基于大数据量的初至层析成像算法优化

吕雪梅¹, 张献兵^1,?, 康平², 胡天跃^1,?

1. 北京大学地球与空间科学学院, 北京 10008712. 中国石油青海油田公司, 敦煌 736200

收稿日期:2020-04-22修回日期:2020-05-23出版日期:2021-05-20

基金资助:国家重点研发计划(2018YFA0702503)、国家自然科学基金(41674122)和国家科技重大专项(2016ZX05004003)资助

Algorithm Optimization of First-Break Tomography StaticsBased on Large Datasets

Lü Xuemei¹, ZHANG Xianbing^1,?, KANG Ping², HU Tianyue^1,?

1. School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 1008712. Qinghai Oilfield, PetroChina, Dunhuang 736200

Received:2020-04-22Revised:2020-05-23Published:2021-05-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 三维陆地地震资料采集技术向着高密度和宽方位的方向发展, 导致产生海量地震数据。初至旅行时层析成像的经典算法需要过多内存和计算时间, 不适合处理大的地震数据量。为解决这一问题, 提出一种基于优化数学公式的初至旅行时层析成像算法, 既减少Frechet矩阵和Hessian矩阵的存储对内存的需求, 也减少Hessian矩阵的求逆时长, 能快速和高效地解决大数据量的层析反演问题, 适合高密度和宽方位采集的陆地地震资料和精细参数化的网格模型, 并且不影响精度, 易于实现并行计算。模型试验和实际数据都验证了该方法的有效性, 当初至旅行时达到一定的数量时, 该方法能提供可靠的层析成像结果, 进行静校正。

引用本文

吕雪梅, 张献兵, 康平, 胡天跃. 基于大数据量的初至层析成像算法优化[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(3): 425-434.
Lü Xuemei, ZHANG Xianbing, KANG Ping, HU Tianyue. Algorithm Optimization of First-Break Tomography StaticsBased on Large Datasets[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2021, 57(3): 425-434.





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