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用二维共炮点记录进行速度反演的微分相似最优化法

William W.Symes  Michel Kern  王倩  
【摘要】:微分相似最优化法(“DSO”)是反射地震学中数据拟合(最小平方)反演法的一种变形。在其它最小平方反演的实现中(例如Tarantola,1986,Kolb等,1986),所用的不拟合函数显示了依赖于速度趋向的高度非凸性。因此,最小平方反演似乎要求应用相对昂贵的全局最优化方法,例如蒙特卡罗法,模拟退火法,或遗传算法(Sen和Stoffa 1991, Scales等1991,Tarantola,1991)。局部灵敏度分析(例如Hessian的奇异位分解)也无法描述这种非线性不拟合函数中的固有分辨率的局限性。相反的,在很宽范围的速度模型上,DSO不拟合函数是平滑的和凸性的,并且可以通过有效的局部(似牛顿)算法达到令人满意的极小。此外,在这种最优化的条件下,DSO不拟合函数的二次模型是一种局部特性的描述,因此,也可以应用于速度分辨率的研究。在以前的工作中(Symes和Carazzone 1991及那里引用的参考文献),我们已经提到了对于平面波数据集和层状介质时的DSO反演,其中包括野外资料的应用。本文中,我们描述了横向均匀模型二维炮点道集的DSO不拟合函数和使它达到极小的算法,并提供了炮点道集速度反演的一个简单初步例子的结果。

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