三维地质模型中地震波共轭梯度非线性走时反演

地震体波走时层析成像是探测地球内部速度结构的重要方法之一。基于三维块状建模以及三角形拼接的界面描述方式，结合快速高效的逐段迭代射线追踪方法，获得三维复杂地质模型中的地震射线路径与走时信息，采用共轭梯度非线性反演算法，进行地震波走时反演。实验结果表明共轭梯度反演算法在三维层状模型中具有较高的有效性。     

三角网格剖分下速度与反射界面的同时反演

为了解决复杂速度模型中的走时正、反演问题,例如:含不规则起伏地表、不规则地下波阻抗界面、以及不规则速度异常体的复杂地学模型,本文采用三角网格单元模型参数化下的分区多步改进型最短路径算法,实现了多震相地震射线的追踪计算,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘反演问题,实现了多震相走时联合同时反演成像的方法技术.当界面起伏较大时出现散射,从而造成散射点所在区域射线密度过密,导致该区域内速度和界面的过度更新.为了克服上述问题,我们在同时反演中引入了射线密度的概念,从而有效地解决了上述过度更新问题.数值模拟实验表明:采用三角网格单元进行模型参数化,可保证在复杂模型中的正演计算具有较高的计算精度;同时反演中可以准确地刻画不规则异常体和不规则反射界面.因此,本文提出的走时成像方法技术具有较广的实用价值.     

三维复杂层状介质中多震相走时联合反演成像

采用新近提出的改进型不规则最短路径多次波射线追踪正演技术,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘最优化反演问题,讨论了三维复杂层状模型中利用多震相走时资料进行联合反演成像的技术方法.考虑到不同震相种类走时的拾取误差不同,反演算法中引入了不同震相种类数据的权系数;另外,考虑到同时反演速度模型和反射界面起伏中不同参数变化对...     

二维复杂层状介质中地震多波走时联合反演成像

采用新近提出的多次波射线追踪正演算法,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘最优化反演问题,分析讨论了利用多震相走时资料进行联合反演成像的方法及技术.考虑到不同震相走时的拾取误差不同,反演算法中引入了不同震相种类数据的权系数; 由于同时反演速度模型和反射界面起伏中不同模型参数变化对走时影响程度的不同, Jacobi偏导矩阵元素中引入了不同参数的归一化因子; 另外,为了克服射线密度过大(或过小)区域速度模型的过度(或欠)更新问题,反演算法中引入了等权射线密度的概念.几种数值模拟实例表明(含噪声敏感性试验): 多波走时的联合或同时反演成像技术是一种提高走时成像空间分辨率,进而降低重建模型失真度行之有效的方法.     

起伏地形下的高精度反射波走时层析成像方法

全球造山带及中国大陆中西部普遍具有强烈起伏的地形条件.复杂地形条件下的地壳结构成像问题像一面旗帜引领了当前矿产资源勘探和地球动力学研究的一个重要方向.深地震测深记录中反射波的有效探测深度可达全地壳乃至上地幔顶部,而初至波通常仅能探测上地壳浅部.为克服和弥补初至波探测深度的不足,本文基于前人对复杂地形条件下初至波成像的已有研究成果,采用数学变换手段将笛卡尔坐标系的不规则模型映射到曲线坐标系的规则模型,并将快速扫描方法与分区多步技术相结合,发展了反射波走时计算和射线追踪的方法.进而利用反射波走时反演,实现起伏地形下高精度的速度结构成像,从而为起伏地形下利用反射波数据高精度重建全地壳速度结构提供了一种全新方案.数值算例从正演计算精度、反演中初始模型依赖性、反演精度、纵横向分辨率以及抗噪性等方面验证了算法的正确性和可靠性.     

