使用与地下方位角和反射角相关的全波形反演产生速度模型
阅读说明：本技术 使用与地下方位角和反射角相关的全波形反演产生速度模型 (Generating velocity models using full waveform inversion related to subsurface azimuth and reflection angles ) 是由 康斯坦丁诺斯·钦戈斯 郑宇敦 金永成 于 2018-05-08 设计创作，主要内容包括：本公开描述了用于产生针对地下区域的速度模型的方法和系统,包括计算机实现的方法、计算机程序产品和计算机系统。一种计算机实现的方法包括：在数据处理装置处获得源波场和残余波场,其中,基于与地下区域相关联的地震数据来计算源波场和残余波场；由数据处理装置将源波场和残余波场分解为地下方位角和反射角域；由数据处理装置基于分解后的源波场和残余波场计算多个梯度方向分量；由数据处理装置基于与多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量相关联的方位角和角度来缩放多个梯度方向分量；基于缩放后的梯度方向分量计算梯度方向；以及使用梯度方向产生速度模型。(The present disclosure describes methods and systems, including computer-implemented methods, computer program products, and computer systems, for generating a velocity model for a subsurface region. A computer-implemented method comprising: obtaining, at a data processing device, a source wavefield and a residual wavefield, wherein the source wavefield and the residual wavefield are calculated based on seismic data associated with a subsurface region; decomposing, by the data processing device, the source wavefield and the residual wavefield into subsurface azimuth and reflection angle domains; calculating, by the data processing device, a plurality of gradient direction components based on the decomposed source and residual wavefields; scaling, by the data processing apparatus, the plurality of gradient direction components based on the azimuth angle and the angle associated with each of the plurality of gradient direction components; calculating a gradient direction based on the scaled gradient direction component; and generating a velocity model using the gradient direction.)
优先权声明
本申请要求于2017年5月17日递交的美国专利申请No.15/598,030的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本公开涉及产生地下结构的速度模型。
背景技术
在地球物理分析中，速度模型用于产生地下结构的图像。速度模型是影响地下结构的图像的质量的重要因素。好的速度模型可以提供对地下结构的更好的理解，并提高在地理区域内油气勘探或生产作业的效率。
发明内容
本公开描述用于产生速度模型的方法和系统，包括计算机实现的方法、计算机程序产品和计算机系统。一种用于产生速度模型的计算机实现的方法包括：在数据处理装置处获得源波场和残余波场，其中，基于与地下区域相关联的地震数据来计算源波场和残余波场；由数据处理装置将源波场和残余波场分解为地下方位角和反射角域；由数据处理装置基于分解后的源波场和残余波场计算多个梯度方向分量；由数据处理装置基于与多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量相关联的方位角和角度来缩放多个梯度方向分量；由数据处理装置基于缩放后的梯度方向分量计算梯度方向；以及使用梯度方向产生速度模型。
该方面的其他实现包括对应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，每个计算机程序都被配置为执行所述方法的动作。一个或多个计算机的系统可以被配置为通过安装在系统上的在操作中使得系统执行动作的软件、固件、硬件或软件、固件或硬件的组合来执行特定的操作或动作。一个或多个计算机程序可以被配置为通过包括指令来执行特定操作或动作，所述指令在由数据处理装置执行时使装置执行动作。
本说明书的主题的一个或多个实现的细节在附图和下面的描述中阐述。通过说明书、附图和权利要求书，所述主题的其他特征、方面和优点将变得显而易见。
附图说明
