基于地震初至的近地表速度建模方法研究.pdf

1、復(fù)雜的近地表不僅影響地震勘探過程中炮點(diǎn)的激發(fā)以及地震波的傳播,使野外采集難以獲得質(zhì)量較高的地震資料,并且嚴(yán)重影響地震資料的后續(xù)處理,如靜校正、速度分析、偏移成像等。由于地震記錄含有直達(dá)波、回折波、臨界折射波等初至走時信息,這些信息包含了近地表速度的結(jié)構(gòu)信息,通過對初至走時進(jìn)行反演就能夠弄清近地表的速度結(jié)構(gòu),這對解決地震采集過程中的炮點(diǎn)激發(fā)問題、處理過程中靜校正以及偏移成像等問題具有非常重要的意義。
　　 本文對近地表速度建模方法

2、進(jìn)行了研究,總結(jié)歸納了各類初至拾取方法、射線追蹤方法以及層析反演方法的基本原理,并對其進(jìn)行了分析對比,在此基礎(chǔ)上提出了級聯(lián)相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初至拾取方法以及速度和界面聯(lián)合成像方法。級聯(lián)相關(guān)算法具有比BP算法更快的收斂速度,能根據(jù)所要解決的問題而自行確定自己的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),能夠隨時擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以學(xué)習(xí)新的樣本并且保留以前學(xué)到的知識。為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快的收斂速度和更好的泛化能力,更加有效地應(yīng)用于初至拾取,文中對級聯(lián)相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)。速度和

3、界面聯(lián)合成像方法考慮了速度和速度界面的耦合作用,實(shí)現(xiàn)了速度和界面深度同時反演。該方法把近地表等效成一系列速度均勻的地層組成的模型,地層速度以及界面的幾何形態(tài)可以通過LSQR反演得到。該方法對于成層狀分布的近地表,較常規(guī)網(wǎng)格層析具有一定的優(yōu)越性。盡管常規(guī)網(wǎng)格層析方法為估算近地表速度和靜校正量提供了一種有效方法,但是不能有效確定起伏較為嚴(yán)重的風(fēng)化帶基底面,主要原因是地震射線容易穿過風(fēng)化帶基底面,以至于初至波走時對于速度界面微小的擾動不太敏感