Optimized time-lapse acquisition design via spectral gap ratio minimization
针对时移地震采集成本高的问题，提出基于图论和谱隙比最小化的算法，自动设计稀疏非重复采集几何，以利于波场恢复。
2023-02-03 physics.geo-ph
Anomalous-diffusion synthesis of non-Gaussian reservoir anomalies for time-lapse seismic inversion
Universidade Federal do Rio Grande do Norte（北里奥格兰德联邦大学）
该研究开发基于物理知识的时移地震反演框架，针对现有方法无法捕捉储层反常输运特征的问题，引入时空分数扩散数据生成器，训练卷积神经网络，经验证能准确重建异常，扩展了4D地震反演适用性。
2026-07-27 physics.geo-ph
Compressive time-lapse seismic monitoring of carbon storage and sequestration with the joint recovery model
对碳储存和固碳进行时移地震监测往往具有挑战性，因为二氧化碳羽流增长的时移特征幅度很弱，因此难以通过地震检测。使这种情况更加复杂的是，调查往往是粗略抽样，而不是为了降低成本而重复进行。因此，为不同年份（基线和监测调查）获得的图像通常包含可能错误地归因于时间推移变化的伪影。为了解决这些问题，我们建议将基线和监测调查联合起来。通过使用联合恢复模型，我们利用多个延时调查之间共享的信息。与其他延时方法相反，我们的方法不依赖于复制调查来检测延时变化。为了说明这一优势，我们提出了一个数值敏感性研究，其中CO2注入一个现实的合成模型。该模型代表了北海东南部的地质情况，这是目前考虑进行碳固存的一个区域。我们的例子表明，联合恢复模型提高了延时图像的质量，使我们能够监测地震的二氧化碳羽流。
2021-04-15 cs.NA math.NA physics.geo-ph
The Marchenko method for evanescent waves
利用马尔琴科方法，可以从地表的地震反射数据中反演地下的格林函数。最先进的Marchenko方法对于传播波工作良好，但是对于倏逝波失效。本文讨论了第一步扩展的消失波的马尔琴科方法，并分析其可能性和局限性。从理论上讲，向下和向上衰减的分量都可以恢复。向上衰减分量的检索似乎是非常敏感的模型误差，但向下衰减的组件，包括多次反射，可以检索在一个合理的稳定和准确的方式。报告的研究开辟了道路，开发新的马尔琴科方法，可以处理折射波在广角反射数据。
2020-09-18 physics.geo-ph
Bridge Vibrations as Persistent Seismic Sources for Time-lapse Imaging of River Corridors with Distributed Acoustic Sensing
Stanford University（斯坦福大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
利用交通激发的桥梁作为持续地震源，通过DAS记录实现河流走廊时移成像，监测洪水期间地下速度变化，支持水文与基础设施监测。
2026-10-08 physics.geo-ph
De-risking Carbon Capture and Sequestration with Explainable CO2 Leakage Detection in Time-lapse Seismic Monitoring Images
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
随着全球越来越多地部署碳捕获和封存技术来应对气候变化，监测和检测通过现有或储存引起的故障而可能发生的CO2泄漏对于该技术的安全和长期可行性至关重要。最近关于CO2储存的时移地震监测的工作显示出有希望的结果，它能够从地面记录的地震资料监测CO2羽流的增长。然而，由于震波成像对CO2浓度的灵敏度较低，需要进行额外的开发，以有效地解释地震图像的泄漏。在这项工作中，我们引入了一种对时移地震图像的二进制分类，以使用最先进的深度学习模型来描绘CO2羽流（泄漏）。此外，我们本地化的泄漏区域的CO2羽利用类激活映射方法。
2022-12-16 cs.AI cs.CV cs.NA
Marchenko Theory, Algorithms, and Applications: A Review
College of Petroleum and Geoscience, King Fahd University of Petroleum and Minerals（石油与地质科学学院，阿卜杜勒阿齐兹国王石油矿物大学）
本综述介绍源于量子逆散射的马尔琴科方法，涵盖其理论推导、多维扩展、各类应用及实用技术，还评估了当前的局限性与开放问题。
2026-08-07 physics.geo-ph
