摘要
本发明涉及一种适用于Adam梯度优化算法的VTI介质最小二乘逆时偏移方法和系统,属于地震偏移成像领域,具体包括以下步骤:将常规近似纵横波反射率模型C33和C55分别与自身背景速度作差后相除,作归一化处理,构建真实纵横波反射系数模型。以VTI介质一阶应力速度弹性波方程为基础进行线性化正演。将线性化正演以RNN卷积的形式表达在深度学习框架中,得到线性化正演的模拟地震记录。将模拟地震记录与实际地震记录作差,建立目标函数。利用深度学习中Adam梯度优化算法对梯度进行优化,并利用优化后的梯度更新纵横波反射系数模型,直到满足精度要求。本发明提高了梯度优化的精度,解决了收敛极为缓慢的问题,最终得到了更加精确的最小二乘逆时偏移结果。
技术关键词
深度学习框架
自动微分技术
算法
弹性波方程
介质
RNN神经网络
地震偏移成像
指令模块
代表
精度
反射率
速度
应力
模型更新
基础
震源
参数
指数