CN113126152A - 深度域速度模型构建方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种深度域速度模型构建方法及装置，该方法包括：根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；重复执行以下步骤，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：分别在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪、初至走时射线追踪、反射波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据；对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；根据面波走时、初至走时和反射走时的射线追踪数据以及反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。本发明显著地提高了近地表速度模型精度。

Description

深度域速度模型构建方法及装置
技术领域
本发明涉及地震资料处理领域，尤其涉及一种深度域速度模型构建方法及装置。
背景技术
对于复杂构造区域，叠前深度偏移有助于提高地下构造的成像效果。但是叠前深度偏移需要较为精确的速度场，现有技术建立的深度域速度模型在近地表分辨率较低，不能很好的适应近地表的偏移层析。
发明内容
本发明实施例提出一种深度域速度模型构建方法，用以建立叠前深度偏移需要的深度域速度模型，在近地表分辨率较高，该方法包括：
根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：
在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；
对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。
本发明实施例提出一种深度域速度模型构建装置，用以建立叠前深度偏移需要的深度域速度模型，在近地表分辨率较高，该装置包括：
深度域初始速度模型构建模块，用于根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
更新模块，用于重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：
在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；
对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。
本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述深度域速度模型构建方法。
本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述深度域速度模型构建方法的计算机程序。
在本发明实施例中，根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。在上述过程中，在对深度域速度模型进行更新，以满足预设精度要求的过程中，在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪、初至走时射线追踪和反射波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据，从而建立并求解联合层析方程组，获得更新用的深度域速度，其中，面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据对获得近地表速度具有天然的优势，使得最终获得的深度域速度模型，在近地表分辨率较高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中深度域速度模型构建方法的流程图；
图2为本发明实施例提出的深度域速度模型构建方法的详细流程图；
图3为本发明实施例中深度域速度模型构建装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
图1为本发明实施例中深度域速度模型构建方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
步骤102，重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：
步骤1021，在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
步骤1022，对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
步骤1023，根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；
步骤1024，对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
步骤1025，根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。
在本发明实施例中，在对深度域速度模型进行更新，以满足预设精度要求的过程中，在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪、初至走时射线追踪和反射波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据，从而建立并求解联合层析方程组，获得更新用的深度域速度，其中，面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据对获得近地表速度具有天然的优势，使得最终获得的深度域速度模型，在近地表分辨率较高。
具体实施时，步骤101中，根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型，这时的深度域速度模型为初始的深度域速度模型，后续将对该初始的深度域速度模型更新，使更新后的深度域速度模型满足预设精度要求。步骤102是一个迭代的过程，预设精度要求可以根据实际情况来定，例如，预设精度要求可以为偏移成像要求，在更新后的深度域速度模型满足偏移成像要求时，停止迭代。
在步骤1021-步骤1023中，建立了联合层析方程组，该联合层析方程组引入了面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，增强了联合层析方程组的解和深度域速度建模结果的稳定性和合理性，面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据对获得近地表速度具有天然的优势，使得最终获得的深度域速度模型，在近地表分辨率较高。
具体实施时，对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率的方法有多种，下面给出其中一个实施例。
在一实施例中，对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率，包括：
在深度域速度模型上进行叠前深度偏移，获得叠前深度偏移道集；
对叠前深度偏移道集进行剩余速度分析，获得反射波道集剩余曲率。