Joint inversion of Time-Lapse Surface Gravity and Seismic Data for Monitoring of 3D CO$_2$ Plumes via Deep Learning
Rice University（莱斯大学）；TotalEnergies EP Research and Technology USA（道达尔能源美国勘探与生产研究技术公司）
本研究提出基于深度学习的全三维时移地表重力与地震数据联合反演方法，用于地下CO$_2$羽流监测，相比单模态反演提升了重建与分割效果，为CO$_2$封存监测提供有效工具。
2023-09-24 cs.CV cs.LG physics.geo-ph
De-risking geological carbon storage from high resolution time-lapse seismic to explainable leakage detection
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
提出联合反演非重复时移监测数据生成高保真时移图像的方法，避免高昂监测成本，并训练深度神经分类器自动检测CO2泄漏，在未见数据上表现合理。
2022-10-07 cs.CV cs.NA eess.IV
Time-lapse full-waveform permeability inversion: a feasibility study
本文研究从叠前时移地震数据直接反演渗透率的端到端框架，利用Compass模型模拟北海咸水层CO2封存，通过实验评估其对初始模型和建模误差的敏感性，验证方法可行性。
2024-03-06 cs.CE cs.NA math-ph
A framework for subsurface monitoring by integrating reservoir simulation with time-lapse seismic surveys
本研究开发了一种耦合储层模拟与时移地震的方法，通过分离储层信号来跟踪流体前缘，以改进地下储层监测。
2023-08-30 physics.comp-ph physics.flu-dyn physics.geo-ph
Design, implementation and application of the Marchenko Plane-wave algorithm
本文介绍Marchenko平面波算法的设计、实现与应用，通过调整时间窗口并结合平面波聚焦函数，在重定基准步骤中消除内部多次波，实现高效无多次波成像。
2024-03-21 physics.geo-ph
Efficient Upside-Down Rayleigh-Marchenko Imaging through Self-Supervised Focusing Function Estimation
针对倒置瑞利-马尔琴科（UD-RM）成像中聚焦函数估计计算成本高的问题，提出基于U-Net的自监督方法，用少量预计算样本训练后直接预测全区域聚焦函数，在保证成像质量的同时大幅降低计算量，经合成数据和Volve油田实际数据验证有效。
2025-07-29 physics.geo-ph
Seeing through the CO2 plume: joint inversion-segmentation of the Sleipner 4D Seismic Dataset
提出一种集成全变分和分割先验的联合反演-分割算法，用于处理Sleipner 4D地震数据集，有效克服了数据噪声和缺失频率问题，实现了高分辨率声学模型构建与时间推移变化的体积分类。
2023-03-21 physics.geo-ph
Marchenko-based target replacement, accounting for all orders of multiple reflections
在地震监测中，人们通常关心的是一个变化的目标区的响应，嵌入在一个静态的不均匀介质。我们介绍了一种有效的方法，预测在地球表面的反射响应不同的目标区的情况下，从一个单一的反射响应在表面和模型的变化的目标区。拟议的程序包括两个主要步骤。在第一步中，使用Marchenko方法从反射响应中去除原始目标区的响应。在第二步中，在上覆岩层和下伏岩层响应之间插入新目标区的模拟响应。该方法充分考虑了所有阶次的多次散射，并在弹性动力学的情况下，波转换。出于监测目的，仅需要对每个目标区模型重复第二步骤。由于目标区域仅覆盖整个介质的一小部分，因此所提出的方法比整个反射响应的重复建模有效得多。
2020-06-07 physics.geo-ph
Velocity determination for time lapse surveys using residual prestack depth migration
本文提出利用剩余叠前深度偏移后的时差分析估计时移地震速度横向变化，并通过菲涅耳孔径在低信噪比下实现局部速度确定，在透镜状和断裂储层模型中准确恢复了监测勘探速度。
2025-05-22 physics.geo-ph
Time-lapse data matching using a recurrent neural network approach
