近年来,全波形反演(FWI)技术在深水区地下成像方面取得巨大进步,然而该技术在陆地和浅水区的应用却明显滞后。无论是环境噪声还是源噪声,显然都是需考虑的问题,尤其对成功实施至关重要 的低频来说,更是如此。也许成问题的是需要构建精确的近地表高分辨率模型。因地形的不同,近地表可能具有大的速度对比、高各向异性、高衰减、导致散射的显著异质性以及强大的多重生成器 等。合适的近地表模型需要大概率粘弹性,并需要精细的计算网格来处理在近表面遇到的超低弹性速度,这对今天的算力会是一个挑战。现实情况可能更糟糕,近地表经常被成本效益高的三维采集设计取样不足。
尽管存在这些障碍,FWI技术在陆地及浅水区勘查中的有益应用也慢慢出现。数据调整、小波估计和初始模型的选择有多重要?必须改用弹性FWI吗?地面滚转、泥浆滚转和多次滚转是否有助于而不是阻碍这一过程?是否需要设计不同的勘查方案?可以使用其他补充数据吗?需要如何处理这些散射噪声?机器学习(ML)的作用是什么?数据采集方面是否有改进的空间?本次研讨会将回顾技术状况,并探究解决这些问题的下一步关键步骤。
尽管FWI是复杂波传播的潜在“完整模型”,但目前该问题是否过于困难以至于解决方案相对昂贵,需要借助数据调节和模型调节的形式来支持?如果是的话,需要什么类型的数据和模型调整?
技术委员会主席:Guillaume Cambois, 阿布扎比国家石油公司 (ADNOC)
技术委员会主席:Tariq Al Khalifah, 阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST)
该研讨会邀请所有相关主题的文章报告,通过现场研讨帮助与会代表在未知的陆上和浅水区域获得高分辨率的速度、可能的密度以及各向异性的地球模型,也包括增加新认识的中间探索步骤。
详细探讨方向(不限于如下所列)
• 数据空间中的经典FWI
• 由定义在图像空间中的目标函数辅助的波形反演
• 有限频率走时断层扫描与光滑内核
• 声学、弹性、各向异性反演和密度的作用
• 正则化、先验与后验分布
• 潜水波与反射事件
• 速度建模和速度反演的准确性
• 多相参数的作用 (有益或干扰)
• 全波形反演应用:高分辨率、非常规、微地震,等
• 机器学习助力的全波形反演
• 机器学习直接反演方法
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