【摘 要】
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弹性波全波形反演对地震数据的低频成分具有很强的依赖性。当多分量地震数据缺失低频成分时,混合域频率多尺度全波反演方法容易陷入局部极值,得到错误的反演结果。为降低弹性
【机 构】
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中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室,青岛海洋科学与技术试点国家实验室,南方科技大学地球与空间科学学院
【基金项目】
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国家重点研究发展计划项目(2018YFC1405900),中央高校基本科研业务费专项项目(201822011),国家自然科学基金项目(41674118),国家重大科技专项项目(2016ZX05027-002)资助
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弹性波全波形反演对地震数据的低频成分具有很强的依赖性。当多分量地震数据缺失低频成分时,混合域频率多尺度全波反演方法容易陷入局部极值,得到错误的反演结果。为降低弹性波波形反演的对初始模型的依赖,提出了Laplace-Fourier域反演与混合域反演相结合的反演策略,其基本思路为:先应用Laplace-Fourier域反演对低频缺失的地震数据指数衰减并反演,重建出模型的中、长波成分,然后将该模型作为后续混合域反演的初始模型,利用多尺度反演逐步恢复模型的短波长成分。模型数据的反演结果显示,在数据缺失低频时利用L
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