本专利或申请文件包含至少一个彩色附图。含有彩色附图的本专利或专利申请公开的副本将在提出请求并支付必要的费用后由专利商标局提供。
图1(包括图1A和图1B)示出了根据实现的地下图像。
图2示出了根据实现的使用AADFWI算法的示例速度模型产生处理。
图3是示出了根据实现的计算反射角的示意图。
图4是示出了根据实现的在反演处理期间应用地下方位角和反射角滤波的示意图。
图5(包括图5A、图5B和图5C)示出了根据实现的针对梯度方向的示例灵敏度核。
图6示出了根据实现的示例加权函数。
图7(包括图7A、图7B、图7C和图7D)示出了根据实现的AADFWI的示例数值测试。
图8示出了根据实现的示例速度模型产生处理。
图9是根据实现的地球物理成像系统的高级架构框图。
各附图中相似的附图标记和标号指示相似的要素。
具体实施方式
给出以下描述以使得本领域任何技术人员能够实现和使用所公开的主题，并且所述描述在一个或多个特定实现的上下文下提供。对公开的实现的各种修改对本领域技术人员而言是显而易见的，并且在不脱离本公开的范围的情况下，本文中所定义的一般原理可以适用于其他实现和应用。因此，本公开并非意在限于所描述的和/或示出的实现，而应赋予与本文公开的原理和特征一致的最宽范围。
本公开总体上描述了用于产生速度模型的方法和系统，包括计算机实现的方法、计算机程序产品和计算机系统。在某些情况下，可以通过源设备在源位置处将地震信号发送到地球的地下。地震信号的示例包括声学信号。地震信号穿过地下传播，并且可以被置于接收机位置处的接收机设备接收。在某些情况下，源设备、接收机设备或其组合可以置于地表处。信号可以向下传播，直到到达反射结构，之后向上朝向地表反射。因为信号通过地下结构被折射和反射，因此所接收的信号的特性包含地下结构的信息。可以分析所接收的信号以产生地下结构的图像。
在海上勘测中，***和水听器可以分别用作源设备和接收机设备。在采集期间，地震源从***阵列爆发。反射和折射的信号由水听器的拖缆采集。在陆地采集中，可以使用***作为***源，并且采用地震检波器作为接收机设备。在另一示例中，可以使用振动卡车作为源设备。也可以使用产生和接收地震信号的其他设备。
在某些情况下，可以收集包括采样接收的信号在内的地震数据，以建立共成像道集(CIG)或共反射点(CRP)。在地球物理分析中，CIG指代具有固定表面位置的整个图像的子集，用于测量固定图像点处的局部图像之间的变化。如果局部图像是反射角的函数，则将对应的CIG称为共角度道集(CAG)或角度域共成像道集(ADCIG)。
在某些情况下，CAG可以用于利用角度分析、偏移速度质量控制和偏移速度分析(migration velocity analysis)来确定幅度变化。当偏移速度正确时，来自各种入射角的图像集中在相同的深度上，从而产生关于CAG的平坦事件。相反，当速度有误差时，CAG中的事件将变为非平坦的。对来自非平坦事件的残余时差的测量可以用于估计偏移速度。可以通过使用计算机断层扫描算法来执行这种速度估计。所估计的偏移速度可以用于精细化速度模型，并且确定信号传播通过地下结构的正确速度。利用正确的速度模型，可以基于所收集的地震数据产生地下结构的图像。
在某些实现中，可以在分析偏移中使用逆时偏移(RTM)。RTM算法包括对以下项的计算：源波场的前向传播、接收机波场的后向传播、以及这两个被计算的波场之间的关联成像条件。在某些情况下，源波场和接收机波场可以分别称为前向波场和后向波场。
使用双向波动方程，RTM可以产生复杂地下结构(盐下储层)的图像，关注陡倾事件(盐岩侧翼区域)，并提供更准确的图像幅度以用于地震解释。因此，可以在偏移速度分析中使用RTM CAG，而不是使用单向波动方程偏移、基尔霍夫或波束偏移方法。基于先进的RTM技术产生CAG的经济有效的方法将有助于提高地下分析的效率。
在某些情况下，地震全波形反演(FWI)可以用于建立针对RTM的速度模型。FWI是一个迭代优化过程，其将观测数据和建模数据之间的误差最小化。常规FWI通常使用基于梯度的或基于最速下降的方法。在某些情况下，局部极小值和高度非线性效应会是该方法的问题。因此，FWI的成功应用可以取决于以下因素：低频信息、良好的起始模型和长偏移距数据(offset data)。其中，低频信息和长偏移距数据可以与数据采集阶段相关联，同时起始模型可以与数据处理阶段相关联。如果在观测数据中不存在低频分量并且偏移距范围有限，则可以使用很好地描绘背景速度的好的起始速度模型来解决这些问题。因此，重建背景速度(长波长速度)是FWI应用的重要因素之一。
重建长波长速度模型的方法可以包括：使用大阻尼系数来产生极低频信息，通过使用希尔伯特变换从信号中获取包络信息，以及采用波场分解方法来抑制反向散射的噪声。将梯度方向分离为断层扫描项和偏移项并且增强梯度方向的固有断层扫描项可以帮助恢复长波长结构。在某些情况下，可以使用基于散射角分析的波数滤波。在反演处理期间，通过从大规模到小规模的角度域波数滤波器来选择性地更新具有不同规模的速度模型。逐渐放宽散射角可以使速度模型以更稳定和准确的方式被逼近，并且避免陷入局部极小值。
在某些情况下，与方位角和角度相关的FWI(AADFWI)可以用于通过使用光流将前向波场和后向波场分解为角度域以及空间和时间域。通过避免执行变换计算(例如，希尔伯特变换)，该方法可以减少计算的开销，并且更适用于3维(3D)应用。使用光流来确定相对于每个方向的波场的每个矢量。然后可以计算两个波场之间的地下方位角和反射角。当给出反射主导数据而没有低频分量时，新的梯度方向补偿逐渐消失的长波信息。使用大反射角有助于恢复长波长结构，并减轻沿FWI的梯度方向的周期跳跃和偏移足迹(migrationfootprint)。当恢复了长波长结构时，就可以放宽角度范围，使得FWI可以集中在短波长结构上。因此，可以获得高分辨率速度模型。
