Informacja

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

Tytuł pozycji:

Nonstationary seismic inversion: joint estimation for acoustic impedance, attenuation factor and source wavelet

Tytuł:
Nonstationary seismic inversion: joint estimation for acoustic impedance, attenuation factor and source wavelet
Autorzy:
Hao, Yaju
Wen, Xiaotao
Zhang, Hua
Zhu, Yunfeng
Deng, Chengxiang
Data publikacji:
2021
Słowa kluczowe:
acoustic impedance
attenuation factor
source wavelet
alternating optimization
monstationary inversion
impedancja akustyczna
współczynnik tłumienia
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Seismic signal can be expressed by nonstationary convolution model (NCM) which integrates acoustic impedance (AI), attenuation factor (AF) and source wavelet (SW) into a single formula. Although it provides attractive potential to invert AI, AF and SW, simultaneously, efective joint inversion algorithm has not been developed because of the extreme instability of this nonlinear inverse problem. In this paper, we propose an alternating optimization scheme to achieve this nonlinear joint inversion. Our algorithm repeatedly alternates among three subproblems corresponding to AI, AF and SW recovery until changes in inverted models become smaller than the user-defned tolerances. Also, when we optimize one parameter, other two parameters are fxed. NCM is an explicit linear formula for AI; therefore, AI recovery is accomplished by linear inver sion which is regularized by low-frequency model and isotropy total variation domain sparse constraints. However, NCM is a complicated nonlinear formula for AF. To facilitate the AF inversion, we propose a centroid frequency-based attenuation tomography method whose forward operator and observations are acquired from the time-varying wavelet amplitude spectra which is estimated according to Gabor domain factorization of NCM. SW is decoupled from NCM based on Toeplitz structure constraint, and we obtain an orthogonal wavelet transform domain sparse regularized SW inverse subproblem. Split Bregman technique is adopted to optimize AI and SW inverse subproblems. Numerical test and feld data application confrm that the proposed nonstationary seismic inversion algorithm can stably generate accurate estimates of AI, AF and SW, simultaneously.

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