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基于遗传算法优化的退化Fourier偏移算子

汤聪  符力耘  
【摘要】:纯Fourier常系数偏移算子在地震成像领域中有很广泛的应用。该类算子具有许多的优点,如算法结构简单且稳定、免疫由差分运算导致的网格频散和三维算子分裂误差、具有很高的计算效率等。但由于常系数算子的全局或半全局特性,该类算子难以准确刻画强非均匀介质中大角度波的传播特征。因此,我们在Lippmann-Schwinger单程波动积分方程的基础上,利用Taylor展开和有理逼近构建了退化Fourier(DF)算子。理论上说,找到合理的常系数是决定DF算子精度的关键。所以,为了寻找"最优"的算子常系数,避免在寻优过程中陷入局部极值的困境,我们引入遗传算法作为DF算子求取常系数的工具。为了证明该方法的有效性,我们比较了不同算子角谱,讨论了相对相位误差情况。随后利用SEG/EAEG盐丘模型进行偏移算例验证,证明了该方法的有效性。

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