图1(包括图1A和图1B)示出了根据实现的地下图像。图1A和图1B包括在不同交叉线(建构线(xline))处的示例CAGS 102、表示相对于从0度角到30度角的叠加剖面的图像104、以及表示相对于从70度角到90度角的叠加剖面的图像106。如在图像106中所示，大反射角的叠加图像是RTM中的伪影。然而，与产生这种图像相关的前向传播的波场和后向传播的波场正沿相同的方向传播并且包含长波长信息。因此，该信息应保留在FWI中以恢复长波长结构。
图2示出了根据实现的使用AADFWI算法的示例速度模型产生处理200。为了清楚地呈现，下文的描述在图1和图3至图9的上下文下总括性地描述处理200。然而，应该理解，处理200可以视情况而定例如通过任何其他合适的系统、环境、软件和硬件、或者系统、环境、软件和硬件的组合来执行。在某些情况下，处理200可以在大规模计算机集群、超级计算机或任何其他计算设备或计算设备的集合上执行。在一些实现中，处理200的各个步骤可以并行、组合、循环和/或以任意顺序运行。
在202处，对源信号数据执行前向时域传播建模。源信号数据包括源信号的样本数据，该源信号由源设备发送到地理区域的地下中。在某些情况下，源信号数据是由源设备产生的源子波的记录。备选地或组合地，源信号数据可以是使用数学函数(例如，Ricker子波函数)或源信号的其他模拟和近似的计算机产生的源激励。在前向时域传播建模处理期间，使用源信号数据和初始速度模型计算从源位置到接收机位置的多个源波场。在初始速度模型的一个示例中，位置点处的速度可以随位置点的深度而线性增加。可以基于其他假设或推导处理获得初始速度模型的其他示例。可以计算与特定时间步长和源位置与接收机位置之间的特定位置相对应的每个源波场。对应于接收机位置的源波场称为建模的接收机数据
在204处，计算残差矢量。可以通过比较建模的接收机数据和观测的数据来计算残差矢量。观测的数据可以是由接收机设备在接收机位置处接收的接收机信号数据的时域样本。
在206处，对残差矢量执行后向时域传播建模。在FWI中，残差矢量用作用于产生后向波场的源。例如，在后向时域传播建模处理期间，使用残差矢量和初始速度模型计算从接收机位置到源位置的多个残余波场。每个残余波场与特定时间步长和接收机位置与源位置之间的特定位置相对应。
在210处，使用光流分解源波场和残余波场。源波场和残余波场可以分解为地下方位角和反射角域以及时间和空间域。
通过对源波场和残余波场应用光流，可以获得每个时间步长处每个波场的运动矢量。这些运动矢量表示相应时间步长处的瞬时波传播。这些矢量之间的角度可以通过计算矢量的点积来计算。对于2维(2D)分析，分别计算2个矢量在x轴和z轴上的点积。对于3-D分析，分别计算3个矢量在x轴、y轴和z轴上的点积。
下面是用于计算运动矢量M的示例光流方程：
Dxux+Dyuy+Dzuz+Dt＝0 (1)
其中
这里，Di指示相对于每个传播方向和时间的波场P的偏导数，u表示每个方向的矢量，其是该问题M(ux，uy，uz)的解。通过采用Horn和Schunck(HS)求解方程(1)，该求解过程变成使目标函数C最小化的优化处理，目标函数C如下：
其中
并且α是加权因子。然后，给出迭代解如下：
其中，上划线符号表示由相邻点根据拉普拉斯算子获得的加权平均值。
最后，通过以下方程计算单个点处的两个波场之间的地下反射角θref和地下方位角
以及
其中，由下标s和r表示的p分别指示源波场和残余波场，θo是两个矢量之间的张开角，nx是x轴上的单位矢量，为(1，0，0)。
图3是示出了根据实现的计算反射角的示意图。如图3所示，计算沿从源位置(表示为“S”)到接收位置(表示为“R”)的前向路径302的源波场。类似地，还计算沿从接收机位置到源位置的后向路径304的残余波场。位置310表示在前向路径302和后向路径304两者上的位置。
如右边的放大图所示，基于位置310处的源波场获得的源矢量312和基于位置310处的残余波场获得的残差矢量314对应于相同的位置310。地下反射角θref和地下方位角可以使用方程(6)计算，其中ps由源矢量312取代，pr由残差矢量314取代。
返回图2，FWI的梯度方向可以通过前向(源)传播的波场和后向(残余)传播的波场之间的相关性获得，如下所示：
其中，C是FWI的目标函数，v表示速度。方程(7)也可以以角度域方法表示：
在212处，对源波场和残余波场进行滤波。方程7中的常规梯度方向及其在方程8中的分解形式可以通过使用每个时间步长处每个单个点上的前向波场和后向波场的相关性来计算。为了根据那些方程提取长波长信息，可以使用用于角度滤波的滤波器。用于AADFWI的滤波器可以表示为：
其中
下标1和2表示范围内的最小角度和最大角度。为方便起见，方程9可以重写为：
其中
在214a处，对滤波后的源波场执行傅立叶变换，以获得相对于一组频率分量的单色虚拟源波场。类似地，在214b处，对滤波后的残余波场执行傅立叶变换，以获得相对于该组频率分量的单色残余波场。该组频率分量可以被选择为以要在FWI处理中分析的频率范围为目标。
在216处，基于滤波后的波场来计算梯度方向和Hessian矩阵。图4是示出了根据实现的在反演处理期间应用方位角和角度滤波的示意图400。红点指示通过方程12获得的值。当针对所有轴进行叠加时，立方体在常规梯度方向立方体的单个点处减小。如果滤波器应用于一定范围的角度(地下反射角)(例如，在θ1和θ2之间)以及方位角(地下方位角)(例如，在
在218处，通过滤波后的梯度方向更新速度模型。处理200返回到202，在202处，基于更新后的速度模型执行前向传播建模。在每次迭代中，可以选择不同的滤波范围。在FWI的早期阶段处，梯度方向集中在长波长结构上，通过减小滤波范围而集中在高分辨率结构上。例如，滤波范围可以在早期迭代中集中在大角度信息(例如，70度至90度)上。在取得长波长结构之后，可以在稍后的迭代中将滤波范围设置为较小的角度(例如，0度至30度)。
