速度模型的优化方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本公开涉及地震勘探技术领域，特别涉及一种速度模型的优化方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

在地震勘探技术领域中，速度模型指的是地震波传播速度随地下深度变化的模型。速度模型的准确性会影响偏移成像的成像精度，速度模型不准确，会导致偏移成像不准确。为了得到优质的偏移成像剖面，需要对速度模型进行优化，以提供尽可能准确的速度模型。

相关技术中，通过对速度模型连续进行多次速度更新，实现速度模型优化。

每次进行速度更新后的速度模型相对于更新前的速度模型存在一部分准确度变高的区域和一部分准确度变低的区域，速度更新需要迭代多次才能达到优化目标，优化效率较低。

发明内容

本公开实施例提供了一种速度模型优化方法、装置、设备和存储介质，能够提高速度模型优化效率，所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种速度模型的优化方法，所述方法包括：对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型；确定所述第二速度模型中的第一劣势区域，所述第一劣势区域为所述第二速度模型相对于所述第一速度模型准确度变低的区域；将所述第一速度模型中与所述第一劣势区域对应的部分回填至所述第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。

可选地，所述确定所述第二速度模型中的第一劣势区域，包括：基于所述第一速度模型确定第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据；基于所述第二速度模型确定第二时间域叠加剖面的第二能量分布数据；根据所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据确定所述第二时间域叠加剖面中的第二劣势区域，所述第二劣势区域为所述第二能量分布数据小于所述第一能量分布数据的区域；根据所述第二劣势区域，确定所述第一劣势区域。

可选地，所述根据所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据确定所述第二时间域叠加剖面中的第二劣势区域，包括：将所述第二能量分布数据减去所述第一能量分布数据，得到时间域能量差剖面；将所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域确定为所述第二劣势区域。

可选地，在所述将所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域确定为所述第二劣势区域之前，所述方法还包括以下至少一种：去除所述时间域能量差剖面中绝对值小于差值阈值的能量数据差值；去除所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值且区域面积小于面积阈值的区域，以及去除所述时间域能量差剖面中能量数据差值为正值且区域面积小于所述面积阈值的区域。

可选地，所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据采用以下公式计算得到：A(t)＝||sqrt(x

第二方面，提供了一种速度模型的优化装置，所述装置包括：速度更新模块，用于对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型；确定模块，用于确定所述第二速度模型中的第一劣势区域，所述第一劣势区域为所述第二速度模型相对于所述第一速度模型准确度变低的区域；速度模型优化模块，用于将所述第一速度模型中与所述第一劣势区域对应的部分回填至所述第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。

可选地，所述确定模块用于基于所述第一速度模型确定第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据；基于所述第二速度模型确定第二时间域叠加剖面的第二能量分布数据；根据所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据确定所述第二时间域叠加剖面中的第二劣势区域，所述第二劣势区域为所述第二能量分布数据小于所述第一能量分布数据的区域；根据所述第二劣势区域，确定所述第一劣势区域。

可选地，所述确定模块用于将所述第二能量分布数据减去所述第一能量分布数据，得到时间域能量差剖面；将所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域确定为所述第二劣势区域。

可选地，所述确定模块还用于采用以下任一种方式对所述时间域能量差剖面进行优化：去除所述时间域能量差剖面中绝对值小于差值阈值的能量数据差值；去除所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值且区域面积小于面积阈值的区域，以及去除所述时间域能量差剖面中能量数据差值为正值且区域面积小于所述面积阈值的区域。

可选地，所述确定模块用于采用以下公式计算得到所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据：A(t)＝||sqrt(x

其中，A(t)表示所述第一能量分布数据或所述第二能量分布数据，x(t)表示离散信号序列，H(x(t))表示对x(t)作希尔伯特变换，t表示时间， A(t)＝|sqrt(x

第三方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行前述第一方面所述的方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得计算机设备能够执行前述第一方面所述的方法。

