跨维度的二维全波形反演和不确定性估计
摘要：全波形反演（FWI）现已成为一种广泛接受的工具，可从地震数据中获得高分辨率速度模型。通常，速度模型以离散形式表示在矩形网格上，并且我们解决这些网格点上的弹性特性。FWI多数采用局部优化方法来求解，通过最小化观测和计算地震图之间的不匹配来获得速度更新。值得注意的是，FWI是一个高度非线性问题，容易出现非唯一解的情况。全局最优解的收敛性不能保证，它取决于起始模型的选择。因此，反问题的贝叶斯表述以及后验分布的采样是首选，因为它可以进行不确定性量化。然而，随着模型维度的增加，采样搜索空间变得计算昂贵。我们采用了最近开发的一种名为可逆跳动哈密顿蒙特卡洛（RJHMC）的跨维度采样方法，用于2D全波形反演问题。我们使用基于模型空间中某些核点分布确定的Voronoi单元来表示速度模型。该方法具有两个优点。首先，它通过使用跨维度可逆跳跃Markov链蒙特卡洛（RJMCMC）步骤解决了可变维度速度更新问题，从而尝试达到最佳核数量以表示模型和最小化不匹配。较少的参数有助于高效采样模型搜索空间。其次，它应用基于梯度的哈密顿蒙特卡洛（HMC）步骤，进一步通过允许算法根据梯度进行大步移动来改善采样。这个两步算法在FWI中证明是用于模型探索和不确定性量化的有用工具。
作者：Reetam Biswas and Mrinal K. Sen
论文ID：2201.09334
分类：Geophysics
分类简称：physics.geo-ph
提交时间：2022-01-25