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reflection-based traveltime and waveform inversion with second-order optimization

Petroleum Science 2022年第4期19卷 1582-1591页

作者： Teng-Fei Wang Jiu-Bing Cheng Jian-Hua Geng State Key Laboratory of Marine Geology Tongji UniversityShanghai200092China School of Ocean and Earth Science Tongji UniversityShanghai200092China

reflection-based inversion that aims to reconstruct the low-to-intermediate wavenumbers of the subsurface model, can be a complementary to refraction-data-driven full-waveform inversion(FWI), especially for the deep target area where diving waves cannot be acquired at the surface. Nevertheless, as a typical nonlinear inverse problem, reflection waveform inversion may easily suffer from the cycleskipping issue and have a slow convergence rate, if gradient-based first-order optimization methods are used. To improve the accuracy and convergence rate, we introduce the Hessian operator into reflection traveltime inversion(RTI) and reflection waveform inversion(RWI) in the framework of second-order optimization. A practical two-stage workflow is proposed to build the velocity model, in which Gauss-Newton RTI is first applied to mitigate the cycle-skipping problem and then Gauss-Newton RWI is employed to enhance the model resolution. To make the Gauss-Newton iterations more efficiently and robustly for large-scale applications, we introduce proper preconditioning for the Hessian matrix and design appropriate strategies to reduce the computational costs. The example of a real dataset from East China Sea demonstrates that the cascaded Hessian-based RTI and RWI have good potential to improve velocity model building and seismic imaging, especially for the deep targets.

关键词： reflection waveform inversion reflection traveltime inversion Gauss-Newton Hessian

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