基于多震相联合反演江苏地区一维速度模型研究

利用地震走时数据,采用联合反演方法获取了江苏地区的一维P波速度模型。与仅采用初至波走时的传统天然地震走时获取方法相比,该方法充分利用了大量存在的续至波参与反演,能有效改进中下地壳的反演能力。针对地震震相目录中常存在震相标识错误的问题,采用的自动判别筛选震相方法能最大限度提高数据走时的精度,可以对不同震相进行有效区分。与其他常用一维速度模型相比,本文反演的模型对Pg、Pn震相走时拟合效果最佳,残差最小。当所用走时数据拥有较高定位精度时,该反演方法能为研究区三维速度结构成像和地震定位提供较可靠的一维速度模型。     

三维介质中速度结构和界面的联合成像

根据波逆行原理推导了三维介质中地震波射线走时对界面偏导数的完整基本关系式,并对基本关系式进行简化,得到其在二维和一维介质中的关系式. 给出了任意多个复杂界面情况下,反演时所需的走时对界面偏导数系数矩阵. 为了检验三维介质中速度和界面联合成像理论的有效性，进行了数值模拟计算，很好地对三维速度结构和界面进行了重建.     

模拟退火方法在三维速度模型地震波走时反演中的应用

采用块状建模以及三角形拼接的界面描述方式,并通过立方体速度网格线性插值获得块体内部的速度分布。正演过程中采用逐段迭代射线追踪方法计算三维复杂地质模型中的射线走时,并采用模拟退火方法进行了三维模型中的地震波走时反演研究。模型测试结果表明,使用的射线追踪和走时反演算法有效。     

近震资料确定三维地震速度结构的一种方法

我们研究了由近震得到的地震走时资料估计地震波速度三维结构的反演方法。这种方法由同时确定速度界面的二维深度分布、三维速度分布、台站校正和震源来表征。速度界面的深度分布和慢度扰动的分布以纬度、经度和深度的幂级数来拟合。这种三维地震结构的表示不仅有助于减少未知参数的个数,也有助于解析地求取界面深度、速度和走时关于未知参数偏导数的值。连接震源和台站之间的射线轨迹,是在具有确切界面深度分布的简化的速度分布条件下由称为试射法的射线追踪方法确定的。数值试验证明,我们的反演方法可成功地估计三维速度结构。     

多震相走时联合三参数同时反演成像

采用新近研制的分区多步不规则最短路径多震相地震射线追踪正演技术,结合流行的子空间反演算法,提出了一种联合多震相走时资料进行地震三参数 （速度、反射界面和震源位置） 同时反演的方法技术.数值模拟反演实例、以及与双参数 （速度和反射界面或速度和震源位置） 同时反演的对比分析表明：三参数同时反演成像结果大体接近双参数同时反演成像的结果.另外,噪声敏感性试验表明：所提算法对到时数据中可容许的随机误差并不敏感,结果说明多震相走时的联合三参数同时反演成像方法技术不失为一种提高走时成像空间分辨率、进而降低重建模型参数失真度、行之有效的方法技术.     

中国西部地区地壳结构特征与强震活动相关性研究

中国西部地区是地震活动十分强烈的地区,天山、阿尔泰、帕米尔和西昆仑都是著名的地震构造带,在这些地震构造带和周边地区发生了多次震级大于5级的强震.本文通过分析西部地区的重力场特征,根据重力数据结合地震剖面、应用Parker-Oldenburg方法反演得到了研究区莫霍面深度,通过对比地震层析成像的反演结果,分析了研究区的地壳结构特征.计算结果表明,研究区地壳结构不均匀特征明显,在造山带地区一般是莫霍面坳陷区,盆地则是莫霍面隆起区,主要造山带地壳速度结构表现为高速区,盆地和主要凹陷区为低速区.根据计算结果和以往强震震中位置分析了地壳构造与强震活动的相关性,西部地区的地震活动与地壳结构的横向不均匀密切相关,强震主要发生在地壳速度变化带附近和地壳速度结构差异较大的地区,在构造应力作用下,这些地壳介质非均匀地区易发生强震,这是中国西部造山带和盆-山边界附近频发强震的构造原因之一.     

