Comparison of 2-D and 3-D full waveform inversion imaging using wide-angle seismic data from the Deep Galicia Margin
Comparison of 2-D and 3-D full waveform inversion imaging using wide-angle seismic data from the Deep Galicia Margin
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使用深加利西亚边缘广角地震数据进行 2D 和 3D 全波形反演成像的比较
DOI：
10.1093/gji/ggab164
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发表时间：
2021
影响因子：
2.8
通讯作者：
Boddupalli B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Boddupalli B
全波形反演（FWI）是一种数据拟合技术，能够生成分辨率低至地震波长一半的高分辨率速度模型。FWI通常应用于密集采样的地震数据。在这项研究中，我们应用FWI三维广角地震数据采集稀疏间隔海底地震仪（OBS）从深加利西亚边缘以西的伊比利亚。我们的数据集采样的S-反射，低角度脱离目前在这一领域。在这里，我们强调2-D，2.5-D和3-D-FWI性能之间的差异，使用一个真实的稀疏间隔的数据集。我们进行了3-D FWI在时域和比较的结果与2-D和2.5-D FWI结果从剖面通过3-D模型。当叠加在多道地震图像上时，与2-D结果相比，3-D FWI结果更好地约束了前裂谷和同裂谷沉积物和结晶地壳内的复杂断层。此外，我们估计变量下的S-反射层沿着配置文件使用3-D FWI的上地幔的蛇纹化，达到最大的45%.Differences的数据残差的2-D，2.5-D和3-D反演表明，2-D反演时，使用稀疏的数据集可能容易过拟合。为了验证我们的结果，我们使用合成数据集进行测试，以恢复由最终模型中的反演引入的异常。基于我们的速度模型的比较，我们得出结论，使用3-D数据可以部分减轻接收器稀疏的问题在FWI。
Full waveform inversion (FWI) is a data-fitting technique capable of generating high-resolution velocity models with a resolution down to half the seismic wavelength. FWI is applied typically to densely sampled seismic data. In this study, we applied FWI to 3-D wide-angle seismic data acquired using sparsely spaced ocean bottom seismometers (OBSs) from the Deep Galicia Margin west of Iberia. Our data set samples the S-reflector, a low-angle detachment present in this area. Here we highlight differences between 2-D, 2.5-D and 3-D-FWI performances using a real sparsely spaced data set. We performed 3-D FWI in the time domain and compared the results with 2-D and 2.5-D FWI results from a profile through the 3-D model. When overlaid on multichannel seismic images, the 3-D FWI results constrain better the complex faulting within the pre- and syn-rift sediments and crystalline crust compared to the 2-D result. Furthermore, we estimate variable serpentinization of the upper mantle below the S-reflector along the profile using 3-D FWI, reaching a maximum of 45 per cent. Differences in the data residuals of the 2-D, 2.5-D and 3-D inversions suggest that 2-D inversion can be prone to overfitting when using a sparse data set. To validate our results, we performed tests to recover the anomalies introduced by the inversions in the final models using synthetic data sets. Based on our comparison of the velocity models, we conclude that the use of 3-D data can partially mitigate the problem of receiver sparsity in FWI.
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