论文研究 时域中基于声学的交叉孔全波形慢度反演

我们基于时域中的声波方程，开发了一种新的全波形反演（FWI）方法，用于处理井眼数据的慢度问题。 该方法将总变化（TV）正则化与约束优化结合在一起，可以有效地逆转速度。 慢度反演的一个优点是梯度推导中没有进一步的近似。 此外，提出了一种新的算法，称为跳跃法，用于解决约束优化问题。 TV正则化具有在其不连续处反演慢度的良好能力，而受约束的优化则可以使反演在正确的方向上收敛。 对无噪声数据和噪声数据的数值计算均显示了本方法的鲁棒性和有效性，并获得了良好的反演结果。