CN109507726A - 时间域弹性波多参数全波形的反演方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法及系统，该方法包括：对弹性波包络波形进行反演；建立纵横波初始速度的模型；基于纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；获取纵横波速度和密度。其优点在于：本方法不受低频信息缺失的影响，可以有效恢复背景速度场，给后续的反演提供一个精度较高的初始速度模型，两步法多参数反演策略相比于常规的多参数同时反演，更好地考虑了纵横波速度和密度之间的相互影响，得到高精度的纵横波速度和密度的反演结果，通过时间域弹性波多参数反演策略可以在低频信息缺失的情况下实现纵横波速度和密度的高精度建模。
Description
技术领域
本发明涉及油气地震勘探领域，更具体地，涉及一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法及系统。
背景技术
波场的复杂性以及纵横波速度和密度之间的相互耦合使得多参数反演有非常强的非线性，这极大地增加了反演的难度。此外常规检波器受自身条件的限制，接受到的炮记录低频部分信噪比低不能使用，如何在低频缺失的情况下实现高精度的参数建模是一个亟待解决的问题。
目前业界针对低频缺失情况下的建模方法有很多。Luo and Schuster(1991)采用基于互相关函数的初至波走时层析，通过改变误差泛函来降低非线性。Zhang等(2011)在此方法的基础上进行了改善并运用于反射波走时层析中。互相关函数可以有效的削弱目标函数的非线性，但是它需要人为地进行同相轴的拾取，这样会降低反演的效率并引入人工误差。等(2011)提出利用包络和瞬时相位来构建目标泛函进行反演。包络求取时所采用的希尔伯特变换可以将振幅和相位分离，降低反演的非线性。王官超等(2016)采用弹性波包络波形进行了纵横波速度和密度的反演，为后续的全波形反演提供了低频信息丰富的初始模型，但是最终反演结果的精度仍然较低。如何在低频信息缺失时，利用包络波形反演，制定合理的多参数反演策略，提高反演精度，这类方法未见相应的文献研究。
常规的声波全波形反演主要反演纵波速度，将地下介质近似的看成是声波介质。如果只是单纯的考虑纵波速度并不能很好的反应地下介质的真实情况，不能为后续的地震资料解释所需要的横波速度、纵横波波阻抗等信息。
常规检波器由于受到自身条件的限制，接收到的地震信号低频段失真，信噪比较低。而丰富的低频信息是全波形反演恢复背景介质的关键。如何在低频信息缺失的情况下进行高精度的多参数反演建模是一个亟待解决的问题。
因此，有必要开发一种：不受炮记录低频失真或是信噪比较低的限制，能够得到较为理想的初始速度场，最终多参数反演结果精度较高的时间域弹性波多参数全波形的反演方法及系统。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法及系统，其能够通过对弹性波多参数全波形的反演，能够获得较为理想的初始速度场，最终多参数反演结果精度较高。
根据本发明的一方面，提出了一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法，所述方法包括：
对弹性波包络波形进行反演；
建立纵横波初始速度的模型；
基于所述纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；
获取纵横波速度和密度。
优选地，所述建立纵横波初始速度的模型包括：
基于包络目标泛函数，计算纵横波速度和密度的梯度；
所述纵横波的梯度预处理后，对所述梯度能量加权，获取新的梯度；
通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法完成所述纵横波初始速度的模型的更新；
所述迭代完成，输出所述纵横波初始速度的模型。
优选地，所述包络目标泛函数为：
J＝||Emod-Eobs||2
式中，Emod为模拟的多分量地震数据dmod的包络；
Eobs为野外观测多分量地震数据dobs的包络；
其中，包络式中，表示地震记录的希尔伯特变换。
优选地，通过共轭状态法获取所述包络目标泛函数关于所述纵横波速度的梯度：
式中，H{}为希尔伯特变换；
纵波速度与横波速度；
优选地，所述纵横波的梯度预处理是通过震源点和接收点的波场能量同时对所述梯度进行加权，所述新的梯度为：
式中，us(x,z)为t时刻的震源点的波场值；
ur(x,z)为t时刻的检波点的波场值；
▽newJ为▽J进行正传波场与反传波场能量加权后的结果。
优选地，所述基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法在所述迭代过程中保存前n次迭代的参数修正值及信息。
优选地，所述参数修正值为：
式中，为简单正定矩阵；
sk＝mk+1表示第k+1个模型参数变量；
yk＝▽mJ表示sk对应的模型参数梯度；
分别表示基于sk和yk的矩阵计算表达式。
优选地，通过两步法进行所述弹性波多参数全波形的反演。
优选地，所述两步法的弹性波多参数全波形的反演包括：
固定所述密度，以包络波形反演的结果作为初始模型计算所述纵横波速度的梯度；
对所述梯度能量加权，获取新的梯度；
通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法完成所述纵横波初始速度的模型的更新；
达到迭代次数，输出计算的新的纵横波速度和密度的梯度，未达到迭代次数则重复上述步骤；
基于输出的所述纵横波速度和密度的梯度，经过能量加权后，并通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法更新所述新的纵横波速度和密度；
