胡　勇,韩立国,张　盼,白　璐,张天泽

(吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春130026)



混合超记忆梯度法多尺度全波形反演

胡勇,韩立国,张盼,白璐,张天泽

(吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春130026)

超记忆梯度类优化算法具有全局收敛性和超线性收敛速度,计算内存需求小,适合求解大规模无约束优化问题。将超记忆梯度类优化算法应用到全波形反演中,结合超记忆梯度类方法优点,提出混合超记忆梯度法全波形反演策略,并给出详细的实施流程。数值试算结果表明,混合超记忆梯度法优于共轭梯度法。含不同强度噪声的地震数据及不同精度初始模型的反演结果表明,混合超记忆梯度法反演精度较高。反演效率分析结果表明,混合超记忆梯度法反演耗时较短,证明了该混合策略在全波形反演应用中有一定的优势。

全波形反演;共轭梯度法;超记忆梯度法;固定步长超记忆梯度法;混合超记忆梯度法

随着石油工业的发展和勘探开发程度的不断深入,油气勘探开发从构造勘探阶段逐渐走向岩性勘探阶段。为此,全波形反演(FWI)迅速发展起来,并成为当今地球物理界的研究热点[1]。全波形反演是一个基于地震全波场模拟的数据拟合过程,几乎使用了地震记录中所有的有效信息[2]。该方法利用优化算法不断进行搜索,最终找到模拟数据与实际数据拟合差最小的模型[2]。20世纪80年代,TARANTOLA[3]提出了时间域全波形反演方法,指出目标函数对模型参数的梯度可以通过残差反传波场和正传波场互相关运算得到,该伴随状态法有效避免了求取Jacobi矩阵。……