图5(包括图5A、图5B和图5C)示出了根据实现的针对梯度方向的示例灵敏度核。在FWI中，灵敏度核描述如何相对于数据残差改变在地球模型中扰动模型参数。因为灵敏度核在常规梯度方向上包括低波数和高波数(长波长和短波长)两者，因此FWI处理趋向于同时将两者反演(invert)。结果通常受到高波数分量的RTM足迹的影响，并且当初始猜测不足时，解可能会陷入在局部极最小值。如前所述，角度滤波可以视为灵敏度核分解。在常规的梯度方向上，因为高波数结构集中在梯度方向上的偏移项(其通常比反射主导数据中的断层扫描项强得多)上，因此可能难于更新背景速度。图5A至图5C包括图像502、504和506。图像502表示全灵敏度核。该全的核包含偏移项和断层扫描项两者。偏移项包括高波数分量，断层扫描项包括低波数分量。断层扫描项的重建对于成功的FWI应用非常重要。通过在应用先前讨论的方位角和角度滤波时将θ1和θ2设置为0和40来获得图像504。通过在应用先前讨论的方位角和角度滤波时将θ1和θ2设置为40和90来获得图像506。如图所示，通过图像504中所示的偏移项和图像506中所示的断层扫描项分开灵敏度核。
在某些情况下，可以使用加权函数来衰减相对于方位角和角度的值，而不是使用前面讨论的滤波。在这种情况下，处理200可以跳过212以及在216处在计算梯度和Hessian矩阵时应用加权函数，并且在218处通过加权的梯度方向来更新速度模型。
将可变加权应用于方程11，方程可以重写为：
其中
为方便起见，省略了方位角的测距，方程13可以重写为：
其中
方程13至16示出针对每个角度范围的梯度方向可以分别通过加权因子w1、w2...、wn进行加权。当加权因子设置为1时，结果退化为常规的梯度方向。图6示出了根据实现的示例加权函数602、604和606。加权函数可以表示为：
y＝1-a cos(x) (17)
其中，a表示余弦函数的系数。对于加权函数602，a被设置为1，其中较大的反射角加权较大，较小的角度被衰减。a随着迭代的进行而减小，以相对于所有角度范围给出类似的加权。例如，如分别由加权函数604和606表示的，a变为0.5和0.1。最后，当a达到0或接近0时，根据该加权函数的计算的梯度方向变为与常规的梯度方向相同。
在某些情况下，除滤波处理外，还可以使用加权函数。例如，替代将滤波的范围之外的波场填充零，可以使用加权因子。对于滤波的范围之外的波场，可以使加权因子的值逐渐衰减以使其接近零。
图7(包括图7A、图7B、图7C和图7D)示出了根据实现的AADFWI的示例数值测试。这里，使用了合成的Marmousi模型，并从原始模型添加水层。时域有限差建模(Time domainfinite difference modeling)已经用于产生针对观测的数据的合成炮点道集，并且192个源与主导频率为10Hz的Ricker子波一起使用。最大偏移距为6km。时频混合域算法采用了从5Hz到8Hz的9个离散的频率，以用于反演处理。针对每个炮点和每个频率估计源子波。图7A至图7D包括图像702、704、706和708。图像702表示真实模型。图像704表示初始模型。对于速度的初始猜测，采用在深度上逐渐增加速度。图像706表示不使用滤波的FWI结果。如图像706所示，由于缺少低频分量和较差的初始模型，可以观察到严重的周期跳跃噪声和局部极小值。图像708表示使用先前描述的AADFWI的FWI结果。可以观察到没有周期跳跃和噪音的更稳定、更准确的结果。在该示例中，使用角度滤波方法，其通过将不在范围内的角度填充为零来对梯度进行加权。在迭代的早期阶段处，AADFWI仅使用较大角度，然后随着迭代的进行，最小角度将被放宽。当初始模型较差且缺乏低频时，AADFWI给出更为鲁棒的反演结果，而常规模型受周期跳跃影响。
图8示出了根据实现的示例速度模型产生处理800。为了清楚地呈现，下文的描述在图1至图7和图9的上下文下总括性地描述处理800。然而，应该理解，处理800可以视情况而定例如通过任何其他合适的系统、环境、软件和硬件、或者系统、环境、软件和硬件的组合来执行。在某些情况下，处理800可以在大规模计算机集群、超级计算机或任何其他计算设备或计算设备的集合上执行。在一些实现中，处理800的各个步骤可以并行、组合、循环和/或以任意顺序运行。
在802处，在数据处理装置处获得源波场和残余波场。基于与地下区域相关联的地震数据来计算源波场和残余波场。地震数据包括接收机信号数据和源信号数据。
在804处，使用光流处理将源波场和残余波场分解为地下方位角和反射角域。在某些情况下，基于方程(5)和(6)执行分解。
在806处，基于源波场和残余波场来计算多个梯度方向分量。在某些情况下，基于方程(12)计算多个梯度方向分量。
在808处，多个梯度方向分量中的每一个梯度方向分量基于与相应梯度方向分量相关联的方位角和角度来缩放。在某些情况下，可以使用基于方程(10)的滤波处理来执行缩放。备选地，可以使用基于方程(15)的加权函数来执行缩放。
在810处，基于缩放后的梯度方向分量来计算梯度方向。在812处，基于梯度方向来产生地下区域的速度模型。在某些情况下，可以在迭代过程中更新速度模型。最终的速度模型可以用于产生地下图像。地下图像可以用于提供对地下结构的更好的理解，并且提高地理区域内油气勘探或生产作业的效率。
图9是根据实现的基于本文描述的方法产生速度模型的地球物理成像系统900的高级架构框图。从高层面来看，所示的系统900包括与网络930耦接的地球物理图像处理计算机902。
所描述的说明仅仅是所描述的主题的一种可能的实现，并非旨在将本公开限制为单个描述的实现。本领域普通技术人员将理解这样的事实，根据本公开，所描述的组件可以以备选的方式连接、组合或使用。