第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现前述第一方面所述的方法。

本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

本公开实施例中，通过对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型；确定第二速度模型中的第一劣势区域；将第一速度模型中与第一劣势区域对应的部分回填至第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。由于第一劣势区域为第二速度模型相比于第一速度模型准确度变低的区域，将第一速度模型中与劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中的第一劣势区域后，能够使第二速度模型去掉了与第一速度模型相比准确度变低的区域，提高了速度模型的优化效率。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本公开实施例提供的一种第一速度模型的偏移成像结果的示意图；

图2是本公开实施例提供的一种第二速度模型的偏移成像结果的示意图；

图3是本公开实施例提供的一种第一速度模型的偏移成像结果的示意简图；

图4是本公开实施例提供的一种第二速度模型的偏移成像结果的示意简图；

图5是本公开实施例提供的一种速度模型的优化方法的流程图；

图6是本公开实施例提供的另一种速度模型的优化方法的流程图；

图7是本公开实施例提供的一种第一深度域叠加剖面的示意图；

图8是本公开实施例提供的一种第一时间域叠加剖面的示意图；

图9是本公开实施例提供的一种提取信号包络线的原理示意图；

图10是本公开实施例提供的一种第二深度域叠加剖面的示意图；

图11是本公开实施例提供的一种第二时间域叠加剖面的示意图；

图12是本公开实施例提供的一种第一能量分布数据的分布简图；

图13是本公开实施例提供的一种第二能量分布数据的分布简图；

图14是本公开实施例提供的一种时间域能量差剖面的示意简图；

图15是本公开实施例提供的一种深度域能量差剖面的示意简图；

图16是本公开实施例提供的一种第一速度模型的示意图；

图17是本公开实施例提供的一种第二速度模型的示意图；

图18是本公开实施例提供的另一种第二速度模型的示意图；

图19是本公开实施例提供的一种优化后的第二速度模型的示意图；

图20是本公开实施例提供的一种优化后的第二速度模型对应的深度域叠加剖面的示意图；

图21是本公开实施例提供的一种速度模型优化装置的结构示意图；

图22是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构框图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。

叠前深度偏移得到的地下介质模型(深度域图像)成像质量的影响因素主要包括地震波的传播速度、各向异性参数、吸收衰减参数、地下介质密度等。其中，地震波的传播速度对地下介质模型的成像质量的影响最大。因此，需要对速度模型进行优化，以建立准确的速度模型。

一般对速度模型进行优化的过程包括：对速度模型进行速度更新；判断更新后的速度模型对应的偏移成像结果是否存在成像质量较差的区域，若偏移成像结果存在成像质量较差的区域，则继续对速度模型进行速度更新，直到多次更新后的偏移成像结果的成像质量满足要求。

如果每次速度更新后的速度模型的准确度比较高，可以减少对速度模型的速度更新次数，进而提高速度模型的优化效率。速度更新方法主要包括沿层速度分析、垂向速度分析、网格层析法和全波形反演等。这些方法均具有一定的局限性，每次速度更新后的速度模型相对于更新前的速度模型存在一部分准确度变高的区域和一部分准确度变低的区域，速度更新需要迭代多次才能达到优化目标，优化效率低。

图1是本公开实施例提供的一种第一速度模型的偏移成像结果的示意图，该示意图通过对第一速度模型进行偏移成像得到。如图1所示，图1中横向上包括10个条带，每个条带代表不同的共成像点道集。每个条带从上至下，有若干条条纹，如图1中的标号1，这些条纹被称为同相轴。同相轴的拉平程度，反应了速度模型的准确度。同相轴越平，速度模型的准确度越高；同相轴越倾斜，速度模型的准确度越低。

图2是本公开实施例提供的一种第二速度模型的偏移成像结果的示意图，该示意图通过对第二速度模型进行偏移成像得到。第二速度模型为对第一速度模型进行速度更新后的速度模型。

