基于梯形网格辛Runge-Kutta射线追踪的角度域层析偏移速度分析
来源期刊:桂林理工大学学报2015年第3期
论文作者:魏亦文 熊彬 唐国彬
文章页码:431 - 436
关键词:ADCIGs;梯形网格;辛Runge-Kutta算法;层析反演;
摘 要:为了与Kirchhoff叠前深度偏移速度分析进行比较,提出利用角度域共成像点道集(ADCIGs)的剩余校正和梯形网格辛Runge-Kutta射线追踪建立层析反演线性方程组。首先,通过常规叠前偏移速度分析获得矩形网格初始层速度模型,采用双平方根方程波场向下延拓偏移提取ADCIGs,并作剩余校正分析,计算旅行时残差作为方程组的右侧;采用偏移层位控制的梯形网格建立层速度模型,进行辛Runge-Kutta射线追踪,求取方程组左侧的偏导数矩阵;最后,运用LSQR并行算法、GPU-LU及递归LU分解算法求解方程组,得到速度修正量,更新初始层速度模型。此流程迭代多次直到ADCIGs同相轴拉平。该流程对青海野外地震数据的处理结果表明:该方法可行、有效。
魏亦文,熊彬,唐国彬
摘 要:为了与Kirchhoff叠前深度偏移速度分析进行比较,提出利用角度域共成像点道集(ADCIGs)的剩余校正和梯形网格辛Runge-Kutta射线追踪建立层析反演线性方程组。首先,通过常规叠前偏移速度分析获得矩形网格初始层速度模型,采用双平方根方程波场向下延拓偏移提取ADCIGs,并作剩余校正分析,计算旅行时残差作为方程组的右侧;采用偏移层位控制的梯形网格建立层速度模型,进行辛Runge-Kutta射线追踪,求取方程组左侧的偏导数矩阵;最后,运用LSQR并行算法、GPU-LU及递归LU分解算法求解方程组,得到速度修正量,更新初始层速度模型。此流程迭代多次直到ADCIGs同相轴拉平。该流程对青海野外地震数据的处理结果表明:该方法可行、有效。
关键词:ADCIGs;梯形网格;辛Runge-Kutta算法;层析反演;