时移地震资料采集是监测储层中由于流体注入（例如CO $_2$注入）而引起的变化的基本工具。通过在准确位置采集多个地震测量，我们可以通过分析数据中的差异来识别储层变化。然而，这种分析可能会被近地表的季节性速度变化、采集参数的不准确性以及其他不可避免的噪声所扭曲。解决这一问题的常见做法（交叉均衡）是使用预计不会发生变化的数据部分来设计匹配滤波器，然后将其应用于整个数据，包括水库区域。像交叉均衡一样，我们对不包括水库区域的部分数据训练一个循环神经网络，然后推断水库相关数据。循环神经网络可以学习数据的时间依赖性，这与基于在滤波器窗口中获得的局部信息来处理数据的匹配滤波器不同。我们演示了各种例子中的数据匹配的方法，并将其与传统的匹配滤波器进行比较。具体来说，我们首先展示了该方法在匹配两个轨迹的能力，然后在叠前2D合成数据上测试该方法。然后，我们通过提供RTM图像来验证4D信号的增强。我们使用归一化均方根和可预测性度量来测量可重复性，并表明在某些情况下，它克服了匹配滤波器的方法。
2022-04-02 physics.geo-ph
On the implementation of large-scale integral operators with modern HPC solutions -- Application to 3D Marchenko imaging by least-squares inversion
卷积类型的数值积分算子形成了用于地震资料的处理和成像的大多数基于波动方程的方法的基础。由于这些方法中有几种需要求解逆问题，因此必须执行建模算子的多个正向和伴随传递以收敛到令人满意的解。这项工作突出了在3D地震数据集上实施此类算子时所面临的挑战，并提供了对其用于求解大型积分方程系统的见解。提出了一个Python框架，该框架利用库进行分布式存储和计算，并提供了线性运算符的高级符号表示。为了验证其有效性，一个多维卷积算子的前向和伴随实现的内核的大小和计算资源的数量增加方面进行评估。我们的计算框架被进一步证明是适合于经典的本地高性能计算和云计算架构。最后给出了一个三维合成数据集面向目标成像的实例，该数据集包括两个连续的地震重新基准面标定步骤。在这两种情况下，redatumed字段估计通过最小二乘反演使用完整的数据集以及空间抽取版本的数据集作为一种方式来调查两个逆问题的鲁棒性，以空间混叠的输入数据集。我们观察到，不太严格的采样要求适用于三维这些算法相比，他们的二维同行。虽然混叠在重基准面领域中引入了噪声，但是它们被剥夺了众所周知的虚假伪影，这些伪影是由于在更便宜的基于伴随的重基准面技术中对过载传播的不正确处理而产生的。
2020-11-22 cs.CE physics.geo-ph
Bayesian Variational Time-lapse Full-waveform Inversion
本文提出基于sSVGD的贝叶斯变分时移FWI方法，在无需准确基线和变化位置先验的条件下联合估计基线速度与速度变化的不确定性，联合反演在采集几何变化时表现最优。
2023-08-17 physics.data-an physics.geo-ph
Seismic monitoring of CO2 plume dynamics using ensemble Kalman filtering
本文利用集合卡尔曼滤波结合两相流动力学与时移全波形地震数据，对高维CO2储层羽流动态进行监测，显著提高了CO2饱和度估计精度，并为超参数选择提供了指导。
2024-09-08 physics.geo-ph
Bayesian Time-Lapse Full Waveform Inversion using Hamiltonian Monte Carlo
Universidade Federal do Rio Grande do Norte（北里奥格兰德联邦大学）；Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院）
本文提出了一种基于汉密尔顿蒙特卡罗的贝叶斯时序全波形反演方法，通过整合基线调查信息作为先验知识，提高了时序反演的精度和可靠性。
2023-12-09 cond-mat.stat-mech physics.data-an physics.geo-ph
Coupled Time-lapse Full Waveform Inversion for Subsurface Flow Problems using Intrusive Automatic Differentiation
我们描述了一个新的框架，估计地下属性，如岩石渗透率和孔隙度，从时移观测地震资料耦合全波形反演，地下流动过程，岩石物理模型。对于反演建模，我们通过一种侵入式自动微分策略来处理梯度的反向传播，该策略提供了三个级别的用户控制：（1）在波动物理级别，我们采用离散伴随方法以使用我们现有的高性能FWI代码;（2）在岩石物理级别，我们使用来自$\texttt{TensorFlow}$后端的内置运算符;（3）在流动物理层次上，实现了势方程和非线性饱和方程的自定义PDE算子。这三层梯度计算在计算效率和编程效率之间取得了很好的平衡，当链接在一起时，构成了一个耦合的逆系统。我们使用数值实验来证明：（1）三层耦合反问题在精度方面优于传统的解耦反演策略;（2）它能够同时反演经验关系中的参数，如岩石物理模型;（3）反演模型可用于储层动态预测和储层管理/优化目的。
