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匹配追踪算法(MP)自提出以来便被广泛应用于信号处理领域。文中首先利用时频域褶积算子与初始模型约束构建匹配追踪的冗余字典,在全时频域内筛选出所有可能的匹配原子构成备选原子库;然后利用正则化方法从备选原子库中筛选出能量最大的子集构成最终的匹配原子库,即一次迭代即可筛选出多个匹配原子。据此形成的上述全域正则化快速匹配追踪算法具有计算效率高、鲁棒性强等优点。此外,将初始模型约束与时频域联合反演方法引入反演框架,可有效提高反演结果的精度。对所提方法进行的一维、二维模型及三维实际资料的测试结果表明,全域正则化快速匹配追踪地震反演方法相较于常规匹配追踪的计算效率得到明显提高,反演结果既具有良好的鲁棒性,同时拥有较好的层位边界保真度。 相似文献
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基于t分布为先验约束的叠前AVO反演 总被引:1,自引:0,他引:1
贝叶斯理论框架主要分为两个部分,一个是先验分布,一个是似然函数。目前反演中所用的先验分布基本聚焦在高斯分布、Huber分布、柯西分布以及改进柯西分布等,以此构建出的贝叶斯框架在特定地区反演效果较好,但其普适性较小。通过对多个地区的多口井数据进行提取统计,发现待反演参数基本满足t分布,而与高斯分布、柯西分布等存在较大误差。鉴于此,构建了以t分布为先验函数的贝叶斯反演算法。该算法可以通过对自由度的选择来适应参数分布不同的多种地区,通过提高先验信息的吻合度,增加了后验函数的可信性,保证了反演的效果。模型试算表明,基于t分布为先验分布的贝叶斯反演方法具有较高的分辨率和较好的稳定性。实际资料的叠前弹性参数反演表明,该方法反演结果准确可靠。 相似文献
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基于分形高频初始模型和低频先验信息的储层物性参数随机反演方法综合利用混合先验信息和统计岩石物理模型,在贝叶斯理论框架下直接反演储层物性参数。首先通过分形高斯模型算法和克里金插值得到物性参数的先验信息;然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数;最终利用基于模拟退火法(Simulated Annealing,SA)改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法(SAPSO)实现后验概率密度的抽样。与确定性反演结果相比,该方法能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率,并且先验信息中融合了低频成分,可以得到宽频带的反演结果。一维和二维实际资料反演得到的孔隙度、泥质含量和含水饱和度与井资料吻合很好,分辨率较高,验证了该方法的可行性。 相似文献
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三维TTI介质波动方程分解 总被引:3,自引:0,他引:3
波动方程分解是指从弹性波方程中分解出描述各种波场独立传播的波动方程。在各向异性介质中,由于纵波、横波是耦合在一起传播的,所以通常不具备解耦性质。本文从Thomsen弱各向异性近似和声学假设近似两个途径对三维TTI介质弹性波波动方程进行了分解。利用本征值方法求解三维TTI介质弹性波的Christoffel方程,得到描述SH波、qP波和qSV波的精确频散关系方程,通过Thomsen弱各向异性表征理论,推导出了弱各向异性条件下描述qP波和qSV波传播的时空域波动方程;由TTI介质qP波和qSV波耦合的频散关系方程出发,根据声学假设原理,推导出三维TTI介质描述qP波传播的波动方程。数值试算表明,通过波动方程分解获得的三维TTI介质qP波和qSV波波动方程具有较高的精度,为研究三维TTI介质qP波和qSV正演模拟和深度偏移算法奠定了理论基础 相似文献
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地震数据约束下的贝叶斯随机反演 总被引:2,自引:0,他引:2
由于地震数据的带限性质,传统确定性反演方法不可避免地存在分辨率低的缺陷。本文从贝叶斯理论出发,结合地质统计学提出了地震数据约束下的随机反演方法。该方法以测井资料作为条件数据,以地震数据作为约束,进而通过贝叶斯理论将地震资料、测井资料和地质统计学信息融合为地层模型参数的后验概率分布,利用马尔科夫链扰动模拟方法实现对后验概率的分布采样,并通过多个采样结果的综合分析研究后验概率分布的性质,进而精细刻画储层分布。模型测试及实际资料处理结果表明,相对于常规确定性地震反演方法,随机反演方法提高了反演精度,实现了储层的精细描述。 相似文献
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基于三变量柯西分布先验约束的叠前三参数反演方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于贝叶斯反演理论框架,本文引入褶积算子和Fatti近似正演算子,在对测井数据抽样统计建立协方差矩阵的基础上,采用三变量柯西先验分布对三参数反演过程进行正则化约束,在利用柯西分布长尾巴特征保护弱反射信息的同时考虑了三参数的统计相关特性,提高了反演结果的稳定性,最终通过反演得到了纵横波阻抗和密度三个物性参数。模型试算验证了方法的可行性和优越性,将该方法用于实际叠前地震道集数据,得到了较为准确的弹性参数,取得了很好的应用效果。 相似文献
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