Eine Übersicht über die Full-Waveform-Inversion in der Explorationsgeophysik

Zusammenfassung Die Full-Waveform-Inversion (FWI) ist ein herausforderndes Datenanpassungsverfahren, das auf dem vollständigen Wellenfeldmodell basiert, um quantitative Informationen aus Seismogrammen zu extrahieren. Eine hochauflösende Bildgebung bei der Hälfte der propagierten Wellenlänge wird erwartet. Jüngste Fortschritte in der Hochleistungsrechenleistung und der mehrfache/multikomponentige breite Apertur- und breite Azimut-Akquisitionen machen die 3D akustische FWI heute möglich. Entscheidende Komponenten der FWI sind eine effiziente Vorwärtsmodellierungsmaschine und ein lokaler Differentialansatz, bei dem die Gradienten- und die Hessian-Operatoren effizient geschätzt werden. Lokale Optimierung verhindert jedoch nicht die Konvergenz der Fehlanpassungsfunktion zu lokalen Minima aufgrund der begrenzten Genauigkeit des Ausgangsmodells, des Mangels an niedrigen Frequenzen, der Anwesenheit von Rauschen und der approximativen Modellierung der komplexen Wellenphysik. Verschiedene hierarchische Multiskalenstrategien sind darauf ausgelegt, die Nichtlinearität und Ungültigkeit der FWI zu mindern, indem regelmäßig kürzere Wellenlängen im Parameterraum integriert werden. Synthese- und reale Fallstudien befassen sich mit der Rekonstruktion verschiedener Parameter, von VP- und VS-Geschwindigkeiten über Dichte und Anisotropie bis hin zu Dämpfung. Diese Übersicht versucht, den Stand der Technik der FWI zu beleuchten. Wesentliche Sprünge sind jedoch erforderlich, um sie ebenso populär wie Migrationstechniken zu machen. Die Herausforderungen können kategorisiert werden als (1) Bereitstellung genauer Ausgangsmodelle mit automatischen Verfahren und/oder Aufnahme niedriger Frequenzen, (2) Definition neuer Minimierungskriterien zur Minderung der Empfindlichkeit der FWI gegenüber Amplitudefehlern und zur Erhöhung der Robustheit der FWI, wenn mehrere Parameterklassen geschätzt werden, und (3) Verbesserung der Recheneffizienz durch Datenkompressionstechniken, um die 3D elastische FWI praktikabel zu machen.