2020-05-05 physics.geo-ph
Monitoring Fluid Saturation in Reservoirs Using Time-Lapse Full-Waveform Inversion
本文提出一种直接估计储层岩石物理性质变化的时移全波形反演方法，采用孔隙度、黏土含量和含水饱和度参数化，消除了不同年份数据间的参数串扰，从而更准确地监测饱和度变化。
2023-04-16 physics.geo-ph
Monitoring induced distributed double-couple sources using Marchenko-based virtual receivers
本文提出利用Marchenko方法从地表反射数据构建虚拟接收器，结合均匀格林函数检索监测地下单极源和双力偶源，并引入虚拟源方法预测诱发地震响应，通过现场数据验证了其应用潜力。
2019-01-10 physics.geo-ph
Bayesian weighted time-lapse full-waveform inversion using a receiver-extension strategy
针对时移全波形反演中非重复性问题导致模型有偏的难题，提出结合接收点扩展FWI与贝叶斯加权分析的方法，经两类地下模型验证可有效缓解噪声、生成更可靠的时移模型，可应用于4D时移项目。
2024-07-10 math.PR physics.geo-ph stat.AP
Solving multiphysics-based inverse problems with learned surrogates and constraints
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对地质碳存储监测中多物理场反问题计算成本高的挑战，提出结合学习代理模型与normalizing flow约束的联合反演方法，实现了更准确的多模态渗透率反演与CO2羽流预测。
2023-09-15 cs.AI cs.LG cs.NA
Bayesian Full-waveform Monitoring of CO2 Storage with Fluid-flow Priors via Generative Modeling
本文提出了一种结合生成先验和贝叶斯推断的全波形监测方法，用于提高二氧化碳存储的不确定性量化和反演精度。
2025-12-13 physics.data-an physics.flu-dyn physics.geo-ph
Daily Groundwater Monitoring Using Vehicle-DAS Elastic Full-waveform Inversion
本研究针对现有地下观测工具分辨率不足的问题，提出基于Vehicle-DAS的时间推移全波形反演地下水监测技术，实现高分辨率每日监测，揭示了含水层响应的时空异质性及城市化对补给的影响。
2025-01-18 physics.geo-ph
Advancing Geological Carbon Storage Monitoring With 3d Digital Shadow Technology
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本研究针对地质碳封存（GCS）监测需求，扩展不确定性感知的2D数字影子框架，整合3D地震成像与储层建模，结合机器学习辅助数据同化技术，提升CO₂运移监测空间精度与项目决策及风险缓解能力。
2025-02-11 cs.LG physics.comp-ph physics.geo-ph
Deep Learning Framework for History Matching CO2 Storage with 4D Seismic and Monitoring Well Data
Stanford University（斯坦福大学）
针对CO2封存中地层性质不确定性问题，提出一种结合4D地震与监测井数据的深度学习历史匹配框架，通过分层MCMC集成两类代理模型，显著降低关键参数不确定性并准确预测CO2羽流动态。
2025-01-22 cs.LG physics.geo-ph stat.ML
Sensitivity-aware rock physics enhanced digital shadow for underground-energy storage monitoring
针对地下储能监测中岩石物理模型失配导致预测不可靠的问题，提出上下文感知灵敏度分析增强数字孪生，学习数据、状态与模型间依赖，支持实时假设测试，提升可解释性与决策可靠性。
2025-04-19 physics.comp-ph physics.geo-ph
Inference of CO2 flow patterns -- a feasibility study
Cranberry-Lemon University（蔓越莓柠檬大学）
本文研究利用条件归一化流从井数据和地震数据推断CO2羽流规则与不规则流动模式的可行性，并通过数值实验验证其能高保真估计有/无泄漏的CO2羽流且不确定性合理。
2023-11-29 cs.AI cs.CE cs.LG
