Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A new elastic least-squares reverse time-migration method based on the new gradient equations

Tytuł:
A new elastic least-squares reverse time-migration method based on the new gradient equations
Autorzy:
Zhong, Yu
Liu, Yangting
Gu, Hanming
Mao, Qinghui
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
migration
least squares
new gradient equations
elastic
reverse time
migracja
metoda najmniejszych kwadratów
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Compared with single-component seismic data, multicomponent seismic data contain more P- and S-wave information. Making full use of multicomponent seismic data can improve the accuracy of seismic exploration. Elastic reverse-time migration (ERTM) is the most advanced migration technology for imaging multicomponent seismic data from complex subsurface structures. However, most conventional ERTM methods often use the adjoint operator of forward operator for approximation to the inverse operator. When the multicomponent seismic data suffer from a finite recording aperture, limited bandwidth, and imperfect illumination, the image quality of conventional ERTM is greatly reduced. In this study, we propose an elastic least-squares reverse-time migration (ELSRTM) scheme to improve the image quality of ERTM through multiple iterations. We first review the ERTM method; then, we derive the Born modeling equations, adjoint wave equations, and gradient equations of P- and S-wave images of ELSRTM. The new gradient equations, which use the time derivative of stress to replace the spatial derivative of particle velocity for improving the accuracy of gradients near the boundary, are also proposed. We compare the performance of ERTM with ELSRTM via synthetic experiments in numerical examples. Synthetic examples reveal that ELSRTM can generate high-quality images with higher resolution, fewer artifacts, and more balanced amplitude than ERTM.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies