本公開涉及用于生成波形圖像的系統、方法和計算機可讀介質，尤其涉及使用sifrian反演來更新推斷傳播介質的屬性的模型，從而生成波形圖像。

背景技術：

1、許多不同的成像技術是已知的，并用于各種行業。希望使用這些技術生成的圖像盡可能準確和確定。為了滿足這些目標，計算上昂貴的技術被用來建立精確地綜合傳播介質的屬性的模型。獲得高分辨率結果的一種方式包括估計hessian的逆，以適當地縮放基于梯度的更新。hessian是標量場的二階偏導數的方陣。然而，計算和存儲hessian在計算上是昂貴的，并且對于真實世界的應用是不可行的。hessian的標度約為n2，n是反演參數的數量。對于相對較小的反演任務，n通常在幾百萬到幾千萬的數量級。此外，hessian經常退化，即使使用正則化，其反演也具有n3計算成本。此外，hessian通常包含負特征值，破壞了成本最小化過程。結果，許多希望使用hessian的傳統方法需要使用截斷或近似方法來生成代表hessian或其逆的近似縮放矩陣。使用這種近似縮放矩陣生成的圖像易于計算和實現，但是可能缺乏足夠的分辨率。例如，當近似縮放矩陣被用于模擬地下地層時，大量的近似可能產生比同一性執行得更好的縮放，并且最終的深度分辨率可能不能使圖像的用戶識別感興趣的項目，例如石油、天然氣和其他自然資源或一般的異常。

2、因此，需要開發更好的成像技術和設備，以充分利用hessian信息來研究被測傳播介質的結構。

技術實現思路

1、在一些實施例中，本文公開了一種用于波形成像的方法。計算系統通過多個傳感器接收來自被測介質的觀測數據。計算系統生成被測介質的模型或圖像。該生成包括獲得模型，使用可用模型生成合成數據，將合成數據與觀測數據進行比較，確定觀測數據和合成數據不在匹配閾值內，基于該確定，使用sifrian反演迭代更新模型，直到合成數據在匹配閾值內匹配觀測數據。迭代更新包括通過將第一擴充變量、第二擴充變量和第三擴充變量添加到波場方程、伴隨波場和梯度定義中的每一個來擴充可用模型的波場方程、伴隨波場和梯度定義，其中，量化合成數據和觀測數據之間的失配的成本函數被嚴格省略，使用第一擴充變量、第二擴充變量和第三擴充變量組合擴充波場函數、擴充伴隨波場和擴充梯度定義以創建sifrian泛函，并執行更新的變分微擾和表征更新。基于來自sifrian泛函的輸出來更新模型。計算系統生成被測介質的最終模型或最終圖像。

2、在一些實施例中，本文公開了一種用于波形成像和模型構建的設備。該設備包括接口和數據處理單元。該接口被配置成容納被測介質的初始模型和觀測數據。數據處理單元連接到接口。數據處理單元被配置成生成合成數據。數據處理單元進一步被配置成將合成數據與觀測數據進行比較。數據處理單元進一步被配置成確定觀測數據和合成數據不在匹配閾值內。數據處理單元進一步被配置成基于該確定，使用sifrian反演迭代更新初始模型，直到合成數據在匹配閾值內匹配觀測數據。迭代更新包括通過將第一擴充變量、第二擴充變量和第三擴充變量添加到波場方程、伴隨波場和梯度定義中的每一個來擴充初始模型的波場方程、伴隨波場和梯度定義，其中，量化合成數據和觀測數據之間的失配的成本函數被省略，使用第一擴充變量、第二擴充變量和第三擴充變量來組合擴充波場函數、擴充伴隨波場和擴充梯度定義，以創建sifrian泛函，并執行二階更新的變分表征、抑制和解析。數據處理單元進一步被配置成基于迭代更新初始模型直到合成數據在匹配閾值內匹配觀測數據來輸出模型。數據處理單元進一步被配置成生成被測介質的圖像或模型。

3、在一些實施例中，本文公開了一種用于波形成像和模型構建的方法。該方法包括從多個傳感器收集被測介質的觀測數據。該方法進一步包括獲得初始模型和從該初始模型導出的合成數據。該方法進一步包括迭代更新模型，直到合成數據在匹配閾值內與觀測數據匹配。該模型包括波場方程、伴隨波場和梯度定義。迭代更新模型包括使用sifrian反演。sifrian通過將相應的第一、第二和第三擴充變量添加到波場方程、伴隨波場和梯度定義中的每一個來擴充波場方程、伴隨波場和梯度定義，其中，省略了量化合成數據和觀測數據之間的失配的成本函數。sifrian組合擴充波場函數、擴充伴隨波場和擴充梯度定義；并且執行二階更新的變分表征。該方法進一步包括使用更新的模型生成被測介質的圖像，其中，被測介質的圖像可用于定位適于進一步探索的對象。

4、提供本概述以概括一些示例實施例，從而提供對本文檔中描述的主題的一些方面的基本理解。因此，應當理解，在本概述中描述的特征僅僅是示例，并且不應當被解釋為以任何方式縮小在此描述的主題的范圍或精神。除非另有說明，在一個示例的上下文中描述的特征可以與在一個或多個其他示例的上下文中描述的特征組合或使用。根據以下詳細描述、附圖和權利要求，本文所述主題的其他特征、方面和優點將變得顯而易見。

