抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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最小二乗マイグレーション(LSM)を合成および観測データセット間の波形不整合を最小化することにより,高解像度の信頼性の高い振幅属性を用いた表面下画像を提供する。しかし,LSM法は,背景速度モデルの精度に大きく依存する。大きな速度違反は周期スキッピング問題を引き起こすとLSMは局所最小に捕捉され得る。この問題を解決するために,拡張波形インバージョンのフレームワークの下での拡張されたイメージング条件とLSMを開発した。LSMにおけるサイクルスキッピング問題を緩和するために,筆者らは,地下のオフセット寸法に沿って反射率モデルを拡張した。Born近似に基づいて,音響定密度波動方程式から線形化拡張Bornモデリング演算子を得ることができる。最適拡張反射モデルを実現するために,導かれたモデリングオペレータを用いて観察し,合成データ間の波形不整合を最小化することにより,最小二乗逆問題を解く。反射率モデルを拡張し,速度誤差は反射率画像非ゼロオフセット上で集束し,展開が依然として長期画像領域に位置するので,拡張されたイメージングとLSMであるサイクルスキップする傾向はなかった。さらに,我々は,0のオフセットで地中イメージ集束,背景速度モデルは現実的なものからそれほど遠く離れていないときに妥当であるを課すために逆問題を解くための正則化演算子としての微分センブランス最適化(DSO)演算子を導入した。’sもDSO演算子は高解像度と複雑な地質環境におけるより平衡振幅を有する反転画像を大きく改善し,特に塩体下ことを数値的に実証した。2モデルを用いて,この方法を実証した。最初のものは,単純な2層モデルである。RTM(Revers移動時間)と比較して,LSRTM(最小二乗逆時間マイグレーション)は,不均等な照明に起因する振幅不均衡を除去することができるだけでなく,波数帯域幅を広げると画像解像度を増大できる。拡張されたイメージング条件を導入した後,LSRTMは周期スキッピングを避けることができ,どこまで背景速度モデルは現実的なものからは観察されたデータセットの波形に非常に良く適合して物質ではない。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
