【摘 要】
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全波形反演(FWI)是一种较为重要的速度建模方法,但计算量巨大是阻碍其实用化。业已证明通过多震源策略减少模拟单炮次数,可以大大提高全波形反演计算效率,但引入了交叉串扰噪
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中国石化中原油田分公司物探研究院,海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
【基金项目】
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jointly supported by the National Science and Technology Major Project(Nos.2016ZX05002-005-07HZ,2016ZX05014-001-008HZ,and 2016ZX05026-002-002HZ),National Natural Science Foundation of China(Nos.417201
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全波形反演(FWI)是一种较为重要的速度建模方法,但计算量巨大是阻碍其实用化。业已证明通过多震源策略减少模拟单炮次数,可以大大提高全波形反演计算效率,但引入了交叉串扰噪音。为解决上述问题,本文提出一种基于K-SVD字典学习的稀疏约束编码多震源全波形反演方法。首先,增加不同单炮的差异性引入极性编码策略减少串扰噪音;其次基于FWI不同迭代次数反演结果特征引入K-SVD字典学习方法计算变换基函数,推导了基于稀疏约束的目标泛函;进一步我们引入基于维纳滤波的时间域多尺度反演方法,提高反演方法的稳定性。最后,通过洼陷
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