【摘 要】
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全波形反演(FWI)已成为地震高精度速度建模的重要手段,但全波形反演是一个非线性优化过程.当地震数据中缺失低频时,传统的多尺度全波形反演策略不能解决跳周问题.实际地震数
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全波形反演(FWI)已成为地震高精度速度建模的重要手段,但全波形反演是一个非线性优化过程.当地震数据中缺失低频时,传统的多尺度全波形反演策略不能解决跳周问题.实际地震数据中低频部分信噪比较低,例如海上数据中常含有低频涌浪等噪声,利用高通滤波等去噪方法处理之后,导致地震记录中缺失5Hz以下的低频信号,即使利用保护低频去噪策略,地震数据中仍然难以获得3Hz以下的低频信号.Wu(2014)等利用地震记录的Hilbert包络进行FWI,Hilbert包络中含有丰富的低频信号,从反演结果可看出该方法一定程度上缓解了周跳现象,但Hilbert包络与原始信号的波形存在一定差异.低频重构最主要应该考虑的就是,尽量不改变原始地震记录波形相位等信息的前提下重构出低频信号,这样重构出的低频信号才可靠.本文提出波形模态分解的方法来重构地震记录中缺失的低频信息，并利用分步的反演策略逐渐的把重构的波形从全波形反演中撤出。波形模态分解方法（WMD）完全基于数据驱动，有效缓解FWI的非线性，解决因缺失低频和观测记录主频过高所产生的周跳问题。
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