远震反演中新的地壳异常体改正方法

近年来，远震走时层析成像方法有了长足的发展，在地下结构反演的研究中获得了众多成果。针对射线在台站下方覆盖率较差而导致远震反演方法对地壳速度约束不足的问题，本文提出了一种新的地壳异常体改正方法——对同一台站的相对走时残差进行求和平均去均值，消除了地壳中复杂的速度异常体对上地幔速度结构反演的干扰，反演结果具有更优的相对走时残差分布，同时反演得到的速度模型具有更小的数据方差。     

联合利用走时与波形反演技术研究地壳三维速度结构(Ⅱ)——应用

使用阻尼最小二乘法进行震源参数和地壳三维速度结构的走时联合反演．所用资料为Ｓ波和Ｐ波到时差,并用人工地震资料的二维解释结果作为三维速度模型的特定约束条件．为建立初始模型,又利用天然地震构成了准二维剖面．在走时反演基础上,利用遗传算法进行了几个地震事件的波形反演尝试,并对走时反演获得的地壳速度结构模型的局部进行了修正．以３４°～４２°Ｎ,９４°～１１２°Ｅ作为研究区域,在该区域中收集了１９８６年以来大量地震的Ｓ波和Ｐ波到时差资料,７条人工地震二维速度剖面资料和２个数字化地震台的几个地震的三分向记录资料．对这些资料进行了处理,最后得出了０～２５ｋｍ深度不同截面的速度分布,并对所得结果进行了分析．     

JOINT INVERSION OF SURFACE WAVE DISPERSION AND RECEIVER FUNCTIONS FOR CRUSTAL AND UPPERMOST MANTLE STRUCTURE BENEATH CHINESE TIENSHAN AND ITS ADJACENT AREAS

The Tienshan orogenic belt is one of the most active intracontinental orogenic belts in the world. Studying the deep crust-mantle structure in this area is of great significance for understanding the deep dynamics of the Tienshan orogen. The distribution of fixed seismic stations in the Tianshan orogenic belt is sparse. The low resolution of the existing tomographic results in the Tienshan orogenic belt has affected the in-depth understanding of the deep dynamics of the Tienshan orogenic belt. In this paper, the observation data of 52 mobile seismic stations in the Xinjiang Seismic Network and the 11 new seismic stations in the Tienshan area for one-year observations are used. The seismic ambient noise tomography method is used to obtain the Rayleigh surface wave velocity distribution image in the range of 10~50s beneath the Chinese Tienshan and its adjacent areas (41°~48° N, 79°~91° E). The joint inversion of surface wave and receiver function reveals the S-wave velocity structure of the crust and uppermost mantle and the crustal thickness below the station beneath the Chinese Tienshan area(41°~46° N, 79°~91° E). The use of observation data from mobile stations and new fixed seismic stations has improved the resolution of surface wave phase velocity imaging and S-wave velocity structure models in the study area.
The results show that there are many obvious low-velocity layers in the crust near the basin-bearing zone in the northern Tienshan Mountains and the southern Tienshan Mountains. There are significant differences in the structural characteristics and distribution range of the low-velocity zone in the northern margin and the southern margin. Combining previous research results on artificial seismic profiles, receiver function profiles, teleseismic tomography, and continental subduction simulation experiments, it is speculated that the subduction of the Tarim Basin and the Junggar Basin to the Tienshan orogenic belt mainly occurs in the middle of the Chinese Tienshan orogenic belt, and the subduction of the southern margin of the Tienshan Mountains is larger than that of the northern margin, and the subduction of the eastern crust is not obvious or in the early subduction stage. There are many low-velocity layers in the inner crust of the Tienshan orogenic belt, and most of them correspond to the strong uplifting areas that are currently occurring. The thickness of the crust below the Tienshan orogenic belt is between 55km and 63km. The thickness of the crust(about 63km)is the largest near the BLT seismic station in the Bazhou region of Xinjiang. The average crustal thickness of the Tarim Basin is about 45km, and that of the Junggar Basin is 47km. The S-wave velocity structure obtained in this study can provide a new deep basis for the study of the segmentation of the Tienshan orogenic belt and the difference of the basin-mountain coupling type.     

