使用频谱整形的全波场反演的收敛速度制造技术

本发明专利技术涉及一种加速地震数据（106）的迭代反演以获取地下模型（102）的方法，其使用局部成本函数最优化。在每次迭代中已更新模型的频谱被控制以匹配地下区域的已知或估计的频谱，优选为地下P阻抗的平均振幅频谱。这种控制通过对源微波（303）和数据（302）应用频谱整形滤波，或通过对成本函数的梯度（403）应用可随时间变化的滤波完成。源微波的振幅频谱（在滤波之前）应满足D(f)=fIP(f)W(f),其中f是频率，D(f)是地震数据的平均振幅频谱，且IP(f)是地下区域（306，402）中P阻抗的平均振幅频谱或其近似。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用频谱整形的全波场反演的系统和计算机实施的方法相关领域的交叉参考本申请要求2011年3月30日提交的美国临时专利申请No.61/469,478，名为ImprovingConvergenceRateofFullWavefieldInversionUsingSpectralShaping，和2011年7月15日提交的美国临时专利申请No.61/508,440，名为ConvergenceRateofFullWavefieldInversionUsingSpectralShaping的优先权，它们全部包含在此以供参考。
本专利技术通常涉及地球物理勘探领域且更具体地涉及地震数据的反演，这是个广义的术语用于指基于所记录的地震数据简历地下模型的处理。特别地，本专利技术是使用频谱整形提升全波场反演收敛速度的方法。术语全波场反演(“FWI”)用于指一种类型的反演方法，其旨在产生以确切的量化形式全面解释所记录的地震数据的地下模型：基于作为反演结果的地下，合成地震数据的精确仿真应该高度匹配真实地震数据。
技术介绍
地球物理反演意图找到最优解释所观察的数据且满足地理和地球物理约束的地下性质模型。存在大量已知的地球物理反演方法。这些为人熟知的方法可划入两类之一，迭代反演和非迭代反演。下面是该两类的每类通常所表达的意思的定义：非迭代反演——通过假设一些简单的背景模型且基于输入数据更新该模型完成的反演。该方法不使用更新过的模型作为对反演的另一步的输入。对于地震数据的例子来说，这些方法通常是指成像、偏移、衍射层析成像或博恩反演。迭代反演——涉及对地下性质模型的重复改善的反演，以便所发现的模型能很令人满意地解释所观察到的数据。如果该反演收敛，那么最终的模型将更好解释所观察到的数据且将更加高度近似真实的地下性质。迭代反演通常产生的模型比非迭代反演产生的更加精确，但是计算过程也要昂贵得多。在地球物理学中最常用的迭代反演方法是成本函数最优化。对于模型M，成本函数最优化涉及成本函数S(M)值的迭代最小化或最大化，该函数值是对计算数据和观察数据不匹配的度量(有时其也指目标函数)，其中在计算机上使用当前的地球物理性质模型仿真计算数据而介质中震源信号的物理组织传播(physicsgoverningpropagation)是用给定的地球物理性质模型表示的。可通过一些数字方法的任何一种方法完成仿真计算，但该仿真计算不限于有限的差、有限的元素或射线轨迹。该在频率或时间域上执行该仿真计算。成本函数最优化可是局部的，也可是总体的。总体法简要涉及计算模型群(apopulationofmodels){M1，M2，M3，…}的成本函数S(M)以及从群中选择近似最小化S(M)的一个或更多模型的集合。如果想要进一步的改善，然后可以该新选择的模型集合为基础产生可再次经测试与成本函数S(M)相关的新模型群。对于总体法，测试群中的每个模型可认为是迭代，或在更高水平上，每个所测试的群的集合可认识是迭代。为人熟知的总体反演方法包括蒙特卡罗，仿真退火，遗传和进化算法(MonteCarlo，simulatedannealing，geneticandevolutionalgorithms)。不幸的是，总体最优化方法通常收敛极慢且因此大多数地球物理反演是基于局部成本函数最优化。