三維表層速度結(jié)構(gòu)層析反演方法研究.pdf

1、成都理工大學(xué)博士學(xué)位論文三維表層速度結(jié)構(gòu)層析反演方法研究姓名：梅勝全申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專(zhuān)業(yè)：地球探測(cè)與信息技術(shù)指導(dǎo)教師：鐘本善20100501成都理工大學(xué)博士學(xué)位論文在保證計(jì)算精度同時(shí)，尋找合適算子進(jìn)行計(jì)算加速，提升運(yùn)算效率，從而達(dá)到了正演數(shù)值計(jì)算精度與效率的合理平衡。這項(xiàng)工作已被生產(chǎn)單位立項(xiàng)并初步應(yīng)用于生產(chǎn)中。在地震波場(chǎng)的線(xiàn)性反演算法中，重點(diǎn)對(duì)SIRT算法進(jìn)行了改進(jìn)，在單炮射線(xiàn)追蹤時(shí)，對(duì)每條射線(xiàn)進(jìn)行誤差矢量分配并保留路徑和網(wǎng)格單元慢度

2、修改量，本次迭代結(jié)束后進(jìn)行加權(quán)計(jì)算最終慢度值，對(duì)下一次迭代生效，從而實(shí)現(xiàn)逐炮反演，降低了系統(tǒng)內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)，減少了計(jì)算工作量，極大地提升了反演運(yùn)算效率。同時(shí)對(duì)LSQR算法進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算。在新型的全局智能搜索的粒子群非線(xiàn)性算法基礎(chǔ)上，針對(duì)該算法存在的趨同性和早熟收斂現(xiàn)象，引入了疫苗接種與免疫克隆機(jī)制，并加入量子計(jì)算的疊加態(tài)與概率表達(dá)特性，形成的免疫量子粒子群算法，首次引入并應(yīng)用于三維地震層析反演中。依靠這種算法的全局智能尋優(yōu)能力，避免

3、陷入局部極值，降低對(duì)于初始模型的依賴(lài)性，在復(fù)雜地表?xiàng)l件下應(yīng)用于表層速度結(jié)構(gòu)層析反演具有較好的效果。在數(shù)學(xué)射線(xiàn)基礎(chǔ)上，又對(duì)菲涅爾體(物理射線(xiàn))層析反演進(jìn)行了一些初步理論分析和算法實(shí)現(xiàn)。引入菲涅爾體后的地震層析反演能改善反演解的不適定性，提高解的穩(wěn)定性和收斂速度從理論上一定程度克服了零寬度數(shù)學(xué)射線(xiàn)導(dǎo)致的射線(xiàn)覆蓋不足問(wèn)題，不僅利用了走時(shí)信息，還利用了地震波的頻率，擴(kuò)大了地震波資料利用信息量，使層析反演方程組的不適定性降低，解的精度與分辨率都有