基于主成分分析和梯度重构的全波形反演

• 作者: 何兵寿 史才旺
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 全波形反演 随机噪声 主成分分析 梯度重构
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 偏移成像
• 页码范围: 95-104
• 页数: 10页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2018.01.012

摘要

传统全波形反演追求模拟记录与实际地震记录的完全匹配,在实际地震记录含有噪声时反演结果较差.为此,在分析了随机噪声对全波形反演影响机制的基础上,利用主成分分析和梯度重构的方法对梯度进行优化.首先对由各炮梯度组成的矩阵进行主成分分析,再选取贡献较大的主成分对梯度进行重构.在残差信噪比较高时,梯度重构能够获得准确的梯度,不影响反演的收敛速度;在信噪比较低时,重构的梯度能阻止模型朝着错误的方向更新,为下一频段反演提供合理的初始模型.模型实验表明,采用主成分分析和梯度重构方法的全波形反演具有较强的抗噪能力,在信噪比较低时也能得到正确的反演结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何兵寿		42	314	10.0	15.0
10	史才旺		2	10	1.0	2.0