【摘 要】
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最小二乘偏移(LSM)具有高分辨率、高振幅保真性、高信噪比等优点,然而数据域LSM通过最优化方法求解,存在计算量巨大、收敛不稳定等问题.平面波最小二乘逆时偏移(PLSRTM)通过压缩炮数据能明显改善LSM的计算效率,但仍需要较多的计算量以彻底压制平面波偏移产生的偏移假象.为解决这些问题,将奇异值谱分析(SSA)方法引入PLSRTM进行梯度预处理,并结合叠前更新的思想,推导了一种预条件叠前平面波最小
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球物理系 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
【出 处】
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SPG/SEG 北京2016国际地球物理会议
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最小二乘偏移(LSM)具有高分辨率、高振幅保真性、高信噪比等优点,然而数据域LSM通过最优化方法求解,存在计算量巨大、收敛不稳定等问题.平面波最小二乘逆时偏移(PLSRTM)通过压缩炮数据能明显改善LSM的计算效率,但仍需要较多的计算量以彻底压制平面波偏移产生的偏移假象.为解决这些问题,将奇异值谱分析(SSA)方法引入PLSRTM进行梯度预处理,并结合叠前更新的思想,推导了一种预条件叠前平面波最小二乘偏移方法.通过Marmousi2模型的成像测试及对结果的分析讨论,证明SSA预处理能明显改善PLSRTM的成像质量及其对不准确偏移速度的敏感性.
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