网络930促进计算机902与其他组件(例如，获得针对位置的观测的数据并将观测的数据发送到计算机902的组件)之间的通信。网络930可以是无线或有线网络。网络930可以是存储器管道、硬件连接或组件之间的任何内部或外部通信路径。
计算机902包括被配置为执行本文所述方法的计算系统。在某些情况下，该方法的算法可以用可执行计算代码(例如，C/C++可执行代码)来实现。在某些情况下，计算机902可以包括运行批量应用的独立的Linux系统。在某些情况下，计算机902可以包括具有足够的存储器大小以处理地球物理数据的每个块的移动或个人计算机。
计算机902可以包括包含输入设备(例如键区、键盘、触摸屏、麦克风、语音识别设备、能够接受用户信息的其他设备)和/或传达与计算机902的操作相关联的信息(包括数字数据、视觉和/或音频信息或GUI)的输出设备在内的计算机。
计算机902可以用作客户端、网络组件、服务器、数据库或其他持久性设备和/或系统900的任何其他组件。在一些实现中，计算机902的一个或多个组件可以被配置为在基于云计算的环境中操作。
从高层面来看，计算机902是可操作用于接收、发送、处理、存储或管理与系统900相关联的数据和信息的电子计算设备。根据一些实现，计算机902还可以包括或通信地耦接到应用服务器、电子邮件服务器、网络服务器、缓存服务器、流传输数据服务器、商业智能(BI)服务器和/或其他服务器。
计算机902可以通过网络930从客户端应用(例如，在另一计算机902上执行的应用)接收请求，并通过在适当的软件应用中处理所述请求来响应所接收的请求。此外，还可以从内部用户(例如，从命令控制台或通过另一适当的访问方法)、外部或第三方、其他自动化应用以及任何其他适当的实体、个人、系统或计算机向计算机902发送请求。
计算机902的每个组件可以使用系统总线903进行通信。在一些实现中，计算机902的任意和/或所有组件(不论硬件和/或软件)可以使用应用编程接口(API)912和/或服务层913通过系统总线903与彼此和/或与接口904进行接口连接。API 912可以包括针对例程、数据结构和对象类的规范。API 912可以是独立于或依赖于计算机语言的，并且指的是完整的接口、单个功能或甚至是API集合。服务层913向计算机902和/或系统900提供软件服务。计算机902的功能可以对于使用该服务层的所有服务消费者是可访问的。软件服务(例如，由服务层913提供的软件服务)通过定义的接口提供可重用的、定义的业务功能。例如，接口可以是以JAVA、C++或以可扩展标记语言(XML)格式或其他合适格式提供数据的其他合适语言编写的软件。尽管被示为计算机902的集成组件，但是备选实现可以将API 912和/或服务层913示为相对于计算机902和/或系统900的其他组件独立的组件。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，API 912和/或服务层913的任意或所有部分可以被实现为另一软件模块、企业应用或硬件模块的子模块或副模块。
计算机902包括接口904。尽管在图9中被示为单个接口904，但是可以根据计算机902和/或系统900的特定需求、期望或特定实现方式而使用两个或更多个接口904。接口904由计算机902用于与连接到网络930的分布式环境(无论是否示出)中的其它系统(包括在系统900内)通信。通常，接口904包括以合适组合的软件和/或硬件编码的逻辑，并且可操作用于与网络930通信。更具体地，接口904可以包括支持与通信相关联的一个或多个通信协议的软件，使得网络930或接口的硬件可操作用于在所示出的系统900内部和外部传送物理信号。
计算机902包括处理器905。尽管在图9中被示为单个处理器905，但是可以根据计算机902和/或系统900的特定需求、期望或特定实现来使用两个或更多个处理器。通常，处理器905执行指令并操纵数据以执行计算机902的操作。具体地，处理器905执行处理地球物理数据所需的功能。
计算机902还包括存储器906，其保存用于计算机902和/或系统900的其他组件的数据。尽管在图9中被示为单个存储器906，但是可以根据计算机902和/或系统900的特定需求、期望或特定实现来使用两个或更多个存储器。尽管存储器906被示为计算机902的集成组件，但是在备选实现中，存储器906可以在计算机902和/或系统900的外部。
应用907是根据计算机902和/或系统900的特定需求、期望或特定实现来提供功能(尤其是关于处理地球物理数据所需的功能)的算法软件引擎。例如，应用907可以用作图1至图8中所描述的一个或多个组件/应用。此外，尽管被示为单个应用907，但是应用907可以被实现为计算机902上的多个应用907。此外，尽管被示出为与计算机902集成，但是在备选实现中，应用907可以在计算机902和/或系统900的外部。
可以存在与系统900相关联的或在其外部的并通过网络930进行通信的任意数量的计算机902。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，术语“客户端”、“用户”和其他适当的术语可以视情况而定互换使用。此外，本公开包含许多用户可以使用一个计算机902，或者一个用户可以使用多个计算机902。
所描述的主题的实现可以单独或组合地包括一个或多个特征。
例如，在第一实现中，一种用于产生针对地下区域的速度模型的计算机实现的方法，包括：在数据处理装置处获得源波场和残余波场，其中，基于与地下区域相关联的地震数据来计算源波场和残余波场；由数据处理装置将源波场和残余波场分解为地下方位角和反射角域；由数据处理装置基于分解后的源波场和残余波场计算多个梯度方向分量；由数据处理装置基于与多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量相关联的方位角和角度来缩放多个梯度方向分量；由数据处理装置基于缩放后的梯度方向分量计算梯度方向；以及使用梯度方向产生速度模型。