通过上述方法获得的反射波道集剩余曲率的精度高，该反射波道集剩余曲率可用于建立联合层析方程组，从而进一步提高联合层析方程组的准确性。
具体实施时，根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组的方法有多种，下面给出其中一个实施例。
在一实施例中，根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组，包括：
根据面波走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立面波走时层析矩阵；
根据初至走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立初至走时层析矩阵；
根据反射走时射线追踪数据中的走时和反射波道集剩余曲率，确定反射波残差走时；
根据反射波残差走时和反射走时射线追踪数据中的射线路径，建立反射走时层析矩阵；
分别确定面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
根据面波走时层析矩阵和面波走时对应的权重、初至走时层析矩阵和初至走时对应的权重、反射走时层析矩阵和反射走时对应的权重，建立联合层析方程组。
具体实施时，面波走时层析矩阵可表示如下：
As＝Δts (1)
其中，As和Δts分别为面波走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时。
初至走时层析矩阵可表示如下：
An＝Δtn (2)
其中，An和Δtn分别为初至走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时。
反射走时层析矩阵可表示如下：
Ar＝Δtr (3)
其中，Δtr和Ar分别为反射波残差走时和反射走时射线追踪数据中的射线路径。
之后，分别确定面波走时对应的权重ωs，初至走时对应的权重ωn，反射走时对应的权重ωr，在同一层析网格内ωs+ωn+ωr＝1，一般在浅层ωr较小，深层ωr接近1。为了提高近地表分辨率，可确定ωs＞ωn＞ωr，之后，即可建立联合层析方程组。
在一实施例中，联合层析方程组采用如下公式表示：
Figure BDA0002344561020000061
其中，ωs、ωn、ωr分别为面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
As、An、Ar分别为面波走时的射线路径、初至走时的射线路径和反射走时的射线路径；
Δts、Δtn、Δtr分别为面波走时的残差走时、初至走时的残差走时和反射走时的反射波残差走时。
然后，对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量，具体实施时，可基于多种约束信息，对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量，从而提高求解联合层析方程组的准确性，其中，多种约束信息可以包括平滑性约束、构造倾角约束、同相轴连续性约束、成像道集相位一致性约束、成像道集波形一致性约束、深度钻井约束、地层产状约束、钻井速度约束等，且具体求解时，可采用多种最优化算法，包括一阶优化中的梯度下降类算法(随机梯度下降、最速下降、共轭梯度下降等)、二阶优化中的牛顿类算法(拟牛顿法类、截断牛顿法类、可信域牛顿法等)。
基于上述实施例，本发明提出如下一个实施例来说明深度域速度模型构建方法的详细流程，图2为本发明实施例提出的深度域速度模型构建方法的详细流程图，如图2所示，在一实施例中，深度域速度模型构建方法的详细流程包括：
步骤201，根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
步骤202，在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
步骤203，在深度域速度模型上进行叠前深度偏移，获得叠前深度偏移道集；
步骤204，对叠前深度偏移道集进行剩余速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
步骤205，根据面波走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立面波走时层析矩阵；
步骤206，根据初至走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立初至走时层析矩阵；
步骤207，根据反射走时射线追踪数据中的走时和反射波道集剩余曲率，确定反射波残差走时；
步骤208，根据反射波残差走时和反射走时射线追踪数据中的射线路径，建立反射走时层析矩阵；
步骤209，分别确定面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
步骤210，根据面波走时层析矩阵和面波走时对应的权重、初至走时层析矩阵和初至走时对应的权重、反射走时层析矩阵和反射走时对应的权重，建立联合层析方程组；
步骤211，对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
步骤212，根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型；
步骤213，判断更新后的深度域速度模型是否满足预设精度要求，若是，转至步骤241，若否，转至步骤202；
步骤214，结束流程，输出更新后的深度域速度模型。
当然，可以理解的是，上述深度域速度模型构建方法的详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
综上所述，在本发明实施例提出的方法中，根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。在上述过程中，在对深度域速度模型进行更新，以满足预设精度要求的过程中，在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪、初至走时射线追踪和反射波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据，从而建立并求解联合层析方程组，获得更新用的深度域速度，其中，面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据对获得近地表速度具有天然的优势，使得最终获得的深度域速度模型，在近地表分辨率较高。
基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种深度域速度模型构建装置，如下面的实施例所述。由于这些解决问题的原理与深度域速度模型构建方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不在赘述。
图3为本发明实施例中深度域速度模型构建装置的示意图，如图3所示，该装置包括：
深度域初始速度模型构建模块301，用于根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
更新模块302，用于重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：
在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；
对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。
