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Implicit Full Waveform Inversion Imaging
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AI
DOI：10.1093/gji/ggag277.png)
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摘要
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为获取地下成像/反射率，通常采用全波形反演（FWI）和最小二乘逆时偏移（LSRTM）的顺序工作流程。基于矢量反射率声波方程，可同时获得高分辨率速度模型和相应的阻抗派生反射率图像。然而，反演过程具有很强的非线性，且现场数据常被噪声模糊，这使得反演过程具有挑战性。本研究提出了一种隐式FWI成像（IFWIM）工作流程，其中速度和阻抗模型由神经网络的权重隐式表示，并可从神经网络以任意期望分辨率甚至非规则网格上重新采样。反射率分量随后由反演的阻抗计算得出。合成数据和现场数据实例表明，所提出的方法能够恢复高分辨率速度模型和反射率图像，是执行联合成像和速度反演的有效途径。
期刊
IF:
2.7
论文数:
862
被引数:
3.5W