算法1总结了局部成本函数最优化。算法1——执行局部成本函数最优化的算法通过使用新的更新模型作为另一个梯度搜索的起动模型迭代该过程。这种处理继续直到所找到的更新模型令人满意地解释观察数据。通常使用的成本函数反演方法包括梯度搜索、共轭梯度和牛顿方法。非常常见的成本函数是真实和仿真地震道(seismictrace)差平方的和。对于这种情形而言，通过2个波场的交叉相关计算该梯度，如图1中典型全波场反演工作流程所示。从源微波的估计开始(101)，接着初始地下模型(102)，我们通过从震源到检波点位置向前传播波(104)产生仿真地震数据(103)。通过从真实地震数据(106)减去(110)仿真数据形成数据残留(105)。这些残留然后被向后传播给地下模型(107)且与震源波场交叉相关，该波场是通过从震源位置到地下的向前传播(108)产生的。该交叉相关的结果是梯度(109)，基于该梯度地下模型被更新。在新的更新模型上重复这种处理，直到仿真和真实地震数据之间的差是可接受的。对于不同的成本函数而言，梯度的计算可是不同的。图1中工作流程的基本元素仍是相当常见的。有关本专利技术的关键思想可根据使用替代成本函数和梯度计算的情形做出琐碎的改变。相比非迭代反演通常优选迭代反演，这是因为迭代反演生成更精确的地下参数模型。不幸的是，迭代反演的计算是如此的昂贵以至于将其应用到所感兴趣的许多问题上时不切实际的。这种高计算费用是所有反演技术要求许多计算密集型仿真的结果。任何单次仿真的计算时间与要反演的源的数量成比例，且通常在地球物理数据中存在大量的源，其中在前面所用的术语“源”指源装置的致动位置(activationlocationofasourceapparatus)。在迭代反演中该问题会恶化，因为需要计算的仿真的数量与反演中迭代的数量成比例，且所要求的迭代数量通常约有几百到几千个。减少全波场反演的计算成本是使所述方法对于场规模3D应用实用的关键要求，尤其当要求高分辨率时(例如对于储层表征而言)。许多建议的方法依赖同时仿真源的思想，要么编码(例如Krebs等人，2009；Ben-Hadj-Ali等人，2009；Moghaddam和Herrmann，2010)要么连贯加总(coherentlysummed)(例如Berkhout，1992；Zhang等人，2005；VanRielandHendrik，2005)。基于编码同时仿真(encodedsimultaneoussimulation)的反演方法常常受到污染反演结果的串扰噪声的影响且通常被数据采集配置(对于几种方法而言，一个要求是在静止的检波点上记录数据)所限制。基于连贯加总的方法通常导致信息的损失。虽然如此，这两种类型的方法都是有用的且是正在进行的研究的对象。一种不同的减少全波场反演的计算成本的方法是通过减少要求收敛的迭代的数量，且这是本专利技术的目的。本专利技术不受上面提到的方法的典型限制的影响，但是它不排除他们的用法。事实上，原则上它可与上面提到的同时源方法(thesimultaneous-sourcemethods)的任何一种联合使用，从而潜在提升计算成本节约。
技术实现思路
在一个实施例中，本专利技术是计算机实施的方法，其用于加速地震数据迭代反演的收敛以获取地下区域中一个或更多物理参数的模型，该方法包括使用局部成本函数最优化，其中更新假设的或当前的模型以减少地震数据和模型仿真数据之间的不匹配，其中在第一迭代中控制所更新的模型的频谱且然后以匹配关于地下区域的已知或估计的频谱。附图说明参考下面详细的描述和附图将更好地理解本专利技术和它的优势，其中：图1是示出全波场反演基本步骤的流程图；图2是将本专利技术的整形滤波应用到源微波和地震数据上的影响的示意描述；图3是示出本专利技术方法的实施例的基本步骤的流程图，该方法涉及将频谱整形滤波应用到输入数据和源微波上。