| 基于混叠数据多步长优化提高全波形反演的运算效率 |
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| 引用本文： | 国运东,黄建平,李庆洋,李振春,崔超. 基于混叠数据多步长优化提高全波形反演的运算效率[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2019, 0(2): 45-52 |
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| 作者姓名： | 国运东 黄建平 李庆洋 李振春 崔超 |
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| 作者单位： | 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室;中国石化中原油田分公司物探研究院 |
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| 基金项目： | 山东省重大创新工程(2017CXGC1608;2017CXGC1602);中国科学院战略性先导科技专项(XDA14010303);国际合作重点项目(41720104006);国家油气重大专项(2016ZX05006-004;2016ZX05014001;2016ZX05002);中原油田科技工程项目(2018XQ01-13) |
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| 摘 要： | 计算效率在一定程度上制约了全波形反演(FWI)技术的工业化应用,其中,步长的计算是影响计算效率的重要因素。常用的抛物插值类方法求取步长需要两次或多次正演计算,效率较低。在步长计算过程中引入混叠数据反演思想,采用多震源同时正演并直接基于混叠数据计算一次步长,较大幅度地减少计算步长的运行时间。此外,基于多节点并行同时计算多个试探步长,进一步提高计算效率和计算精度。将本文方法应用于典型中原模型和国际标准Marmousi模型试算,实验结果表明:本文方法与常规方法在反演精度上基本一致,但大幅度提高了运行效率,其中中原模型的运算效率提高43.75%,Marmousi模型的运行效率提高44.32%。
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| 关 键 词： | 全波形反演 抛物拟合 多震源正演 步长优化 |
Improving computation efficiency of full waveform inversion based on multi-step preferred optimization in multi-source domain |
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| GUO Yundong,HUANG Jianping,LI Qingyang,LI Zhenchun,CUI Chao. Improving computation efficiency of full waveform inversion based on multi-step preferred optimization in multi-source domain[J]. Journal of China University of Petroleum (Edition of Natural Sciences), 2019, 0(2): 45-52 |
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| Authors: | GUO Yundong HUANG Jianping LI Qingyang LI Zhenchun CUI Chao |
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| Affiliation: | (School of Geosciences in China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China;Laboratory for Marine Mineral Resources, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology,Qingdao 266071, China;Geophysical Exploration Research Institute of Zhongyuan Oilfield Company, SINOPEC, Puyang 457001, China) |
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| Abstract: | GUO Yundong;HUANG Jianping;LI Qingyang;LI Zhenchun;CUI Chao(School of Geosciences in China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China;Laboratory for Marine Mineral Resources, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology,Qingdao 266071, China;Geophysical Exploration Research Institute of Zhongyuan Oilfield Company, SINOPEC, Puyang 457001, China) |
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| Keywords: | full waveform inversion parabolic fitting multi-source modeling step optimization |
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