Kristian David Torres Bautista
Título
RECUPERAÇÃO DE PROPRIEDADES ACÚSTICAS DA SUBSUPERFÍCIE ATRAVÉS DA INVERSÃO SÍSMICA POR MÍNIMOS QUADRADOS LINEAR E NÃO LINEAR
Resumo
Neste trabalho, o problema inverso da sísmica de exploração é abordado através de duas técnicas baseadas na minimização da função objetivo de mínimos quadrados. O problema não linear que estima a velocidade acústica do meio se resolvido pela inversão da forma completa de onda, onde são implementadas e comparadas duas estratégias multiescolha com o objetivo de diminuir a não linearidade do problema. Adicionalmente, se contemplado o pré-condicionamento do gradiente para auxiliar a recuperação das regiões mais profundas do subsolo.
Por outro lado, o problema linear, que consiste em reconstruir o modelo de refletividade verdadeira a partir de imagens migradas deficientes, se resolvido com o algoritmo de migração reversa no tempo por mínimos quadrados. Os exemplos numéricos demonstram que o operador inverso do problema de migração, estimado de forma implícita por meio de um processo iterativo semelhante ao do problema não linear, tem propriedades deconvolutivas que permitem a obtenção de secções migradas com melhor resolução e amplitudes mais balanceadas em profundidade.
Abstract
In this work, the inverse problem of exploration geophysics is solved through two techniques based on the minimization of the least squares objective function. The nonlinear problem that estimates the acoustic velocity of the medium is solved by seismic full waveform inversion. For this, two multiscale strategies were considered in order to mitigate the nonlinearity of the problem. In addition, a preconditioner term that approximates the inverse of the Hessian matrix is contemplated to assist in the imaging of the deeper parts of the model and improve the convergence of the optimization algorithm.
On the other hand, the linear inverse problem that recovers the true subsurface reflectivity model is solved by the least squares reverse time migration. The numerical examples performed here demonstrate that the inverse operator of the migration problem (implicitly estimated by an iterative solver), has deconvolutive properties, and thus, it can be used to obtain improved seismic sections with better resolution and re
ectors with more balanced amplitudes.