达到迭代次数，输出所述纵横波速度和密度的反演结果，为逮到迭代次数，则重新输出计算的所述新的纵横波速度和密度的梯度。
根据本发明的另一方面，提出了一种时间域弹性波多参数全波形的反演系统，所述系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
对弹性波包络波形进行反演；
建立纵横波初始速度的模型；
基于所述纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；
获取纵横波速度和密度。
本发明的一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法及系统，其优点在于：本方法不受低频信息缺失的影响，可以有效恢复背景速度场，给后续的反演提供一个精度较高的初始速度模型，两步法多参数反演策略相比于常规的多参数同时反演，更好地考虑了纵横波速度和密度之间的相互影响，得到高精度的纵横波速度和密度的反演结果，通过时间域弹性波多参数反演策略可以在低频信息缺失的情况下实现纵横波速度和密度的高精度建模。
本发明的方法和系统具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。
图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法的步骤的流程图。
图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的建立纵横波初始速度的模型的步骤的流程图。
图3示出了根据本发明的一个示例性实施例的两步法弹性波多参数全波形反演的步骤的流程图。
图4a、图4b和图4c分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的真实速度场的纵波速度模型、横波速度模型和密度模型的示意图。
图5a、图5b和图5c分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的初始速度场的纵波速度模型、横波速度模型和密度模型的示意图。
图6a和图6b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的波动方程正演模拟获得的观测地震记录的水平分量和垂直分量的示意图。
图7a和图7b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的通过观测地震记录求取的包络的水平分量和垂直分量的示意图。
图8a和图8b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的低频缺失时地震记录频谱与包络记录的频谱示意图。
图9a和图9b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的常规弹性波波形纵波速度和横波速度的反演结果的示意图。
图10a和图10b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的纵波速度和横波速度的包络反演结果的示意图。
图11a和图11b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的包络反演结果作为常规弹性波波形反演的初始速度模型再进行反演得到纵波速度和横波速度的反演结果的示意图。
图12示出了根据本发明的一个示例性实施例的纵横波速度结果作为初始速度模型进行密度的反演结果的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
常规的声波全波形反演主要反演纵波速度，将地下介质近似的看成是声波介质。如果只是单纯的考虑纵波速度并不能很好的反应地下介质的真实情况，不能为后续的地震资料解释所需要的横波速度、纵横波波阻抗等信息。因此，发展弹性波多参数全波形反演方法就具有极为重要的意义。
常规检波器由于受到自身条件的限制，接受到的地震信号低频段失真，信噪比较低，而丰富的低频信息是全波形反演恢复背景介质的关键。如何在低频信息缺失的情况下进行高精度的多参数反演建模是一个亟待解决的问题。
如图1所示，本发明提供了一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法，该反演方法包括：
对弹性波包络波形进行反演；
建立纵横波初始速度的模型；
基于纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；
获取纵横波速度和密度。
作为优选方案，如图2所示，建立纵横波初始速度的模型包括：
基于包络目标泛函数，计算纵横波速度和密度的梯度；
纵横波的梯度预处理后，对梯度能量加权，获取新的梯度；
通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法(PLBFGS)优化迭代算法完成纵横波初始速度的模型的更新；
迭代完成，输出纵横波初始速度的模型并进行弹性波多参数全波形的反演，若未完成迭代则继续重复上述步骤。
其中，常规L2模包络目标泛函数为：
J＝||Emod-Eobs||2
式中，Emod为模拟的多分量地震数据dmod的包络；
Eobs为野外观测多分量地震数据dobs的包络；
其中，包络式中，表示地震记录的希尔伯特变换。
其中，L2模包络观测炮记录包络与模拟炮记录包络的最小平方差
弹性波包络目标泛函数的梯度推导过程与常规弹性波波形反演的梯度推导过程相同，通过共轭状态法可以得到包络目标泛函数关于纵横波速度的梯度：
式中，H{}为希尔伯特变换；
纵波速度与横波速度；