图4是示出本专利技术方法的实施例的基本步骤的流程图，该方法涉及将频谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于加速地震数据迭代反演的收敛以获取地下区域内一个或更多物理参数的模型的计算机实施方法，其包括使用局部成本函数最优化，其中假设或当前模型经更新以减少所述地震数据和模型仿真数据之间的失配，其中在第一迭代和随后的迭代中控制已更新模型的频谱以为地下区域匹配已知或估计频谱。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.03.30 US 61/469,478;2011.07.15 US 61/508,4401.一种用于加速地震数据迭代反演的收敛以获取地下区域内一个或更多物理参数的模型的计算机实施方法，其包括使用局部成本函数最优化，其中假设的模型或当前模型经更新以减少所述地震数据和模型仿真数据之间的失配，其中在第一迭代和随后的迭代中控制已更新模型的频谱以匹配所述地下区域的已知或估计频谱；其中控制所述频谱包括在所述第一迭代中将频谱整形滤波器应用于所述地震数据和用于产生所述模型仿真数据的源微波两者，所述频谱整形滤波器是根据下面的标准推导的：在对所述地震数据和源微波两者应用所述频谱整形滤波器后，所述成本函数关于所述一个或更多物理参数中的一个参数的梯度的频谱应匹配所述地下区域的已知或估计频谱。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或更多物理参数是P阻抗，且其中通过在所述第一迭代中对所述地震数据和用于产生所述模型仿真数据的源微波应用频谱整形滤波器，在每次迭代中所述已更新模型的频谱经控制以匹配所述已知或估计频谱，其中在应用所述频谱整形滤波器之前选择所述源微波以具有满足D(f)＝fIp(f)W(f)的频谱W(f)，其中D(f)是所述地震数据的平均频谱，f是频率，而Ip(f)是所述地下区域内P阻抗的平均频谱或通过所述地下区域的不同弹性参数的频谱近似，且其中所述地下区域的已知或估计频谱是Ip(f)。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述频谱整形滤波器满足H(f)＝{f1/2IP(f)}/{A1/2(f)D(f)}其中A(f)是依赖频率的因子，经确定以便G(f)＝A(f)W(f)D(f)其中G(f)是与所述一个或更多物理参数中的一个参数有关的所述成本函数的梯度的频谱。4.根据权利要求1所述的方法，其中更新所述假设的模型或当前模型包括计算与所述一个或更多物理参数中的一个参数有关的所述成本函数的梯度，且然后至少在所述第一迭代中对所述梯度应用频谱整形滤波器，且其中使用具有满足D(f)＝fIp(f)W(f)的频谱W(f)的源微波产生模型仿真数据，其中D(f)是所述地震数据的平均频谱，f是频率，且Ip(f)是所述地下区域内P阻抗的平均频谱或通过所述地下区域的不同弹性参数的频谱近似，且其中所述已知或估计频谱是Ip(f)。5.根据权利要求4所述的方法，其中在整形G(f)之前，所述频谱整形滤波器H(f)是通过将所述一个或更多物理参数中的一个参数的所述地下区域内已知或估计频谱S(f)除以所述梯度的频谱确定的。6.根据权利要求4所述的方法，其中所述频谱整形滤波器随时间变化。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述地下区域的已知或估计频谱通过平均来自所述地下区域的井记录的频谱获得。8.根据权利要求7所述的方法，其中同时获取至少两个物理参数的模型，并且每个物理参数的已知或估计频谱是通过平均测量或对应于该物理参数的井记录的频谱获得。9.根据权利要求1所述的方法，其中同时获取至少两个物理参数的模型，且在所述第一迭代及随后的迭代中每个已更新模型的频谱经控制而匹配所述地下区域内相应物理参数的已知或估计频谱。10.根据权利要求9所述的方法，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：P·S·如斯，S·K·拉扎拉托斯，A·鲍姆斯泰因，I·希基舍韦，K·王，
申请(专利权)人：埃克森美孚上游研究公司，
类型：
国别省市：