对于已编码测量数据的数据残差，其中，测量数据通过使用在步骤1中针对每个源所选择的相同编码函数来编码，从而误差精确复制，如在步骤1的模拟中出现的一样。在计算残差之前，测量数据被调节为仅包含步骤3(iii)之后剩余的有效数据。为此，可注意，测量数据包括单个源-接收器对(或者可以转换成这种格式)，因此调节测量数据包括：将步骤3(iii)之后留下的(即，有效的)所有这些对的测量的源-接收器对相加，即给定分组中的所有源和在目标函数的计算中不引入误差的所有接收器。
5.调整速度模型以减少不匹配性，即减小数据残差。
6.重复步骤1-5。注意，在步骤1和步骤3(i)的模拟中，由于速度模型在步骤5中更新，因此SD和GSD与先前迭代中的不同，因此必须再次执行模拟。
本发明还可以通过利用与所有其它代码正交或伪正交的代码对每个分组编码，进一步提高分组方法的效率。因此，如果k个相互(伪)正交的代码可用，则可以同时模拟k个分组。那么分组方法的总成本对于方法一而言变为m/k，而方法二变为(m+1)/k。相比于连续炮点方案，该组合方法减小了k*n/m倍的计算成本。因此，整个方法(对于参考文献[20]的分组方案)可由图3的流程图描述，其中集合30是上文所述的多炮点集合，即炮点集合分组，其中分组是基于被照明的接收器，并且多炮点集合中的每个单独的炮点集合由相同的编码函数编码。类似地，源特征31是对应于炮点集合分组的源特征分组的每个，并且分组中的每个源特征由相同的编码方式编码。注意，本发明的频率编码不影响多炮点编码方案(如参考文献[17]中描述的)，并且其可用于上述分组方法中，即它们是兼容的。因此，在该组合方案中，源和对应的集合被双重编码。可选地，可以使用一些其他形式的编码(例如，相位编码)作为双编码方案中的正交或伪正交编码，这是可能的。双编码方案中的非正交编码可以是任何编码方式，只要其不影响正交编码，即改变在频率编码情况下使用的频率。
双重编码的优点是能够同时模拟更多集合。仅使用频率编码，利用了源特征的本质，因此高效的、不同的正交代码的数量受到限制。这种限制可以通过分组炮点集合而增加，只要数据冗余容许。本质上，每个分组被构造为表现为小的固定传播问题(在参考文献20中讨论)，因此，分组内进行+1/-1编码可以有效地解决该较小问题。换言之，双重编码利用两个不同的、独立的特征问题：(1)源特征的本质，和(2)勘测的几何结构(数据采集)。在上述两个分组方案中，所有源都可以被双重编码。对应于给定源的测量数据也必须以与对源特征编码的相同编码方式进行编码以用于模拟。但是，为了执行残差计算，接收器可以仅使用频率滤波器的组合来解码。
现在将描述使用上述可选方案中的双重编码的本发明的一个优选实施例，其中的分组为误差分组。在第一阶段(不是图3的流程图中，而是在上述针对可选分组方案给出的六个步骤描述的步骤1中)，计算超级集合，一个包含所有炮点。在这里，可以使用参考文献17的+1/-1编码，忽略因接收器未被具体源照明而将引入误差的时刻。即，a+1或a-1乘法因子被分配给每个源和相关的测量数据。即将进行的步骤中的每个误差分组将被分配正交编码的频率频谱部分(上述步骤3i，利用正交(频率)编码)，但这些分配可以在第一阶段进行。因此，每个源-数据对被双重编码：利用a+1/-1乘法因子并通过修改它们的频谱。然后，在第二阶段，对应于上述步骤3，如上述通过逐步从阶段1中获得的超级集合中减去较小的多集合的结果-误差分组，消除误差。此处，使用与第一阶段相同的乘法因子(+1/-1)。同样地，每个分组被滤波，从而具有与阶段1中选择的相同的频谱。换言之，再次使用相同的双重编码。最后，在第三阶段，计算残差(上述步骤4)，然后计算模型更新(上述步骤5)，可利用梯度法。到此结束一次迭代，并且接着可以进行下一次迭代(上述步骤6)。
可以注意，本发明使用第一分组方案(即参考文献20的分组方法)的实施例还具有第一阶段(图3未示出)，在其中分组被选择。源和对应的测量数据的双重编码可以利用该分组方案执行。可以注意，+1/-1编码可用于减轻每个分组的残差计算期间的串扰噪音。该噪音针对一个分组；来自一个分组的噪音不影响其他分组。正交编码确保这种行为。因此，该方案中的+1/-1编码可以独立地应用于每个分组，而不需要考虑其它分组中的元素。而且，如参考文献[5]首先发现，改变每次迭代的具体编码函数可以是有利的。
