本发明涉及地震勘探领域，更具体地，涉及一种tti介质层析反演成像方法及计算机可读存储介质。
背景技术
传统的地震偏移成像技术大都是基于地球介质为各向同性的假设，但是大量的观察和实验表明地球内部介质的各向异性是普遍存在的，如果运用基于各向同性的假设的偏移成像方法来处理各向异性探区的地震数据，将会严重影响速度分析的精度，继而降低地震偏移成像的准确性。
各向异性可分为vti垂直横向各向异性、tti倾斜横向各向异性和hti方位各向异性。其中，vti介质目前研究的比较多，而对tti和hti则研究的较少。而对应到地震勘探中的层析反演速度建模领域中，由于tti介质各参数量级不统一的问题，算法一直都在致力于研究不同反演策略对tti多参数反演的影响，因而造成一定程度上tti介质层析速度建模研究的滞后。
因此，有必要基于不同tti各向异性参数对旅行时的敏感性，开发一种tti介质层析反演成像方法。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现要素：
本发明提出了一种tti介质层析反演成像方法及计算机可读存储介质，其通过研究不同tti各向异性参数对旅行时的敏感性，采取参数化手段和策略进行层析反演对速度模型进行迭代更新，提供一种精确的tti各向异性的速度模型，为偏移成像打下良好基础。
根据本发明的一方面，提出了一种tti介质层析反演成像方法，包括：
输入数据；
基于tti介质的各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)其中的各向异性参数ε和δ进行反演，获取精确的参数ε和δ的结果；
基于所述精确的参数ε和δ的结果，对所述各向异性参数ε、δ和vp0进行反演，获取精确的参数ε、δ和vp0的结果；
基于所述精确的参数ε、δ和vp0的结果，对所述各向异性参数ε、δ、vp0和θ0进行反演，获取所述各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)的反演结果；
其中，vp0为沿对称轴方向的qp波相速度；ε和δ为thomsen参数；θ0为波前法线方向与对称轴的夹角。
优选地，对所述各向异性参数ε和δ反演时，所述各向异性参数vp0和θ0设为0，进行多次迭代获取所述各向异性参数ε和δ的反演结果。
优选地，对所述各向异性参数ε、δ和vp0反演时，所述各向异性参数θ0设为0，进行多次迭代获取所述各向异性参数ε、δ和vp0的反演结果。
优选地，对所述各向异性参数ε、δ、vp0和θ0反演，进行多次迭代获取所述各向异性参数ε、δ、vp0和θ0的反演结果。
根据本发明的另一方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现以下步骤：
基于tti介质的各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)其中的各向异性参数ε和δ进行反演，获取精确的参数ε和δ的结果；
基于所述精确的参数ε和δ的结果，对所述各向异性参数ε、δ和vp0进行反演，获取精确的参数ε、δ和vp0的结果；
基于所述精确的参数ε、δ和vp0的结果，对所述各向异性参数ε、δ、vp0和θ0进行反演，获取所述各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)的反演结果；
其中，vp0为沿对称轴方向的qp波相速度；ε和δ为thomsen参数；θ0为波前法线方向与对称轴的夹角。
优选地，对所述各向异性参数ε和δ反演时，所述各向异性参数vp0和θ0设为0，进行多次迭代获取所述各向异性参数ε和δ的反演结果。
优选地，对所述各向异性参数ε、δ和vp0反演时，所述各向异性参数θ0设为0，进行多次迭代获取所述各向异性参数ε、δ和vp0的反演结果。
优选地，对所述各向异性参数ε、δ、vp0和θ0反演，进行多次迭代获取所述各向异性参数ε、δ、vp0和θ0的反演结果。
根据本发明的一种tti介质层析反演成像方法及计算机可读存储介质，其优点在于：通过tti各向异性介质中不同参数对旅行时的不同敏感程度进行反演，大大提高了tti介质层析建模的精度，并能够提高偏移成像的精度。
本发明的方法和计算机可读存储介质具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的附图标记通常代表相同部件。
图1示出了tti介质各向异性参数对旅行时的敏感度图。
图2示出了根据本发明的一种tti介质层析反演成像方法的步骤的流程图。
图3示出了实际模型中tti介质各向异性参数中参数vp0的成像示意图。
图4a和图4b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的ε和δ双参数反演结果示意图。
图5a、图5b和图5c分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的vp0、ε和δ三参数反演结果示意图。
图6a、图6b、图6c和图6d分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的vp0、ε、δ和θ0四参数反演结果示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
由于tti各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)对旅行时的影响不同，反演更新量的尺度也会不同，因此对这些参数的敏感度分析是必要的。
旅行时与tti介质各向异性参数的关系为：
其中，vp0为沿对称轴方向的qp波相速度；ε和δ为thomsen参数；θ0为波前法线方向与对称轴的夹角。
将式(1)中的右边求导项移至左边，变形得到：
图1示出了tti介质各向异性参数对旅行时的敏感度图。
