[0074] 其中l和u是存储Q值的下边界和上边界的矢量。可用于求解优化问题(15)的优选算法类型是例如由Morigi等人(2007)公开的多指标有效集方法。Morigi等人的2007年论文的全部内容在允许其的专利管辖权范围内合并于此,相比于其他约束层析成像算法(Rickett,2006,Delbos等人,2006),这个算法能够更高效并且更有效处理箱约束。这个新型有效集方法的关键特征是其允许一次多指标的有效集的更新。
[0075] 这个约束优化算法的两级结构化过程可以描述如下。
[0076] 1.初始化:给出初始模型x0和允许误差ε,迭代求解非约束优化问题[0077] ||Ax-d||<ε(16)
[0078] 以 获 得 非 约 束 解 其 中||...|| 表 示 欧 几 里 得 矢 量 范 数,即[0079] 2.从k=1开始启动kth外迭代:将
正交投影到可行的矢量集上,以在第一外迭代kx 得到近似的约束解。正交投影由方程式(17)表示
[0080]
[0081] 其中上角文字是外迭代指标,以及下角文字是网格指标。满足方程式(17)的首要两个条件中任意一个的这些 被称为用于当前迭代的变量的有效集,或者它们的指标被称为指标有效集。也就是说,它们是由箱约束中的一个或另一个影响的变量(指标)。
[0082] 3.评估余量rk=Axk-d,如果||rk||<ε,那么约束的近似解xk满足停止标准。终止迭代并且xk是最终的解。如果不是,则进行步骤4。
[0083] 4.计算拉格朗日乘子λk=AT(Axk–d)并通过设计对角矩阵Ck更新有效集,其中Ck的对角元素 定义为
[0084]
[0085] 5.通过利用共轭梯度方法,迭代(这是内迭代)求解下列非约束最小化问题,以获k得调整矢量y。
[0086] ||Bkyk+rk||<ε(19)
[0087] 其中Bk=ACk。
[0088] 6.调整解xk,以通过方程式(20)获得用于下一个外迭代的非约束解[0089]
[0090] 接着,返回步骤2并进入下一个外迭代。
[0091] 在本发明的实际应用中,上述方法中六个步骤的某些或全部(通常是全部)利用计算机执行。
[0092] 上述算法在下列两个方面不同于常规有效集类型方法(Bierlaire等人,1991;1984;Nocedal和Wright,1999):本发明方法让步骤1和步骤5运行直到满足最优条件(16)和(19);接着,在步骤4,根据来自以前非约束内循环迭代的 是否满足以下两个条件中的一个,通过移除或添加一个或更多(网格)指标,更新有效集的总数:
[0093]
[0094]
[0095] 相反,在常规有效集方法中,一次仅更新有效集中的一个指标。换句话说,近似解一碰到上边界或下边界,常规有效集方法就更新有效集,但是本发明方法直到算法收敛到允许误差才更新有效集。常规有效集算法确保余量是单调递减的;在实际应用中,其示出非常缓慢的收敛速率,这是因为其往往退化到重新启动的最速下降法,尤其是在矩阵是高度病态时。这个新类型的有效集算法不保证给出单调递减数据失配。不过,经验表明,如果选择恰当允许误差,则这个算法在快速收敛速率方面完成的非常好并且产生满足允许误差的可行解。
[0096] 如同上述步骤1-6所例示的,本发明有效集类型算法的另一个优势是用于启动优化的开始的Q模型可以是任意的,这意味着开始的Q模型可以在上或下边界或甚至在边界之外设置。这个特征在某些情况下是非常有用的。
[0097] 本发明可以根据图3所示流程图实施。如同在常规的基于射线的层析成像算法中一样,在步骤60,速度模型20和源/接收器位置30被输入到射线追迹代码中,以输出射线路径信息,其用于在步骤70中构建核心矩阵(在方程式10和11中的A)。在步骤40,地震数据被分析并且源振幅谱由加权频率指数函数(方程式3)近似,在此期间对称指标n和特征频率f0被确定。接着在步骤50计算所有地震轨迹的形心频率,以获得形心频率迁移(方程式7)。在步骤80和步骤90,收集先验信息以便建造开始的Q模型和Q范围地图。其后,在步骤100,所有地震轨迹、核心矩阵、开始的Q模型以及Q范围地图的形心频率迁移被输入到多指标有效集约束优化代码中(上述6步骤算法),以执行Q模型重构。在步骤110,重构的Q模型由用户判定。如果重构的Q模型被接受,则该Q层析成像过程结束。否则,用户重新建造开始的Q模型和/或Q范围地图,并再次实施约束的优化,直到重构的Q模型是令人满意的。上述的括号插入内容指的是本发明的示例性实施例。本文的描述集中在步骤400和步骤100,其是本发明的主要要点。除非另有说明,在图3中示出的其他步骤在Q层析成像领域是众所周知的,而且为了本发明的目的,其可以以任何已知或后来开发的方式执行。而且,虽然既实施本发明对步骤40的改善又实施本发明对步骤100的改善是优选的,但是可以在没有实施另一个的情况下实施其中一个,即标准的途径可用于履行步骤40或步骤100的功能。