本发明的并发源反演能够通过改变迭代之间使用的编码函数进一步增强。这是因为改变迭代间的滤波器振幅频谱和/或相位将产生适合来自每个源的更多频率的模型。改变编码将减少串扰噪音，该串扰噪音将出现在非完全正交的编码函数情形下。编码的改变可包括，例如，改变源滤波器的中心频率和/或改变它们的相位。
为了说明目的，前述描述阐述了本发明的具体实施例。但是，对于本领域技术人员明显的是，对本文描述的实施例作出许多更改和变化是可能的。所有这种更改和变化都在本发明的范围之内，如所附权利要求书所限定的。例如，本领域技术人员将容易地认识到，不要求所有源都被编码成单个并发源，而是可以编码源的子源，然后对每个子组产生的梯度加和以产生总梯度。(相对于每个模型参数计算目标函数的梯度是确定模型更新的常用方法)本领域技术人员将容易地认识到在本发明的优选实施例中，本发明方法中的至少一些步骤在计算机上执行，即本发明是计算机实现的。在这种情形下，得到的更新的物理属性模型可以被下载、显示或保存到计算机存储器中。
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Claims (24)

1.一种用于对测量的地球物理数据进行迭代反演以确定地下区域的物理属性模型的计算机实现方法，其包括：
使用计算机对所述测量的地球物理数据的多个已编码集合求和，每个集合与单个源或一组源相关并被不同编码函数编码，其中所述编码函数选自相对于互相关是彼此正交或伪正交的编码函数组，从而形成表示多个源的测量的地球物理数据的并发已编码集合；然后使用来自先前迭代的假设的物理属性模型或更新的物理属性模型模拟测量的地球物理数据的所述并发已编码集合；然后计算测量所述测量的地球物理数据的并发已编码集合与模拟的并发已编码集合之间的不匹配性的目标函数；接着优化所述目标函数以确定对所述假设的物理属性模型的模型更新并且产生所述地下区域的物理属性模型，以及利用所述地下区域的所述物理属性模型勘探所述地下区域内的碳氢化合物；其中接收器被编码以使所述目标函数的计算对于给定接收器的所述多个源的一个或更多个相对于所述多个源中的至少另一个较不敏感，其中所述接收器的所述编码是对每个接收器使用不同的编码函数执行的，所述不同的编码函数被选择为相对于用于源的所述编码函数是正交或伪正交的，其中所述源在测量所述测量的地球物理数据时未被所述接收器监听；并且其中所述接收器和所述源的所述编码函数是频率的函数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中用于源的所述编码函数是带通滤波器组，其中的带通滤波器的中心频率、相位或两者互不相同。
3.根据权利要求2所述的方法，其中相位差包括极性开关。
4.根据权利要求1所述的方法，其中用于接收器的所述编码函数是陷波滤波器组，其中每个陷波滤波器的中心频率、相位或两者互不相同，并且其中每个接收器滤波器被设计为阻碍对应于接收器对其无效的源的编码函数的带通频率通过。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述模拟的并发已编码集合在单个模拟操作中被模拟，其中使用与对所述测量的地球物理数据的对应集合进行编码的编码形式相同的编码形式来编码所述模拟中的源特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述不匹配性被测量为所述测量的地球物理数据的并发已编码集合与所述模拟的并发已编码集合之间的差的范数或被测量为所述测量的地球物理数据的并发已编码集合与所述模拟的并发已编码集合之间的互相关。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量的地球物理数据是来自地震勘测的全波场数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其中在一些或所有迭代中，相比于前一个迭代使用不同的编码函数。
9.根据权利要求1所述的方法，进一步包括形成测量的地球物理数据的一个或更多个附加并发已编码集合，其中所述模型更新基于对应于每个并发已编码集合的目标函数的和来确定。