Constraining the anisotropy structure of the crust by joint inversion of seismic reflection travel times and wave polarizations

In the context of wide-angle seismic profiling, the determination of the physical properties of the Earth crust, such as the elastic layer depth and seismic velocity, is often performed by inversion of P- and/or S-phases propagation data supplying the geometry of the medium (reflector depths) or any other structural parameter (P- or S-wave velocity, density...). Moreover, the inversion for velocity structure and interfaces is commonly performed using only seismic reflection travel times and/or crustal phase amplitudes in isotropic media. But it is very important to utilize more available information to constrain the non-uniqueness of the solution. In this paper, we present a simultaneous inversion method of seismic reflection travel times and polarizations data of transient elastic waves in stratified media to reconstruct not only layer depth and vertical P-wave velocity but also the anisotropy feature of the crust based on the estimation of the Thomsen’s parameters. We carry out a checking with synthetic data, comparing the inversion results obtained by anisotropic travel-time inversion to the results derived by joint inversion of seismic reflection travel times and polarizations data. The comparison proves that the first procedure leads to biased anisotropic models, while the second one fits nearly the real model. This makes the joint inversion method feasible. Finally, we investigate the geometry, P-wave velocity structure and anisotropy of the crust beneath Southeastern China by applying the proposed inversion method to previously acquired wide-angle seismic data. In this case, the anisotropy signature provides clear evidence that the Jiangshan-Shaoxing fault is the natural boundary between the Yangtze and Cathaysia blocks.     

地震波干涉偏移及预条件正则化最小二乘偏移成像方法对比

地震波干涉偏移和偏移反演成像是近年来十分活跃的两个研究领域.干涉偏移提供了一个新的地震波数据成像工具,而偏移反演则提供了高逼近度地震成像.二者的共同目的是改善传统直接偏移方法的成像效果,展宽成像区域并提高成像的分辨率.本文研究干涉偏移方法和偏移反演方法对于地震成像效果的影响,探讨二者在提高成像分辨率上的异同.对于偏移反演,通过建立正则化模型,研究了预条件共轭梯度迭代正则化方法及改进措施,并通过绕射点模型数值模拟验证了该方法比直接偏移能够提高振幅的保真度和成像的分辨率.对于干涉偏移和偏移反演这两种方法,对层速度地震模型进行了数值模拟.结果表明干涉偏移和偏移反演成像方法比传统的偏移方法在成像效果上是更加有效的,因而对于实际的地震成像问题很有应用前景.     

基于深度降噪自编码神经网络的中国大陆地壳厚度反演

本文采用基于数据驱动的深度降噪自编码网络构建了瑞雷面波群速度、相速度频散特性与地壳厚度的正反演函数关系,并利用最新频散模型反演了中国大陆的地壳厚度。对于神经网络架构体系的评价,除了考虑传统意义上的测试误差、训练误差之外,本文还用已知物理原理的正演结果与网络预测结果进行比较;在设计网络构架时,同时考虑地球模型和面波频散的正反演问题,即解码过程对应正演过程,编码过程对应反演过程。另外,针对观测频散数据包含噪声的特点,对训练样本加噪声,使解码器解码出无噪声输入,以达到对观测数据降噪的目的。对网络各种参数多次调试、分析再优化组合,最终获得稳健的神经网络,并据此反演出中国大陆的地壳厚度。本研究结果与已有的不同手段得到的地壳厚度模型的吻合度较高,表明深度降噪自编码神经网络能很好地揭示面波频散与地壳厚度之间的非线性关系,是利用面波频散反演地壳厚度的一种可行的和可信的方法。      

TIME-TO-DEPTH MIGRATION USING WAVEFRONT CURVATURE*

A well-known technique for the migration of normal-incidence two-way travel-time maps is extended to common-source-point travel-time data. The travel time and the travel-time gradient are used to compute the parameters defining the tangent plane of the reflecting interface. It is also shown how the curvature matrix of the received wavefront can be used to compute the curvature of the reflecting interface. The method is initially derived for common-source-point data and then extended to common-midpoint data. In a three-dimensional medium the wavefront curvature matrix is computed by solving a 2 × 2 symmetric matrix Riccati equation. In a two-dimensional medium and in a medium with constant velocity gradient, the wavefront curvature matrix is computed by solving a scalar Riccati equation and two linear equations. The migration procedures are also simplified. When the velocity function is unknown, the migration procedures cannot be used. An inverse modeling algorithm which simultaneously performs the migration and estimates the velocity function must then be applied. Two different inversion schemes are discussed briefly.