前述和其他所述实现可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个：
与以下特征中的任何特征可组合的第一特征，该方法还包括：使用迭代过程更新速度模型，其中在迭代过程的每次迭代中使用不同的缩放因子。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第二特征，其中，迭代过程包括第一迭代和第二迭代，在第一迭代中使用与第一角度相对应的第一缩放因子，在第二迭代中使用与第二角度相对应的第二缩放因子，并且第一角度大于第二角度。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第三特征，其中，使用光流处理来执行分解。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第四特征，其中，缩放包括：基于方位角和角度的范围对多个梯度方向分量应用滤波器。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第五特征，其中，缩放包括：应用加权函数，该加权函数利用相应的加权因子对多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量进行加权。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第六特征，其中，分解包括使用光流处理来计算反射角。
在第二实现中，一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，当该指令被执行时，使计算设备执行以下操作：在数据处理装置处获得源波场和残余波场，其中，基于与地下区域相关联的地震数据来计算源波场和残余波场；由数据处理装置将源波场和残余波场分解为方位角和角度域；由数据处理装置基于分解后的源波场和残余波场计算多个梯度方向分量；由数据处理装置基于与多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量相关联的方位角和角度来缩放多个梯度方向分量；由数据处理装置基于缩放后的梯度方向分量计算梯度方向；以及使用梯度方向产生速度模型。
前述和其他所述实现可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个：
与以下特征中的任何特征可组合的第一特征，该操作还包括：使用迭代过程更新速度模型，其中在迭代过程的每次迭代中使用不同的缩放因子。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第二特征，其中，迭代过程包括第一迭代和第二迭代，在第一迭代中使用与第一角度相对应的第一缩放因子，在第二迭代中使用与第二角度相对应的第二缩放因子，并且第一角度大于第二角度。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第三特征，其中，使用光流处理来执行分解。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第四特征，其中，缩放包括：基于方位角和角度的范围对多个梯度方向分量应用滤波器。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第五特征，其中，缩放包括：应用加权函数，该加权函数利用相应的加权因子对多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量进行加权。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第六特征，其中，分解包括使用光流处理来计算反射角。
在第三实现中，一种设备包括：至少一个硬件处理器；以及非暂时性计算机可读存储介质，耦接到该至少一个硬件处理器并存储用于由该至少一个硬件处理器执行的编程指令，其中，当编程指令被执行时，使该至少一个硬件处理器执行包括以下项的操作：获得源波场和残余波场，其中，基于与地下区域相关联的地震数据来计算源波场和残余波场；将源波场和残余波场分解为地下方位角和反射角域；基于分解后的源波场和残余波场计算多个梯度方向分量；基于与多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量相关联的方位角和角度来缩放多个梯度方向分量；基于缩放后的梯度方向分量计算梯度方向；以及使用梯度方向产生速度模型。
前述和其他所述实现可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个：
与以下特征中的任何特征可组合的第一特征，该操作还包括：使用迭代过程更新速度模型，其中在迭代过程的每次迭代中使用不同的缩放因子。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第二特征，其中，迭代过程包括第一迭代和第二迭代，在第一迭代中使用与第一角度相对应的第一缩放因子，在第二迭代中使用与第二角度相对应的第二缩放因子，并且第一角度大于第二角度。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第三特征，其中，使用光流处理来执行分解。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第四特征，其中，缩放包括：基于方位角和角度的范围对多个梯度方向分量应用滤波器。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第五特征，其中，缩放包括：应用加权函数，该加权函数利用相应的加权因子对多个梯度方向分量中的每个梯度方向分量进行加权。
