基于NEWUOA的CRS叠加成像技术

韩复兴; 王源; 高正辉; 常志邈; 马飞; 秦昊; 尚浩

doi:10.13278/j.cnki.jjuese.20250271

吉林大学学报(地球科学版) ›› 2026, Vol. 56 ›› Issue (1) : 386 -396. DOI: 10.13278/j.cnki.jjuese.20250271

基于NEWUOA的CRS叠加成像技术

韩复兴, 王源, 高正辉, 常志邈, 马飞, 秦昊, 尚浩

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摘要

共反射面元(common reflection surface,CRS)叠加成像技术通过使用相邻共中心点道集信息提高地震数据信噪比,是处理低信噪比、低覆盖次数地震数据的关键技术。其三参数优化的搜索方法无论是经典的分步搜索还是同步的全局搜索,最终都需要局部优化算法提升精度,而传统的Nelder-Mead单纯形算法搜索方式简单,计算效率较低。本文采用一种无导数优化算法——新型无约束优化算法(new unconstrained optimization algorithm,NEWUOA)作为CRS叠加的精度提升算法。该算法通过动态构建二次插值模型,采用信赖域迭代策略,利用目标函数曲率信息提升计算效率。文中采用层状起伏模型和Marmousi2模型对该算法进行测试。结果显示,针对简单的层状起伏模型和复杂的Marmousi2模型,基于NEWUOA得到的相干值优化结果均普遍优于或等于基于Nelder-Mead单纯形算法得到的相干值优化结果,与Nelder-Mead单纯形算法相比,计算效率分别提升约48%和45%。这表明NEWUOA在保证CRS叠加优化精度的同时,能够显著提升计算效率,适合作为精度提升的计算工具。