【摘 要】
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微分相似优化（Differential Semblance Optimization,DSO）法是一种可以有效避免非线性最小二乘反演过程中不聚焦问题的速度反演方法。基于DSO原理的波动方程偏移速度分析将成像
【机 构】
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中国石油大学华东地球科学与技术学院
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微分相似优化（Differential Semblance Optimization,DSO）法是一种可以有效避免非线性最小二乘反演过程中不聚焦问题的速度反演方法。基于DSO原理的波动方程偏移速度分析将成像道集的聚焦或者拉平程度作为速度判定的准则,其目标泛函具有良好的凸性,可以有效避免局部极值问题,目标泛函的梯度较为光滑,并且对地震数据中低频成分的要求较低,对速度模型中背景速度的估计较为准确。一般情况下,DSO方法利用偏移距域共成像点道集建立目标泛函,文中利用角度域共成像点道集建立目标泛函对速度的准确性进
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