与前述或以下特征中的任何特征可组合的第六特征，其中，分解包括使用光流处理来计算反射角。
在本说明书中描述的主题和功能操作的实现可以实现在下述形式中：数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、计算机硬件，包括在本说明书中公开的结构及其结构等同物、或它们中的一个或多个的组合。在本说明书中描述的主题的实现可以被实现为在有形非暂时性计算机存储介质上编码的一个或多个计算机程序，即计算机程序指令的一个或多个模块，用于由数据处理装置执行或者控制数据处理装置的操作。备选地或附加地，程序指令可以编码在人工产生的传播信号(例如，机器产生的电、光或电磁信号)上，所述信号被产生以对信息进行编码，以传输给合适的接收机装置，以供数据处理装置执行。计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。
术语“数据处理装置”、“计算机”或“电子计算机设备”(或本领域普通技术人员所理解的等同物)是指数据处理硬件，并且包括用于处理数据的各种装置、设备和机器，例如包括可编程处理器、计算机、或多个处理器或计算机。该装置还可以是或还包括专用逻辑电路，例如中央处理单元(CPU)、FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。在一些实现中，数据处理装置和/或专用逻辑电路可以是基于硬件的和/或基于软件的。可选地，装置可以包括为计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或者它们中的一个或多个的组合的代码。本公开考虑具有或不具有常规操作系统(例如，LINUX、UNIX、WINDOWS、MAC OS、ANDROID、IOS或任何其他合适的常规操作系统)的数据处理装置的使用。
可以以任何形式的编程语言来写计算机程序(也可以称作或描述为程序、软件、软件应用、模块、软件模块、脚本或代码)，所述编程语言包括：编译或解译语言、或者声明或程序语言，并且可以以任何形式来部署计算机程序，包括部署为单独的程序或者部署为适合于用于计算环境的模块、组件、子例程、或者其他单元。计算机程序可以但不是必须与文件系统中的文件相对应。程序可以存储在保持其他程序或数据(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中、专用于所讨论的程序的单个文件中、或者多个协同文件中(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码的一部分的文件)。计算机程序可以被部署为在一个计算机上或者在位于一个站点或分布在多个站点并且通过通信网络互连的多个计算机上执行。尽管各图中所示的程序的部分被示为通过各种对象、方法或其他处理实现各种特征和功能的各个模块，但是视情况程序可以替代地包括多个子模块、第三方服务、组件、库等。相反，各种组件的特征和功能可以视情况组合成单个组件。
本说明书中描述的处理和逻辑流可以由一个或多个可编程计算机来执行，所述一个或多个可编程计算机执行一个或多个计算机程序以通过操作输入数据并且产生输出来执行功能。处理和逻辑流也可以由专用逻辑电路(例如，CPU、FPGA或ASIC)来执行，并且装置也可以被实现为专用逻辑电路(例如，CPU、FPGA或ASIC)。
适合于执行计算机程序的计算机可以基于通用或专用微处理器、这两者或任何其他类型的CPU。通常，CPU将从只读存储器(ROM)或随机存取存储器(RAM)或者这二者接收指令和数据。计算机的必不可少的元件是用于执行指令的CPU和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个和或多个大容量存储设备(例如，磁盘、磁光盘或光盘)，或可操作耦接到这样的大容量存储设备以便从其接收数据或向其发送数据或者这两者。然而，计算机不必非要具有这些设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，例如，移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频或视频播放器、游戏机、全球定位系统(GPS)接收机或者便携式存储设备(例如，通用串行总线(USB)闪存驱动器)，仅举几个示例。
适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质(暂时或非暂时的)包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，其包括例如半导体存储器设备(例如可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)和闪存设备)；磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)；磁光盘；以及CD ROM、DVD+/-R、DVD-RAM和DVD-ROM盘。存储器可以存储各种对象或数据，包括：高速缓存区、类(class)、框架、应用、备份数据、工作、网页、网页模板、数据库表格、存储业务和/或动态信息的知识库、以及包括任何参数、变量、算法、指令、规则、约束、对其的引用在内的任意其他适当的信息。此外，存储器可以包括任何其他适当的数据，比如测井、策略、安全或访问数据、报告文件等等。处理器和存储器可以由专用逻辑电路来补充或者并入到专用逻辑电路中。