[0098] 可以添加各种可选步骤或改进到图3所示的基本步骤。例如:
[0099] 1)所有地震轨迹可以在步骤40之前被预处理:第一批到达者被分窗口并被隔离,计算隔离子波的振幅谱,以及在振幅谱上实施多项式拟合。(原始地震数据往往是噪声非常多的,因此,不是利用高斯函数尝试拟合原始地震振幅谱,在实践中的第一步可以是原始地震振幅谱的多项式拟合,以将其转换为平滑曲线。在应用本发明方法中,这个相同中间步骤可能是有用的,这之后,用加权频率指数函数拟合平滑多项式曲线就更加容易。)[0100] 2)可以添加正则矩阵,以稳定步骤100的优化过程。
[0101] 3)可以从一个或更多速度异常建造开始的Q模型(步骤80)。
[0102] 4)当地震轨迹数量太小时,可以采用数据规则化技术。
[0103] 5)在步骤100期间,可以利用共轭梯度方法或LSQR方法(共轭梯度方法的变种;参见Paige和Saunders,1982)实施约束优化算法的内迭代。
[0104] 6)在步骤40期间,如果源谱不可获得,那么可以从接收的地震波形估算它,接收的地震波形的关联射线不穿越带有可能的Q异常的区域。
[0105] 示例
[0106] 在这部分,呈现Q层析成像的合成示例。本发明的Q层析成像算法的性能与利用带有或不带有箱约束的高斯函数的常规形心频率迁移Q层析成像算法的性能作比较。图4示出不对称的源振幅谱。源振幅谱的形心频率可以被数值地计算为55.7Hz,而峰值频率是2
33Hz。通过高斯函数源振幅谱拟合,高斯函数的峰值频率是55.7Hz而方差是1246Hz。通过加权频率指数函数拟合,在方程式(3)中的参数n和f0分别是1.45和22.7Hz。图5A是速度模型和通过运行射线追迹代码获得的射线路径,而图5B是真实的1/Q模型。在这个合成数据测试中,使用了50个源。对于每个源,存在90个接收器。因此,总共有4500个轨迹。
图5A-B到8A-B是其中绘出量的显示黑白复制品,根据绘图中的
颜色标度,用颜色表示的深度和距离。
[0107] 图6A是利用带有高斯函数拟合和使用非约束优化的常规形心频率迁移Q层析成像方法的重构的1/Q模型。因此,由于由高斯源振幅谱拟合引入的大量误差,重构的1/Q模型明显偏离真实的1/Q模型。图6B示出重构的1/Q模型与真实1/Q模型之间的差异。接着,高斯函数由本发明的加权频率指数函数替换,以拟合源振幅谱和重构的1/Q模型,其中图7A中示出非约束优化算法。相比于利用高斯拟合获得的结果,结果极大改善了。不过,在重构的1/Q模型中存在许多人工产物,并且在某些区域中的Q值是负的,这在物理上是不真实的。图8A示出利用本发明的加权频率指数函数拟合的Q层析成像结果,这次也使用本发明带有箱约束的优化算法,其强迫重构的1/Q值在0到0.05之间的范围内。图8B示出重构的1/Q模型与真实1/Q模型之间的差异。这个结果比之前两个更好,这是因为在该结果中没有负的Q值以及存在很少人工产物。
[0108] 在本发明的某些实施例中,通过计算不穿越示出Q异常的地下区域的地震轨迹的平均振幅谱,执行对源振幅谱的估算。平滑可以应用于平均振幅谱,其可以利用多项式拟合技术完成。
[0109] 在本发明的某些实施例中,可以从地震数据轨迹的第一批到达者计算接收信号的振幅谱,这些地震数据轨迹可以通过窗口被隔离。
[0110] 在本发明的某些实施例中,可以从地下声学速度模型建造开始的1/Q模型。可以通过线性映射从地下声学速度模型中的一个或更多异常建造开始的1/Q模型。
[0111] 在本发明的某些实施例中,1/Q范围地图可以具有都大于0的下边界。
[0112] 前面的描述以本发明特定实施例为例子进行说明,不过对于本领域的技术人员显而易见的是,针对本文所述实施例的许多修改和变化是可能的。正如所附权利要求定义的一样,所有这样的修改和变化都应当在本发明的范围内。
[0113] 参考文献
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