10.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述目标函数包括：通过接收器计算所述测量的地球物理数据的并发已编码集合与所述模拟的并发已编码集合之间的称为残差的差，并且将所述接收器编码应用到每个接收器残差，所述接收器编码被选择以相对于所述接收器对其有效的源的贡献，减弱所述接收器对其无效的源的贡献，然后根据所述接收器已编码残差计算所述目标函数。
11.一种用于反演测量的地球物理数据以确定地下区域的物理属性模型的计算机实现方法，其包括以下步骤：
(a)获取所述测量的地球物理数据的两个或多个集合的分组，其中每个集合与单个源或一组源关联；
(b)利用不同编码函数对每个集合编码，其中所述编码相对于互相关是正交或伪正交的；
(c)通过对对应于单个接收器的每个集合中的所有数据记录求和并针对每个不同的接收器重复来对所述分组中的所述已编码集合求和，产生并发已编码源集合；
(d)假设所述地下区域的物理属性模型，所述模型提供整个所述地下区域的位置处的至少一个物理属性的值；
(e)使用所述假设的物理属性模型，模拟所述并发已编码源集合，在模拟中使用用于编码测量数据的对应集合的相同的编码函数来编码源特征，其中整个并发已编码源集合在单个模拟操作中模拟；
(f)针对每个接收器计算测量的地球物理数据组成的所述并发已编码源集合与模拟的并发已编码源集合之间的差，所述差被称作该接收器的残差；
(g)将接收器编码应用到每个残差，所述接收器编码被选择以相对于所述接收器对其有效的源的贡献，减弱所述接收器对其无效的源的贡献；
(h)根据所述接收器已编码残差计算目标函数，并根据所述目标函数计算更新所述假设的物理属性模型；
(i)重复步骤(b)至(h)至少一次以上迭代，将先前迭代的更新的物理属性模型用作假设的物理属性模型，以产生所述地下区域的进一步更新的物理属性模型；以及
(j)下载所述进一步更新的物理属性模型或将其保存到计算机存储器并且利用所述进一步更新的物理属性模型勘探所述地下区域内的碳氢化合物；
其中步骤(a)至(j)中的至少一个利用计算机执行，并且其中用于每个集合的所述编码和所述接收器编码是频率的函数。
12.根据权利要求11所述的方法，其中步骤(a)中的每个集合是多炮点集合，每个多炮点集合包括具有通用照明接收器组的多个单炮点集合。
13.根据权利要求12所述的方法，其中接收器编码是频率滤波器组，其中的频率滤波器的中心频率、相位或两者互不相同。
14.根据权利要求13所述的方法，其中步骤(b)和步骤(e)中的编码都伴随第二编码，使步骤(b)中的所述集合和步骤(e)中的所述源特征被双重编码。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述第二编码是+1/-1编码。
16.一种用于测量的地球物理数据的迭代反演以确定地下区域的物理属性模型的系统，所述系统包括：
对所述测量的地球物理数据的多个已编码集合求和的装置，每个集合与单个源或一组源相关并被不同编码函数编码，其中所述不同编码函数选自相对于互相关是正交或伪正交的编码函数组，从而形成表示多个源的测量的地球物理数据的并发已编码集合，
使用来自先前迭代的假设的物理属性模型或更新的物理属性模型模拟测量的地球物理数据的所述并发已编码集合的装置，
计算测量所述测量的地球物理数据的并发已编码集合与模拟的并发已编码集合之间的不匹配性的目标函数的装置，
优化所述目标函数以确定对所述假设的物理属性模型的模型更新，并且产生所述地下区域的物理属性模型的装置，以及
利用所述地下区域的所述物理属性模型勘探所述地下区域内的碳氢化合物的装置，
其中接收器被编码以使所述目标函数的计算对于给定接收器的所述多个源中的一个或更多个相对于所述多个源中的至少另一个较不敏感，并且其中所述接收器的所述编码是针对每个接收器使用不同的编码函数执行的，其中所述不同的编码函数被选择为相对于用于源的所述编码函数是正交或伪正交的，其中所述源在测量所述测量的地球物理数据时未被所述接收器监听，并且其中所述接收器和所述源的所述编码函数是频率的函数。
17.一种用于产生碳氢化合物的方法，其包括：
执行地下区域的地震勘测；
通过权利要求1所述的方法反演来自所述地震勘测的测量的地震数据以确定所述地下区域的物理属性模型；
利用所述物理属性模型处理所述测量的地震数据；
利用处理后的地震数据估计所述地下区域的碳氢化合物潜能；以及