为了提供与用户的交互，本说明书中描述的主题可以实现在计算机上，该计算机具有用于向用户显示信息的显示设备(例如，CRT(阴极射线管)、LCD(液晶显示器)、LED(发光二极管)或等离子监视器)和用户可以向计算机提供输入的键盘和指点设备(例如，鼠标、轨迹球或轨迹板)。还可以使用触摸屏(例如，具有压敏性的平板计算机表面、使用电容或电感测的多点触摸屏或其他类型的触摸屏)向计算机提供输入。其他类型的设备也可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈，例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；以及可以以任何形式(包括声音、语音或触觉输入)来接收来自用户的输入。此外，计算机可以通过向用户使用的设备发送文档和从该设备接收文档来与用户交互；例如，通过响应于从用户客户端设备上的web浏览器接收的请求而向所述web浏览器发送网页，来与用户交互。
术语“图形用户界面”或GUI可以以单数或复数形式使用，以描述一个或多个图形用户界面以及特定图形用户界面的每一次显示。因此，GUI可以表示任何图形用户界面，包括但不限于web浏览器、触摸屏或处理信息并且有效地向用户呈现信息结果的命令行界面(CLI)。通常，GUI可以包括多个用户界面(UI)要素，其中一些或全部与web浏览器相关联，例如可由商业套件用户操作的交互式字段、下拉列表和按钮。这些和其他UI要素可以与web浏览器的功能相关或表示web浏览器的功能。
本说明书中描述的主题的实现可以实现在计算系统中，该计算系统包括后端组件(例如，数据服务器)、或包括中间件组件(例如，应用服务器)、或者包括前端组件(例如，具有用户通过其可以与本说明书中描述的主题的实现进行交互的图形用户界面或者web浏览器的客户端计算机)、或者一个或多个此类后端组件、中间件组件或前端组件的任意组合。系统的组件可以通过任何形式的有线和/或无线数字数据通信或者有线和/或无线数字数据通信的任何介质(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(LAN)、无线电接入网(RAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、全球微波接入互操作性(WIMAX)、使用例如802.11a/b/g/n和/或802.20的无线局域网(WLAN)、互联网的全部或一部分、和/或一个或多个位置处的任何其他通信系统。网络可以在网络地址之间传送例如网际协议(IP)分组、帧中继帧、异步传输模式(ATM)单元、语音、视频、数据和/或其他合适的信息。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般彼此远离并且通常通过通信网络进行交互。客户端和服务器的关系通过在相应计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生。
在一些实现中，计算系统的任何或全部组件(硬件和/或软件)可以使用应用编程接口(API)和/或服务层彼此和/或与接口进行接口连接。API可以包括例程、数据结构和对象类的规范。API可以是独立于或依赖于计算机语言的，并且指的是完整的接口、单个功能或甚至是API集合。服务层向计算系统提供软件服务。计算系统的各种组件的功能对于所有服务消费者来说可以是经由该服务层可访问的。软件服务通过定义的接口提供可重用的、定义的业务功能。例如，接口可以是以JAVA、C++或以可扩展标记语言(XML)格式或其他合适格式提供数据的其他合适语言编写的软件。API和/或服务层可以是与计算系统的其他组件相关的集成组件和/或独立组件。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，服务层的任何或全部部分可以被实现为另一软件模块、企业应用或硬件模块的子模块或副模块。
尽管本说明书包含许多特定的实现细节，然而这些细节不应被解释为对任何发明的范围或可以要求保护的事项的范围构成限制，而是用于描述特定于具体发明的具体实现的特征。在单个实现中，还可以组合实现本说明书中在独立实现的上下文中描述的某些特征。反之，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以在多个实现中分开地或以任何合适的子组合来实现。此外，尽管特征可以在上面描述为在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合的一个或多个特征在一些情况下可以从组合中删除，并且所要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变体。
已经描述了本主题的特定实现。对于本领域技术人员显而易见的是，所描述的实现的其它实现、改变和置换在所附权利要求的范围内。尽管在附图或权利要求中以特定顺序描述了操作，但这不应被理解为：为了实现期望的结果，要求按所示的特定顺序或按相继的顺序来执行这些操作，或者要求执行所有所示的操作(一些操作可以看作是可选的)。在某些情境下，多任务处理和并行处理可能是有利的。
此外，上述实现中的各种系统模块和组件的分离和/或集成不应被理解为在所有实现中要求这样的分离和/或集成，并且应该理解的是，所描述的程序组件和系统一般可以一起集成在单个软件产品或封装为多个软件产品。
因此，上述对示例实现的描述不限定或限制本公开。在不脱离本公开的精神和范围的情况下，还可以存在其他改变、替换和变化。
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