【摘 要】
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全波形反演（Full Waveform Inversion,FWI）是一种根据合成地震数据和观测地震数据的全部波形信息来迭代反演地下介质参数的高分辨率地震勘探成像方法。FWI是一个高度非线性优化问题,反演过程中选用的优化算法会对反演计算成本、收敛速度和最终反演结果产生很大的影响。为此,本文研究了一种基于深度学习优化的全波形反演方法,在反演过程中利用深度学习中的Adam优化算法迭代更新速度模型参数。
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
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全波形反演（Full Waveform Inversion,FWI）是一种根据合成地震数据和观测地震数据的全部波形信息来迭代反演地下介质参数的高分辨率地震勘探成像方法。FWI是一个高度非线性优化问题,反演过程中选用的优化算法会对反演计算成本、收敛速度和最终反演结果产生很大的影响。为此,本文研究了一种基于深度学习优化的全波形反演方法,在反演过程中利用深度学习中的Adam优化算法迭代更新速度模型参数。模型测试结果表明,本文研究方法反演收敛速度较快,可以取得较好的反演结果。
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