从梯度公式中我们能够发现弹性波包络波形反演的梯度与常规弹性波波形反演的梯度的区别在于伴随震源的不同。
在梯度预处理后，采用非精确线性搜索法求解纵横波初始速度模型更新的步长，通过采用最优化理论的PLBFGS优化迭代算法完成纵横波初始速度模型的更新。
其中，梯度预处理指的是对梯度进行能量加权。在地震勘探中检波器接收到的是来自地下构造反射回来的信息，通常会出现浅层能量较弱深层能量较强的情况。而全波形反演对于能量非常敏感，如果不加以处理会出现深层反演效果相对于浅层差很多的情况。从而会降低反演的收敛效率，影响反演的精度。
作为优选方案，纵横波的梯度预处理是通过震源点和接收点的波场能量同时对梯度进行加权，新的梯度为：
式中，us(x,z)为t时刻的震源点的波场值；
ur(x,z)为t时刻的检波点的波场值；
▽newJ为▽J进行正传波场与反传波场能量加权后的结果。
其中，PLBFGS算法是对牛顿类优化方法的改进，该方法是对海森矩阵进行近似替代，不直接保存海森矩阵，而是在迭代过程中保存前n次迭代的参数修正值及信息，大大减小了存储量及计算量。
作为优选方案，参数修正值为：
式中，为简单正定矩阵；
sk＝mk+1表示第k+1个模型参数变量；
yk＝▽mJ表示sk对应的模型参数梯度；
分别表示基于sk和yk的矩阵计算表达式。
利用近似海森矩阵可以校正几何扩散校正对不同深度梯度的影响，提高建模的分辨率。
本方法不受低频信息缺失的影响，可以有效恢复背景速度场，给后续的反演提供一个精度较高的初始速度模型。
作为优选方案，通过两步法进行弹性波多参数全波形的反演。
两步法多参数反演策略相比于常规的多参数同时反演，更好地考虑了纵横波速度和密度之间的相互影响，得到高精度的纵横波速度和密度的反演结果。
从纵横波速度与密度的辐射模式中可以发现纵横波速度的中长尺度摄动要远大于密度中长尺度摄动对于目标泛函数的影响。密度的小尺度摄动虽然也能引起目标泛函数变化，但仍远远少于纵横波速度的中长尺度的摄动所造成的影响。基于以上原因可得到如下结论：虽然密度反演的好坏对于纵横波速度反演有一定影响，但是基本可以忽略。而纵横波速度反演结果的好坏则对密度反演产生非常严重的影响。因此，可先固定密度进行纵横波速度反演，在纵横波速度模型较为准确的情况下再进行密度的反演。
作为优选方案，如图3所示，两步法的弹性波多参数全波形的反演包括：
固定密度，以包络波形反演的结果作为初始模型计算纵横波速度的梯度；
对梯度能量加权，获取新的梯度；
通过PLBFGS优化迭代算法完成纵横波初始速度的模型的更新；
达到迭代次数，输出计算的新的纵横波速度和密度的梯度，未达到迭代次数则重复上述步骤；
基于输出的纵横波速度和密度的梯度，经过能量加权后，并通过PLBFGS优化迭代算法更新的纵横波速度和密度；
达到迭代次数，输出纵横波速度和密度的反演结果，为逮到迭代次数，则重新输出计算的新的纵横波速度和密度的梯度。
通过时间域弹性波多参数反演策略可以在低频信息缺失的情况下实现纵横波速度和密度的高精度建模。
实施例
图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法的步骤的流程图。
如图1所示，本实施例的一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法，包括：
对弹性波包络波形进行反演；
建立纵横波初始速度的模型；
基于纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；
获取纵横波速度和密度。
图4a、图4b和图4c分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的真实速度场的纵波速度模型、横波速度模型和密度模型的示意图。图5a、图5b和图5c分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的初始速度场的纵波速度模型、横波速度模型和密度模型的示意图。图6a和图6b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的波动方程正演模拟获得的观测地震记录的水平分量和垂直分量的示意图。图7a和图7b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的通过观测地震记录求取的包络的水平分量和垂直分量的示意图。
本实施例中选取marmousi模型对本发明的时间域弹性波多参数全波形反演方法进行测试，初始参数模型为线性模型。
横向采样点个数为500，纵向采样点个数为160，纵向采样间隔与横向采样间隔均为10m，采用主频10hz的雷克子波进行有限差分法正演模拟，时间采样间隔为0.5ms，采样时间为2.5s，正演共激发60炮，炮间隔为80m，每炮500道接收。
如图4a-图7b所示，其中，图6a和图6b是波动波动方程正演模拟获得的观测地震记录的水平分量和垂直分量，为了模拟野外观测记录的低频缺失，对地震记录进行0-6hz的低通滤波，图7a和图7b是通过图图6a和图6b的结果求取的包络的水平分量和垂直分量。
图8a和图8b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的低频缺失时地震记录频谱与包络记录的频谱示意图。
图9a和图9b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的常规弹性波波形纵波速度和横波速度的反演结果的示意图。图10a和图10b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的纵波速度和横波速度的包络反演结果的示意图。图11a和图11b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的包络反演结果作为常规弹性波波形反演的初始速度模型再进行反演得到纵波速度和横波速度的反演结果的示意图。图12示出了根据本发明的一个示例性实施例的纵横波速度结果作为初始速度模型进行密度的反演结果的示意图。