在从所述处理后的地震数据识别碳氢化合物潜能时，向所述地下区域中钻井并生产碳氢化合物。
18.一种用于反演测量的地球物理数据以确定地下区域的物理属性模型的计算机实现方法，其包括以下步骤：
(a)获取所述测量的地球物理数据的两个或更多个多炮点集合的分组，每个多炮点集合包括具有通用照明接收器组的多个单炮点集合；
(b)使用不同的编码函数编码每个多炮点集合，其中所述不同的编码函数选自相对于互相关是正交或伪正交的编码函数组；
(c)通过对对应于单个接收器的每个集合中的所有数据记录求和并针对每个不同的接收器重复来对所述已编码的多炮点集合求和，得到并发已编码源集合；
(d)假设所述地下区域的物理属性模型，所述模型提供整个所述地下区域的位置处的至少一个物理属性的值；
(e)利用所述假设的物理属性模型，模拟所述并发已编码源集合，在模拟中使用用于编码测量数据的对应集合的相同的编码函数来编码源特征，其中整个并发已编码源集合利用已编程计算机在单个模拟操作中模拟；
(f)针对每个接收器计算所述并发已编码源集合与模拟的并发已编码源集合之间的差，所述差被称作该接收器的残差；
(g)将接收器编码应用到每个残差，所述接收器编码被选择以相对于所述接收器对其有效的源的贡献，减弱所述接收器对其无效的源的贡献；
(h)根据所述接收器已编码残差计算目标函数，并基于所述目标函数计算更新所述假设的物理属性模型；
(i)重复步骤(b)至(h)至少一次以上迭代，将来自先前迭代的所述更新的物理属性模型用作所述假设的物理属性模型，以产生所述地下区域的进一步更新的物理属性模型；以及
(j)下载所述进一步更新的物理属性模型或将其保存到计算机存储器并且利用所述进一步更新的物理属性模型勘探所述地下区域内的碳氢化合物，
其中用于每个集合的编码和所述接收器编码是频率的函数。
19.一种用于反演来自地球物理勘测的测量数据以确定地下区域的物理属性模型的计算机实现方法，其包括以下步骤：
(a)利用假设的物理属性模型，利用编码在单个模拟中模拟所述测量的地球物理数据的所有源集合，从而生成模拟数据组；
(b)确定分组策略，其有助于区分对应于接收器的数据记录和对应于在所述地球物理勘测期间所述接收器未监听的源的数据记录；
(c)针对每个分组，对所述源进行编码，每个源利用在步骤(a)中使用的相同编码方式进行编码，并且执行包括以下项的步骤：
(i)利用所述假设的物理属性模型在单个模拟中模拟所述分组中的所有源集合，从而生成模拟的分组数据组；
(ii)在所述模拟的分组数据组中确定未被所述组中的至少一个所述源照明的接收器位置；
(iii)针对每个所确定的接收器位置，从所述模拟的分组数据组中检索对应的数据，以及将其从所述模拟的数据组中的相同接收器位置减去；
(d)调整所述测量数据以使其仅包括步骤(iii)之后对应于所述模拟的数据组中剩下的数据的数据，并计算数据残差，所述数据残差是所述调整后的测量数据与所述模拟的数据组之间的差；
(e)调整所述假设的物理属性模型以减小所述数据残差；
(f)重复步骤(a)至(e)直到满足预定的收敛标准或符合其它停止条件，以及
(g)利用由所述假设的物理属性模型的调整得到的更新的物理属性模型勘探所述地下区域内的碳氢化合物，
其中步骤(a)和(c)中的所述编码利用不同的编码函数对每个源进行编码，其中所述编码相对于互相关是正交或伪正交的，并且同时在步骤(c)(i)中模拟一些或全部分组，并且其中所述编码是频率的函数。
20.根据权利要求19所述的方法，其中所述正交或伪正交编码包括带通滤波器组，所述组中的带通滤波器的中心频率、相位或两者互不相同。
21.根据权利要求19所述的方法，其中步骤(a)中的所述编码和步骤(c)中的所述编码都伴随第二编码，使步骤(a)中的所述源集合和步骤(c)中的所述源被双重编码。
22.根据权利要求21所述的方法，其中所述第二编码是+1/-1编码。
23.根据权利要求19所述的方法，其中所述分组策略是对具有通用被照明的接收器组的多个单个源集合进行分组。
24.一种非临时性计算机可用介质，其具有包含在其中的计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码适于被执行以实现权利要求1所述的方法。
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