图3是本公开实施例提供的一种第一速度模型的偏移成像结果的示意简图。图4是本公开实施例提供的一种第二速度模型的偏移成像结果的示意简图。第二速度模型的偏移成像结果相对于第一速度模型的偏移成像结果存在同相轴变平的区域，例如图3中细黑色虚线圈出的区域。同时，第二速度模型的偏移成像结果相对于第一速度模型的偏移成像结果存在同相轴变倾斜的区域，例如图4 中粗黑色虚线圈出的区域。由于同相轴的拉平程度能够反应速度模型的准确度，因此，第二速度模型相对于第一速度模型会存在一部分准确度变高的区域和一部分准确度变低的区域。

为此，本公开实施例提供了一种速度模型的优化方法，能够对每次速度更新后的速度模型进行优化，以提高速度模型的优化效率。

图5是本公开实施例提供的一种速度模型的优化方法的流程图，该方法可以由计算机设备执行，例如电脑等。参见图5，该方法包括：

在步骤501中，对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型。

在一些实施方式中，第一速度模型可以是根据原始地震数据得到的初始速度模型。在另一些实施方式中，第一速度模型可以是在对初始速度模型进行多次速度更新后的速度模型。

示例性地，速度更新的方法可以是沿层速度分析、垂向速度分析、网格层析法和全波形反演中的任一种。

在步骤502中，确定第二速度模型中的第一劣势区域，第一劣势区域为第二速度模型相比于第一速度模型准确度变低的区域。

速度模型准确度的相关内容，参见图1所示的实施例，在此省略详细描述。

在步骤503中，将第一速度模型中与第一劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中的第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。

本公开实施例中，通过对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型；确定第二速度模型中的第一劣势区域；将第一速度模型中与第一劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中的第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。由于第一劣势区域为第二速度模型相比于第一速度模型准确度变低的区域，将第一速度模型中与劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中的第一劣势区域后，能够使第二速度模型去掉了与第一速度模型相比准确度变低的区域，提高了速度模型的优化效率。

图6是本公开实施例提供的另一种速度模型优化方法的流程图，该方法可以由计算机设备执行，例如电脑等。参见图6，该方法包括：

在步骤601中，对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型。

第一速度模型和速度更新的相关内容，参见前述步骤501，在此省略详细描述。

在步骤602中，基于第一速度模型确定第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据。

本公开实施例中，步骤602包括：根据第一速度模型，确定第一时间域叠加剖面；确定第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据。

在一些实施方式中，对第一速度模型进行偏移成像处理得到第一速度模型的偏移成像结果，对第一速度模型的偏移成像结果进行叠加处理，得到第一深度域叠加剖面，再对第一速度模型和第一深度域叠加剖面进行深时转换处理，得到第一时间域叠加剖面。深时转换指的是将深度域叠加剖面从深度域转换到时间域。深度域指的是剖面的垂向坐标轴用深度表示，显示从地表激发的地震波到达地下反射层的深度位置。时间域指的是剖面的垂向坐标用时间表示，显示从地表激发的地震波到达地下反射层反射至地表的时间。

图7是本公开实施例提供的一种第一深度域叠加剖面的示意图。图7中的曲线a相当于图1中一个条带(共成像点道集)叠加后的结果。图8是本公开实施例提供的一种第一时间域叠加剖面的示意图。图8中的曲线b通过对图7 的曲线a进行深时转换处理得到。需要说明的是，图7包括多条曲线a，图8包括多条曲线b，本公开实施例中仅以一条曲线进行说明。

在一些示例中，第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据采用公式(1)计算得到：

A(t)＝||sqrt(x

公式(1)中，A(t)表示第一能量分布数据；x(t)表示图8中曲线b上的离散点；H(x(t))表示对x(t)作希尔伯特变换；t表示时间；sqrt(x

在另一些示例中，第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据采用公式(2) 计算得到：

A(t)＝|sqrt(x

公式(2)中，A(t)表示第一能量分布数据；x(t)表示图8中曲线b上的离散点；H(x(t))表示对x(t)作希尔伯特变换；t表示时间；sqrt(x

图9是本公开实施例提供的一种曲线b的包络线的示意图，如图9所示，图中标号为1的曲线表示图8中的曲线b，标号为2的曲线表示曲线b的包络线。包络线对应的振幅的数值大小反应了第一能量分布数据的数值大小。并且，从图9可知，第一速度模型对应的第一时间域叠加剖面中，曲线1变化剧烈，而曲线b变化较为平缓。一般第一速度模型的频带在1～5Hz之间，第一时间域叠加剖面的频带在8～100Hz之间。这两者的频带分辨率有较大的差异，不利于后续确定优势区域和劣势区域。通过对曲线1进行希尔伯特变换提取第一时间域叠加剖面的包络，可以使第一时间域叠加剖面变换后的剖面的频带与第一速度模型类似。