技術特征：

1.一種用于波形成像的方法，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其中，用于擴充所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的每一個的所述第一擴充變量、所述第二擴充變量和所述第三擴充變量在等于零時啟用sifrian函數。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述sifrian泛函是以下各項的函數：

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述第一擴充變量、所述第二擴充變量和所述第三擴充變量用于表征牛頓方向，而不形成或表達hessian。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述sifrian泛函和表征被配置為：

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述sifrian泛函利用hessian，而不顯式計算所述hessian或所述hessian的逆或近似。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述被測介質是地下地層，并且其中，所述被測介質的所述圖像是所述地下地層的圖像。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述被測介質是生物醫學介質或組織，并且其中，所述被測介質的所述圖像是所述生物醫學介質或組織的圖像。

9.根據權利要求1所述的方法，其中，所述被測介質是金屬或有機結構，并且其中，所述被測介質的所述圖像是所述金屬或有機結構的圖像。

10.一種用于波形成像和模型構建的設備，所述設備包括：

11.根據權利要求10所述的設備，其中，所述第一擴充變量、所述第二擴充變量和所述第三擴充變量使得所述sifrian泛函能夠在平衡時等于零時表征二階更新。

12.根據權利要求10所述的設備，其中，所述sifrian泛函是以下各項的函數：

13.根據權利要求12所述的設備，其中，所述第一擴充變量、所述第二擴充變量和所述第三擴充變量用于表征牛頓方向，而不形成或表達hessian。

14.根據權利要求10所述的設備，其中，所述sifrian泛函利用hessian，而不顯式計算所述hessian或其逆。

15.根據權利要求10所述的設備，其中，所述被測介質是地下地層，并且其中，所述被測介質的所述圖像是所述地下地層的圖像。

16.根據權利要求10所述的設備，其中，所述被測介質是生物醫學介質或組織，并且其中，所述被測介質的所述圖像是所述生物醫學介質或組織的圖像。

17.根據權利要求10所述的設備，其中，所述被測介質是金屬或有機結構，并且其中，所述被測介質的所述圖像是所述金屬或有機結構的圖像。

18.一種用于波形成像和模型構建的方法，包括：

19.根據權利要求18所述的方法，所述sifrian反演利用hessian，而不顯式計算所述hessian或其逆。

20.根據權利要求18所述的方法，其中，用于擴充所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的每一個的所述第一擴充變量、所述第二擴充變量和所述第三擴充變量使得所述sifrian反演能夠熟練地表征二階更新。

21.一種用于波形成像的方法，包括：

22.根據權利要求21所述的方法，其中，使用所述sifrian反演迭代更新所述可用模型，直到所述合成數據在所述匹配閾值內匹配所述觀測數據包括：

23.根據權利要求22所述的方法，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的一個或多個生成所述sifrian泛函包括：

24.根據權利要求22所述的方法，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個生成所述sifrian泛函包括：

25.根據權利要求22所述的方法，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個生成所述sifrian泛函包括：

26.根據權利要求22所述的方法，其中，從所述sifrian泛函中省略量化所述合成數據和所述觀測數據之間的失配的成本函數。

27.根據權利要求22所述的方法，其中，當處于平衡時，所述sifrian泛函為零。

28.一種用于波形成像和模型構建的系統，包括：

29.根據權利要求28所述的系統，其中，使用所述sifrian反演迭代更新所述可用模型，直到所述合成數據在所述匹配閾值內匹配所述觀測數據，包括：

30.根據權利要求29所述的系統，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個生成所述sifrian泛函包括：

31.根據權利要求29所述的系統，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個生成所述sifrian泛函包括：

32.根據權利要求29所述的系統，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個生成所述sifrian泛函包括：

33.根據權利要求29所述的系統，其中，從所述sifrian泛函中省略了量化所述合成數據和所述觀測數據之間的失配的成本函數。

34.根據權利要求29所述的系統，其中，當處于平衡時，所述sifrian泛函為零。

35.一種非暫時性計算機可讀介質，所述非暫時性計算機可讀介質包括一個或多個指令序列，當由一個或多個處理器執行時，使得計算系統執行操作，包括：

36.根據權利要求35所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，使用所述sifrian反演迭代更新所述可用模型，直到所述合成數據在所述匹配閾值內匹配所述觀測數據包括：

37.根據權利要求36所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個來生成所述sifrian泛函包括：

38.根據權利要求36所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個來生成所述sifrian泛函包括：

39.根據權利要求36所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，基于所述可用模型的所述波場方程、所述伴隨波場和所述梯度定義中的所述一個或多個來生成所述sifrian泛函包括：

40.根據權利要求36所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，從所述sifrian泛函中省略了量化所述合成數據和所述觀測數據之間的失配的成本函數。

技術總結
提供了使用全波形反演來進行被測介質成像的系統、方法和計算機可讀介質。全波形反演使用Sifrian泛函來充分利用Hessian信息，并通過在平衡時擴充和組合(555、560)從Sifrian泛函導出的數據來更新(575)模型。Sifrian反演(550)產生通常只有用全Hessian反演才能看到的被測介質的高分辨率圖像，并且可以產生這樣的圖像，而不需要超級計算機的計算能力或非常長的計算時間。

技術研發人員：F·B·梅霍亞奇,楊慶節,C·卡斯米
受保護的技術使用者：技術創新研究所-獨資有限責任公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28