根据本发明的方法将密度固定，进行常规弹性波波形反演的结果，如图9a和图9b所示。由于初始参数模型与真实参数模型相比严重失真且地震记录中的低频成分的相对缺失，导致纵横波速度的长波长成分没有得到较好的恢复，地下部分构造的反演结果陷入局部极值不能收敛。
如图10a和图10b所示，可以发现通过弹性波包络波形反演，纵横波速度模型中的长波长成分得到了较好的恢复。接着将包络反演的结果作为常规弹性波波形反演的初始速度模型再进行反演得到最终的结果，如图11a和图11b所示。与直接进行常规反演相比，以包络反演结果作为初始模型的弹性波波形反演由于背景场信息得到了更好的恢复短波长分量的更新也更加准确。
最后将图11a和图11b的纵横波速度结果作为初始速度模型，进行密度的反演，结果如图12所示。
以上已经描述了本发明的实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的实施例。在不偏离所说明的实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的实施例。
Claims (10)
1.一种时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其特征在于，所述反演方法包括：
对弹性波包络波形进行反演；
建立纵横波初始速度的模型；
基于所述纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；
获取纵横波速度和密度。
2.根据权利要求1所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，所述建立纵横波初始速度的模型包括：
基于包络目标泛函数，计算纵横波速度和密度的梯度；
所述纵横波的梯度预处理后，对所述梯度能量加权，获取新的梯度；
通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法完成所述纵横波初始速度的模型的更新；
所述迭代完成，输出所述纵横波初始速度的模型。
3.根据权利要求2所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，所述包络目标泛函数为：
J＝||Emod-Eobs||2
式中，Emod为模拟的多分量地震数据dmod的包络；
Eobs为野外观测多分量地震数据dobs的包络；
其中，包络式中，表示地震记录的希尔伯特变换。
4.根据权利要求3所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，通过共轭状态法获取所述包络目标泛函数关于所述纵横波速度的梯度：
式中，H{}为希尔伯特变换；
纵波速度与横波速度。
5.根据权利要求4所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，所述纵横波的梯度预处理是通过震源点和接收点的波场能量同时对所述梯度进行加权，所述新的梯度为：
式中，us(x,z)为t时刻的震源点的波场值；
ur(x,z)为t时刻的检波点的波场值；
为进行正传波场与反传波场能量加权后的结果。
6.根据权利要求5所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，所述基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法在所述迭代过程中保存前n次迭代的参数修正值及信息。
7.根据权利要求6所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，所述参数修正值为：
式中，为简单正定矩阵；
sk＝mk+1表示第k+1个模型参数变量；
表示sk对应的模型参数梯度；
分别表示基于sk和yk的矩阵计算表达式。
8.根据权利要求2所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，通过两步法进行所述弹性波多参数全波形的反演。
9.根据权利要求7所述的时间域弹性波多参数全波形的反演方法，其中，所述两步法的弹性波多参数全波形的反演包括：
固定所述密度，以包络波形反演的结果作为初始模型计算所述纵横波速度的梯度；
对所述梯度能量加权，获取新的梯度；
通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法完成所述纵横波初始速度的模型的更新；
达到迭代次数，输出计算的新的纵横波速度和密度的梯度，未达到迭代次数则重复上述步骤；
基于输出的所述纵横波速度和密度的梯度，经过能量加权后，并通过基于预处理条件的有限内存拟牛顿算法优化迭代算法更新所述新的纵横波速度和密度；
达到迭代次数，输出所述纵横波速度和密度的反演结果，为逮到迭代次数，则重新输出计算的所述新的纵横波速度和密度的梯度。
10.一种时间域弹性波多参数全波形的反演系统，其特征在于，所述反演系统包括：
存储器，存储有计算机可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：
对弹性波包络波形进行反演；
建立纵横波初始速度的模型；
基于所述纵横波初始速度的模型，进行弹性波多参数全波形的反演；
获取纵横波速度和密度。
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