2022 SEG全球在线课程系列 (六) - 利用SEAM盐下地层模型建立速度模型并进行偏移

原创 SEG China SEG国际勘探地球物理学家学会

SEG 高级建模公司（SEAM）在线讲座

讲座主题

Velocity model building and migration using SEAM subsalt earth model

利用SEAM盐下地层模型建立速度模型并进行偏移

简介

SEAM Phase I 盐下地球模型是墨西哥湾深水盐域的 3D 表示，具有高地质复杂性（如断层、推覆地层、悬垂盐丘），因此被广泛应用于验证成像和速度模型构建（VMB）技术。

结合TV正则化和自动盐水的新型各向异性全波形反演(AFWI)是用于建立地下速度模型的一种方法，能够实现复杂构造的盐丘反演。利用三维SEAM模型对TTI介质下AFWI进行验证，结合TV正则化和自动盐水的各向同性FWI在前几次迭代中得到较好的盐层结构，然后加入各向异性参数作为输入，反演得到更详细的结构。因此，反演模型可以为地震成像提供速度模型。

另外，提出了一种更省时的人工智能VMB (AI-VMB)，它涉及混合物理引导神经网络(H-PGNN)，涉及数据驱动、深度学习和基于物理的波形建模。我们进一步将其扩展至三维，并应用SEAM模型来验证新的速度模型构建技术。在实际数据应用中，3D SEAM被进一步裁剪成小的速度立方体作为额外的训练样本。因此，在实际数据验证中应用了更实用的综合训练集。

由AFWI和AI-VMB得到的改进速度模型可以应用于三维各向异性逆时偏移(RTM)，并在SEAM三维模型中得到验证。

讲师简介

（讲师：Junxiao Li）

Junxiao Li 于2017年在卡尔加里大学CRWES项目中获得地球物理学博士学位。在研究生学习期间，他曾在ADNOC、PETRONAS和Geotech Beijing实习。毕业后，他在加拿大第一卓越研究基金 (CFREF) 资助下做了一年的博士后项目，之后加入马来西亚国家石油公司(PETRONAS Research Sdn Bhd)吉隆坡研发部门。他的研究重点主要是全波形反演、地震正演建模和深度学习地球物理学。他拥有两项专利，发表过30多篇技术出版物。

讲座日期（北京时间）

2022年4月29日，周五上午08:00AM-09:00AM

讲座时长

1小时

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https://seg.org/Events/SEG-Live/session/seam-phase-i-subsalt-earth-model

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文稿翻译：SEG中国志愿者团队-中国石油大学（北京）程绩伟

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