基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法

无论是迭代类随机反演还是线性贝叶斯随机反演，一般采用序贯类随机模拟表征油藏的非均质性。序贯类方法大多依赖变差函数或训练图像描述模型参数的空间相关性，需要逐点计算模拟结果，因此并行实现困难、计算效率低。为此，将一种条件化快速傅里叶变换滑动平均（FFT-MA）模拟引入线性反演框架，提出基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法。首先，在贝叶斯框架下整合地震数据和测井低频信息，获得弹性参数的后验概率分布。然后，根据FFT-MA算法生成概率场，以测井数据为条件数据对贝叶斯后验应用概率场协同模拟，从而获得井震数据约束的叠前弹性参数高分辨率随机反演结果。该方法无需迭代更新模型参数，能极大地提高随机反演的计算效率。最后，由模型试算和实际资料应用测试方法的效果。模型试算表明，所提方法在高分辨率储层预测及计算效率方面均优于常规方法，可稳定、准确地描述小尺度储层特征。实际资料应用表明，所提方法得到的高分辨反演结果与测井数据契合良好，提高了随机反演在薄储层定量表征方面的实用性。