在步骤603中，基于第二速度模型确定第二时间域叠加剖面的第二能量分布数据。

本公开实施例中，步骤603包括：根据第二速度模型，确定第二时间域叠加剖面；确定第二时间域叠加剖面的第二能量分布数据。

在一些实施方式中，对第二速度模型进行偏移成像处理得到第二速度模型的偏移成像结果，对第二速度模型的偏移成像结果进行叠加处理，得到第二深度域叠加剖面，再对第二速度模型和第二深度域叠加剖面进行深时转换处理，得到第二时间域叠加剖面。

第二能量分布数据采用步骤602中的公式(1)或者公式(2)计算得到。

图10是本公开实施例提供的一种第二深度域叠加剖面的示意图。与图7所示的第一深度域叠加剖面相比，图10所示的第二深度域叠加剖面中，黑色实线圈出的区域较为模糊，表示第二深度域叠加剖面中黑色实线圈出的区域能量减弱，成像质量差。

图11是本公开实施例提供的一种第二时间域叠加剖面的示意图。与图8所的第一时间域叠加剖面相比，图11所示的第二时间域叠加剖面中，黑色实线圈出的区域较为模糊，表示第二时间域叠加剖面中黑色实线圈出的区域能量减弱、成像质量差。

在步骤604中，根据第一能量分布数据和第二能量分布数据确定第二劣势区域。

第二劣势区域为第二能量分布数据小于第一能量分布数据的区域。

本公开实施例中，步骤604包括：将第二能量分布数据减去第一能量分布数据，得到时间域能量差剖面；将时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域确定为第二劣势区域。

在一些实施方式中，可以将第二时间域叠加剖面中的第二能量分布数据减去第一时间域叠加剖面中相同位置的第一能量分布数据，得到时间域能量差剖面。然后圈定时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域，作为第二劣势区域。

图12是本公开实施例提供的一种第一能量分布数据的分布简图，如图12 所示，图中标号为1的区域对应第一能量分布数据数值较高的区域，标号为2 的区域对应第一能量分布数据数值较低的区域。实际应用中，区域1和区域2 用不同的渐变色填充。示例性地，区域1用红色渐变色填充，红色由浅变深表示第一能量分布数据数值逐渐增大；区域2用蓝色渐变色填充，蓝色由深变浅表示第一能量分布数据数值逐渐增大。

图13是本公开实施例提供的一种第二能量分布数据的分布简图，如图13 所示，图中虚线圈出的标号为1的区域与图12相比区域面积减少，表明图13 中虚线圈出的区域中第二能量分布数据数值有所减小。

图14是本公开实施例提供的一种时间域能量差剖面的示意图，如图14所示，标号为3的区域表示能量差值为负值的区域，也即是，第二速度模型对应的第二时间域叠加剖面相对于第一速度模型对应的第一时间域叠加剖面能量减弱的区域。标号为4的区域表示能量差值为正值的区域，也即是，第二速度模型对应的第二时间域叠加剖面相对于第一速度模型对应的第一时间域叠加剖面能量增强的区域。实际应用中，区域3和区域4可以用不同的渐变色进行填充。示例性地，区域3用蓝色渐变色填充，蓝色由深到浅变化表示能量数据差值的绝对值由大到小变化；区域4用红色渐变色填充，红色由深到浅变化表示能量数据差值由大到小变化。

可选地，本公开实施例中，在将时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域确定为第二劣势区域之前，速度模型的优化方法还包括以下至少一种：