在一实施例中，更新模块302具体用于：
在深度域速度模型上进行叠前深度偏移，获得叠前深度偏移道集；
对叠前深度偏移道集进行剩余速度分析，获得反射波道集剩余曲率。
在一实施例中，更新模块302具体用于：
根据面波走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立面波走时层析矩阵；
根据初至走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立初至走时层析矩阵；
根据反射走时射线追踪数据中的走时和反射波道集剩余曲率，确定反射波残差走时；
根据反射波残差走时和反射走时射线追踪数据中的射线路径，建立反射走时层析矩阵；
分别确定面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
根据面波走时层析矩阵和面波走时对应的权重、初至走时层析矩阵和初至走时对应的权重、反射走时层析矩阵和反射走时对应的权重，建立联合层析方程组。
在一实施例中，联合层析方程组采用如下公式表示：
Figure BDA0002344561020000091
其中，ωs、ωn、ωr分别为面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
As、An、Ar分别为面波走时的射线路径、初至走时的射线路径和反射走时的射线路径；
Δts、Δtn、Δtr分别为面波走时的残差走时、初至走时的残差走时和反射走时的反射波残差走时。
综上所述，在本发明实施例提出的装置中，根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。在上述过程中，在对深度域速度模型进行更新，以满足预设精度要求的过程中，在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪、初至走时射线追踪和反射波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据，从而建立并求解联合层析方程组，获得更新用的深度域速度，其中，面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据对获得近地表速度具有天然的优势，使得最终获得的深度域速度模型，在近地表分辨率较高。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种深度域速度模型构建方法，其特征在于，包括：
根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：
在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；
对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。
2.如权利要求1所述的深度域速度模型构建方法，其特征在于，对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率，包括：
在深度域速度模型上进行叠前深度偏移，获得叠前深度偏移道集；
对叠前深度偏移道集进行剩余速度分析，获得反射波道集剩余曲率。
3.如权利要求1所述的深度域速度模型构建方法，其特征在于，根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组，包括：
根据面波走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立面波走时层析矩阵；
根据初至走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立初至走时层析矩阵；
根据反射走时射线追踪数据中的走时和反射波道集剩余曲率，确定反射波残差走时；
根据反射波残差走时和反射走时射线追踪数据中的射线路径，建立反射走时层析矩阵；
分别确定面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
根据面波走时层析矩阵和面波走时对应的权重、初至走时层析矩阵和初至走时对应的权重、反射走时层析矩阵和反射走时对应的权重，建立联合层析方程组。
4.如权利要求3所述的深度域速度模型构建方法，其特征在于，联合层析方程组采用如下公式表示：
Figure FDA0002344561010000021
其中，ωs、ωn、ωr分别为面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
As、An、Ar分别为面波走时的射线路径、初至走时的射线路径和反射走时的射线路径；
Δts、Δtn、Δtr分别为面波走时的残差走时、初至走时的残差走时和反射走时的反射波残差走时。
5.一种深度域速度模型构建装置，其特征在于，包括：
深度域初始速度模型构建模块，用于根据地震数据中的叠加速度建立深度域速度模型；
更新模块，用于重复执行以下步骤，对深度域速度模型进行更新，直至更新后的深度域速度模型满足预设精度要求：
在深度域速度模型下进行面波走时射线追踪，获得面波走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行初至走时射线追踪，获得初至走时射线追踪数据，在深度域速度模型下进行反射波走时射线追踪，获得反射走时射线追踪数据；
对深度域速度模型进行反射波偏移速度分析，获得反射波道集剩余曲率；
根据面波走时射线追踪数据、初至走时射线追踪数据、反射走时射线追踪数据和反射波道集剩余曲率，建立联合层析方程组；
对联合层析方程组进行求解，获得深度域速度更新量；
根据深度域速度更新量，更新深度域速度模型。
6.如权利要求5所述的深度域速度模型构建装置，其特征在于，更新模块具体用于：
在深度域速度模型上进行叠前深度偏移，获得叠前深度偏移道集；
对叠前深度偏移道集进行剩余速度分析，获得反射波道集剩余曲率。
7.如权利要求5所述的深度域速度模型构建装置，其特征在于，更新模块具体用于：
根据面波走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立面波走时层析矩阵；
根据初至走时射线追踪数据中的射线路径与残差走时，建立初至走时层析矩阵；
根据反射走时射线追踪数据中的走时和反射波道集剩余曲率，确定反射波残差走时；
根据反射波残差走时和反射走时射线追踪数据中的射线路径，建立反射走时层析矩阵；
分别确定面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
根据面波走时层析矩阵和面波走时对应的权重、初至走时层析矩阵和初至走时对应的权重、反射走时层析矩阵和反射走时对应的权重，建立联合层析方程组。
8.如权利要求7所述的深度域速度模型构建装置，其特征在于，联合层析方程组采用如下公式表示：
Figure FDA0002344561010000031
其中，ωs、ωn、ωr分别为面波走时、初至走时和反射走时对应的权重；
As、An、Ar分别为面波走时的射线路径、初至走时的射线路径和反射走时的射线路径；
Δts、Δtn、Δtr分别为面波走时的残差走时、初至走时的残差走时和反射走时的反射波残差走时。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一项所述方法的计算机程序。
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