[发明专利]地震全波形反演方法及装置

权利要求书

1.一种地震全波形反演方法，应用于电子终端，其特征在于，所述地震全波形反演方法包括：

从所述电子终端的内存中或者接收用户实时上传的数据中获取用于全波形反演的地震数据；

对所述地震数据进行滤波预处理；

根据预处理后的地震数据建立正则化模型；

采用凸集投影限定正则化模型的有界域；

其中，凸集投影快速梯度下降算法通过以下公式实现：

m_k+1＝P(m_k+ξ_kd_k)；

其中，P为凸集投影算子，m表示速度模型向量，k表示迭代次数，ξ表示步长，d表示搜索方向，为投影梯度，m^j表示速度模型向量的第j个分量，表示所述正则化模型；

基于采用快速梯度下降算法对所述正则化模型进行迭代求解，反演以得到地震全波形的速度模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预处理后的地震数据建立正则化模型，通过以下公式实现：

J(m)＝ρ(Lm,U)+Ω(m)；

S_U＝Wiener filter；

其中，J(m)表示正则化模型，ρ(Lm,U)表示定义在数据域的函数；Ω(m)表示定义在参数域的函数；λ、β表示正则化参数；m表示速度模型向量；U表示全波场地震数据；S_U表示作用于数据的滤波算子；S_m表示作用于模型的差分算子；p和q表示范数，分别取值p＝2,q＝1或p＝1,q＝1；表示其中两个方向的差分算子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于采用快速梯度下降算法对所述正则化模型进行迭代求解，反演以得到地震全波形的速度模型的步骤包括：

通过以下公式对所述正则化模型进行迭代求解，反演得到所述速度模型：

m_k+1＝m_k+α_kd_k；

α_k＝arg_αminJ(m_k+αd_k)；

其中，m表示速度模型向量，k表示迭代次数，α表示步长，d表示搜索方向，J表示所述正则化模型，表示所述正则化模型的梯度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述快速梯度下降算法通过以下公式实现：

m_k+1＝m_k+ξ_kd_k；

s_k-1＝m_k-m_k-1；

y_k-1＝g_k-g_k-1；

d_k＝-g_k；

其中，m表示速度模型向量，k表示迭代次数，ξ表示步长，d表示搜索方向，s表示当前速度模型与上一次迭代时的差值，y表示当前目标函数的梯度与上一次迭代时的差值，J表示所述正则化模型，g表示所述正则化模型的梯度。