通过式(2)可以绘制tti介质各向异性参数对旅行时的敏感度的曲线，如图1所示，可以看出，tti介质各向异性参数对旅行时的敏感度是不同的，其中，ε最大，δ次之，vp0和θ0最不敏感，因此本发明决定先对最敏感的ε和δ两个参数进行反演策略设置。
根据本发明一种tti介质层析反演成像方法，可以包括：输入数据；基于tti介质的各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)其中的各向异性参数ε和δ进行反演，获取精确的参数ε和δ的结果；基于精确的参数ε和δ的结果，对各向异性参数ε、δ和vp0进行反演，获取精确的参数ε、δ和vp0的结果；基于精确的参数ε、δ和vp0的结果，对各向异性参数ε、δ、vp0和θ0进行反演，获取所述各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)的反演结果。
其中，vp0为沿对称轴方向的qp波相速度；ε和δ为thomsen参数；θ0为波前法线方向与对称轴的夹角。
根据tti介质各向异性参数对旅行时的敏感程度的不同，提出针对性的反演策略，能够大大提高tti介质层析建模的精度。
地球物理界中，层析反演是一种已知介质各向异性参数在可能不精确的前提下，射线穿越介质的计算旅行时与观测旅行时(即实际旅行时)存在一定残差，这部分残差是由介质各向异性参数不精确引起的，因此可以根据介质各向异性参数沿射线路径的积分即是旅行时残差这一理论对介质参数进行反演。因此根据以上已推导出的各向异性参数与旅行时残差的关系，便可以通过层析反演实现对各向异性参数的反演。
作为优选方案，对各向异性参数ε和δ反演时，各向异性参数vp0和θ0设为0，进行多次迭代获取各向异性参数ε和δ的反演结果。
对ε,δ双参数反演，根据式(1)所示的tti介质层析反演方程，方程左边为在实际模型参数下计算旅行时与观测旅行时的残差，方程右侧可以理解为不同tti介质各向异性参数沿着射线的积分，根据反演手段，如共轭梯度法等，便可以实现方程求解，得到反演后的tti介质的各向异性参数值。
作为优选方案，对各向异性参数ε、δ和vp0反演时，各向异性参数θ0设为0，进行多次迭代获取各向异性参数ε、δ和vp0的反演结果。
作为优选方案，对各向异性参数ε、δ、vp0和θ0反演，进行多次迭代获取各向异性参数ε、δ、vp0和θ0的反演结果。
通过对模型的测试，验证了本发明提出的反演策略能够实现tti介质各向异性参数的精确反演，并且该结果可以作为后续处理步骤的输入数据，提高了偏移成像的精度。
实施例
为便于理解本发明实施方式的方案及其效果，以下给出一个具体实施例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
图2示出了根据本发明的一种tti介质层析反演成像方法的步骤的流程图。
根据本发明的一种tti介质层析反演成像方法，包括以下步骤：
输入数据；
基于tti介质的各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)其中的各向异性参数ε和δ进行反演，获取精确的参数ε和δ的结果；
基于精确的参数ε和δ的结果，对各向异性参数ε、δ和vp0进行反演，获取精确的参数ε、δ和vp0的结果；
基于精确的参数ε、δ和vp0的结果，对各向异性参数ε、δ、vp0和θ0进行反演，获取所述各向异性参数(vp0,ε,δ,θ0)的反演结果；
其中，vp0为沿对称轴方向的qp波相速度；ε和δ为thomsen参数；θ0为波前法线方向与对称轴的夹角。
图3示出了实际模型中tti介质各向异性参数中参数vp0的成像示意图。
由于tti介质各向异性参数的成像示意图是一致的，所以仅以其中参数vp0为例，如图3所示，tti介质各向异性参数的成像接近圆形。
本实施例采用异常体模型，模型网格为201*201，网格大小为5m*5m，实际模型测得各向异性参数为vp0＝3000m·s-1,ε＝0.1,δ＝0,θ0＝0°，异常体各向异性参数为vp0＝3300m·s-1,ε＝0.2,δ＝0.1,θ0＝30°。采用地表激发，地下接收的观测方式，共41炮，每炮41道，炮点接收点均匀分布。
图4a和图4b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的ε和δ双参数反演结果示意图。
先对ε,δ双参数同时反演，其余参数设置初始值为0，经过10次迭代，反演结果如图4a和图4b所示，反演后的ε和δ与实际模型，如图3所示的参数成像接近，反演精度较高。
图5a、图5b和图5c分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的vp0、ε和δ三参数反演结果示意图。
将上述反演得到的ε,δ结果作为输入数据，进行ε、δ和vp0三参数同时反演，其余参数设置初始值为0，经过10次迭代，反演结果如图5a、图5b和图5c所示，反演后的ε、δ和vp0与实际模型，如图3所示的参数成像接近，反演精度较高。
图6a、图6b、图6c和图6d分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的vp0、ε、δ和θ0四参数反演结果示意图。
将上述反演得到的ε、δ和vp0的结果作为输入数据，进行ε、δ、vp0和θ04个各向异性参数同时反演，经过10次迭代，反演结果如图6a、图6b、图6c和图6d所示，ε、δ和vp0的反演结果与实际模型，如图3所示的参数成像接近，反演精度较高。只有θ0的反演结果与实际模型的参数有差距，这与该参数本身对旅行时的敏感度太弱有关。
以上已经描述了本发明的实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的实施例。在不偏离所说明的实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的实施例。