方式一：去除时间域能量差剖面中绝对值小于差值阈值的能量数据差值。

示例性地，对时间域能量差剖面进行处理的方法可以是滤波、正则化和阈值限制等方法中的任一种。差值阈值可以由相关技术人员根据实际需要进行设定。通过去除掉速度更新前后能量数据差值变化较小的区域，保留能量数据差值变化较大的区域，便于计算机设备确定第二劣势区域，提高计算机设备确定第二劣势区域的效率。

方式二：去除时间域能量差剖面中能量数据差值为负值且区域面积小于面积阈值的区域，以及去除时间域能量差剖面中能量数据差值为正值且区域面积小于面积阈值的区域。面积阈值可以由相关技术人员根据实际需要进行设定。

通过去除掉时间域能量差剖面中能量差值为负值且区域面积小于面积区域的区域，以及区域时间域能量差剖面中能量数据差值为正值且区域面积小于面积阈值的区域，能够使时间域能量差剖面保留能量数据差值为负值且分布较为集中的区域和能量差数据差值为正值且分布较为集中的区域，方便计算机快速确定第二劣势区域。

在步骤605中，根据第二劣势区域，确定第二速度模型中的第一劣势区域。

本公开实施例中，步骤605包括：

第一步，对时间域能量差剖面进行时深转换处理，得到深度域能量差剖面，以及深度域能量差剖面中与第二劣势区域对应的第三劣势区域。

由于速度模型为深度域，因此，需要将时间域能量差剖面转换成深度域能量差剖面，才能确定第二速度模型中的第一劣势区域。

图15是本公开实施例提供的一种深度域能量差剖面的示意图，如图15所示，与图14相同，标号为3的区域表示能量差值为负值的区域，标号为4的区域表示能量差值为正值的区域)。与图14所示的时间域能量差剖面相比，图15 中的第三劣势区域(图15中标号为3的区域)的形状发生轻微变化。

第二步，确定第二速度模型中与第三劣势区域对应的第四劣势区域。

本公开实施例中，将第二速度模型中与深度域能量差剖面中的第三劣势区域对应的部分确定为第四劣势区域。

第三步，根据第四劣势区域，确定第二速度模型中的第一劣势区域。

在一些实施方式中，可以直接将第二速度模型中的第四劣势区域作为第一劣势区域。

在另一些实施方式中，采用射线分析理论分析第二速度模型中影响第四劣势区域的速度场范围，速度场范围大于第四劣势区域，将该速度场范围作为第一劣势区域。

由于第二速度模型中的第四劣势区域的形成除了与第四劣势区域的速度场有关外，还可能与第四劣势区域之上的地层的速度场变化有关，将影响第四劣势区域的速度场范围作为第一劣势区域更准确。

本公开实施例中，由于速度模型准确度高的区域在时间域叠加剖面中相应区域的能量高，成像质量高；速度模型准确度低的区域在时间域叠加剖面中相应区域的能量低，成像质量低。并且，较难圈定第二速度模型中准确度变低的区域。因此，本公开实施例中，通过第二速度模型对应的第二能量分布数据与第一速度模型对应的第一能量分布数据的差值的正负，来确定第二速度模型中准确度变低的区域。

时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域，表示进行速度更新后能量减弱的区域，也即是第二速度模型准确度变低的区域，需要将该区域剔除。时间域能量差剖面中能量数值差值为正值的区域，表示进行速度更新后能量增强的区域，也即是第二速度模型中准确度变高的区域，需要保留该区域。

通过步骤602至步骤605即可实现确定第二速度模型中的第一劣势区域。

在步骤606中，将第一速度模型中与第一劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中的第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。

将第一速度模型中与劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中与第一劣势区域对应的区域，指的是将第一速度模型中与劣势区域对应的部分填充至第二速度模型中与第一劣势区域对应的区域。这样，第二速度模型既保留了速度更新后准确度变高的区域，又剔除掉了速度更新后的准确度变低的区域。

下面通过举例来说明采用本公开实施例提供的速度模型的优化方法对速度模型进行优化的效果。图16是本公开实施例提供的一种第一速度模型的示意图。如图16所示，该图中不同灰度代表不同地震波传播速度的地质层。图17是本公开实施例提供的一种第二速度模型的示意图，该第二速度模型通过对图16的第一速度模型进行速度更新得到。图18是本公开实施例提供的另一种第二速度模型的示意图。如图18所示，图18中的标号为I的阴影部分为前述步骤605 中确定出的第一劣势区域。图19是本公开实施例提供的一种优化后的第二速度模型的示意图，该图由将图16中第一速度模型与图18中第二速度模型的第一劣势区域对应的部分回填至图18中第二速度模型的第一劣势区域得到。

图20是本公开实施例提供的一种优化后的第二速度模型对应的深度域叠加剖面的示意图。如图20所示，该图由优化后的第二速度模型经偏移成像以及叠加处理得到。与图7所示的第一深度域叠加剖面相比，图20中黑色实线圈出的区域图像变得更清晰，表明采用本公开实施例中提供的速度模型优化方法能够提高第二速度模型的准确度。

本公开实施例中，通过对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型；确定第二速度模型中的第一劣势区域；将第一速度模型中与第一劣势区域对应的部分回填至第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。由于第一劣势区域为第二速度模型相比于第一速度模型准确度变低的区域，将第一速度模型中与劣势区域对应的部分回填至第二速度模型中的第一劣势区域后，能够使第二速度模型去掉了与第一速度模型相比准确度变低的区域，提高了速度模型的优化效率。

图21是本公开实施例提供的一种速度模型优化装置2100的结构框图。如图21所示，该装置包括速度更新模块2101、确定模块2102、速度模型优化模块2103。

其中，速度更新模块2101，用于对第一速度模型进行速度更新，得到第二速度模型。确定模块2102，用于确定所述第二速度模型中的第一劣势区域，所述第一劣势区域为所述第二速度模型相对于所述第一速度模型准确度变低的区域。速度模型优化模块2103，用于将所述第一速度模型中与所述第一劣势区域对应的部分回填至所述第一劣势区域，得到优化后的第二速度模型。

可选地，所述确定模块2102用于基于所述第一速度模型确定第一时间域叠加剖面的第一能量分布数据；基于所述第二速度模型确定第二时间域叠加剖面的第二能量分布数据；根据所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据确定所述第二时间域叠加剖面中的第二劣势区域，所述第二劣势区域为所述第二能量分布数据小于所述第一能量分布数据的区域；根据第二劣势区域，确定所述第一劣势区域。

可选地，所述确定模块2102用于将所述第二能量分布数据减去所述第一能量分布数据，得到时间域能量差剖面；将所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值的区域确定为所述第二劣势区域。

可选地，所述确定模块2102还用于采用以下任一种方式对所述时间域能量差剖面进行优化：去除所述时间域能量差剖面中绝对值小于差值阈值的能量数据差值；去除所述时间域能量差剖面中能量数据差值为负值且区域面积小于面积阈值的区域，以及去除所述时间域能量差剖面中能量数据差值为正值且区域面积小于所述面积阈值的区域。

可选地，所述确定模块2102用于采用公式(1)或者公式(2)计算得到所述第一能量分布数据和所述第二能量分布数据。

需要说明的是：上述实施例提供的速度模型的优化装置2100在对速度模型进行优化时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的速度模型的优化装置与速度模型的优化方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图22是本公开实施例提供的计算机设备结构框图。如图22所示，该计算机设备可以是电脑等。该计算机设备包括：处理器2201和存储器2202。

处理器2201可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器2201可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、 FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA (Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器2201也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器2201可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。

存储器2202可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器2202还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器2202中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器2201所执行以实现本申请实施例中提供的速度模型的优化方法。

本领域技术人员可以理解，图22中示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

本发明实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得计算机设备能够执行本公开实施例提供的速度模型的优化方法。

一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开实施例提供的速度模型优化方法。

以上所述仅为本公开的可选实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。