基于差分进化算法的叠前AVO反演

针对传统的线性化迭代反演算法对初始模型依赖程度较高、反演过程容易陷入局部最优的问题,本文研究了一种基于差分进化算法的叠前反演方法。该方法利用差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,对初始模型的依赖程度较低,全局收敛能力较强,且具有操作简单、运算速度快的特点,是解决复杂优化问题的一种有效方法。针对叠前地震反演问题,本文以贝叶斯理论为基础,结合似然函数与先验约束信息,建立反演目标函数,然后利用差分进化算法对初始模型进行优化,直至目标函数取得全局最优值。模型试算验证了该方法是可行的,且对初始模型的依赖程度较弱,具有较好的全局收敛能力;将该方法应用于实际叠前道集数据,得到了分辨率较高的反演结果。     

基于遗传算法的叠前地震波形反演构建虚拟井曲线

 鉴于叠前反演分辨率高，叠后反演速度快、稳定性好，所以叠前和叠后混合反演正成为人们研究的热点。其关键技术是叠前地震波形反演构建虚拟井曲线，在此基础上以虚拟井作为控制信息进行叠后反演。本文采用遗传算法（GA）全局寻优的非线性反演方法构建虚拟井曲线，成功地解决了叠前地震波形反演面临的数据和模型之间高度非线性及目标函数具有多个极小值问题。文中给出了利用GA地震波形反演的计算步骤及关键步骤的注意事项。实例结果表明该方法可行。     

一种用于背景速度估计的新全局优化算法

利用叠前地震数据正确地估计地下介质的背景速度对于复杂构造成像具有重要意义。这一问题的复杂性需要一种良好的优化方法来求解。本文给出了一种新的用于求解连续全局优化问题的计算方法，并将其应用于非线性速度反演计算。与随机法如模拟退火、遗传算法，均场退火等）不同的是，新的优化方法利用一动态方程来控制寻优计算过程。该动态方程的优点是利用梯度信息使解快速逼近极小点；当解逼近当前极小点后，动态方程的第二项可以使解     

利用叠前振幅和速度各向异性的联合反演方法

基于振幅方位各向异性的裂缝检测方法对介质的各向异性程度敏感，分辨率高、易操作，但抗干扰能力差，对地震数据有较高的要求。为此，提出了利用叠前振幅和速度各向异性的联合反演方法。对于每一个微小时窗，将该时窗底界速度反演得到的各向异性梯度作为该时窗顶界振幅反演的约束，移动时窗进而得到一个反演体。模型测试和实际资料应用效果表明：①与叠前、叠后振幅各向异性反演相比，所提方法的反演精度最高。②在gs1井区，叠前速度各向异性反演结果与井裂缝曲线吻合较好，可作为振幅反演的约束，但较振幅各向异性反演的分辨率低，二者联合反演改善了速度反演分辨率低的问题。     

最小平方滤波法时间域全波形反演

全波形反演是一种利用叠前地震记录的全波场信息重建地下介质物性参数的高精度速度建模法,但其反演效果常会受到“跳周”现象的影响。本文提出一种用最小平方滤波做数据预处理的反演方法,有效减弱“跳周”现象对反演结果的影响。该方法利用最小平方滤波减小模拟波场与观测波场之间的相位差,由滤波后波场构建一种新目标函数,使反演过程稳定地朝着全局极小点处收敛。数值模拟试验结果表明：基于最小平方滤波的全波形反演能有效改善反演效果,尤其在模型深部或大炮检距范围的效果更明显;新目标函数相比常规L₂范数能更稳定地下降,不易陷入局部极小,避免了常规全波形反演中易出现的严重“跳周”现象。     

人工神经网络非线性地震波形反演

地震波形反演是非线性问题，其目标函数阳多极值的函数，若用线性化的反演方法求解，常会遇到迭代收敛于目标函数局部最优等困难。本文研究能求得目标函数全局最优解的遗传算法训练人工神经网络的地震波形反演方法。考虑到遗传算法训练神经网络地震波形反演的未知能数量大，而通常的二进制编码遗传算法占用计算机内存量大，不能在较小内存的计算机上实现，故以可节省内存的０－１编码遗传算法训练神经网络，提出了加速网络收敛的方法     

非线性混合迭代算法在静校正中的应用

静校正的准确与否直接影响地震资料的处理效果.常用的非线性反演方法,目标函数易于陷入局部极小,得不到最优解,影响静校正的精度.采用非线性混合迭代算法,大大提高了找到目标函数全局极小的概率,从而提高了静校正的精度.对新疆某地区实际资料处理结果表明,该方法取得了较好的应用效果.     

模拟退火波阻抗反演及其应用

地震反演技术在油气地质储量研究及井位部署等方面的应用广泛。由于地震资料的带限性，使得反演时的目标函数在多处存在极小值，需通过在模型空间的广泛搜索寻求全局最优解。模拟退火波阻抗反演方法是寻找全局最优解的较好方法之一，它与约束稀疏脉冲反演及宽带反演方法不同，通过使全局最优对地震资料进行波阻抗反演。该方法综合利用石油地质、地球物理等进行约束反演，最终得到详细的储层模型，其波阻抗反演剖面的分辨率明显高于目前广泛使用的约束稀疏脉冲反演结果。     

陆相地层渗透性砂层预测方法

利用叠地震数据反演来估算地层的波阻抗，进而估算地层物性参数，这一直是地质学家追求的目标。本文介绍一种ＣＣＦＹ波阻抗反演技术，该技术具有纵、横向分辨率高，解的确定性较好，可反演多种参数剖面等优点。     

基于层序驱动的地震多尺度弹性阻抗反演方法北大核心CSCD

弹性阻抗反演结果保留了振幅随偏移距变化的相关信息,能够提取多种弹性参数应用于储层横向预测,已广泛应用于实际生产;但由于反演方法的限制,常规弹性阻抗反演结果难以有效识别小层序尺度的薄储层。将弹性阻抗反演技术与层序地层学理论相结合,提出了多尺度弹性阻抗反演方法:利用地震资料的多尺度空间与沉积层序体的对应关系,通过小波分频技术将地震资料分解为多个层序尺度,拓宽了相对高频和相对低频,提高了地震资料的分辨率;在贝叶斯理论框架下建立目标函数,利用多尺度逐级寻优特性进行弹性阻抗反演,将较大尺度反演结果作为先验信息约束较小尺度反演,有效避免了后续反演受局部极小点所困扰,增强了小尺度反演结果的可靠性,整个反演过程通过目标函数尺度的不断收缩,逼近全局极小点实现。理论模型测试及实际地震资料反演结果表明,本文方法在反演的稳定性和分辨率方面远好于常规弹性阻抗反演,能够有效识别小层序尺度的薄储层。     

基于层序驱动的地震多尺度弹性阻抗反演方法

弹性阻抗反演结果保留了振幅随偏移距变化的相关信息,能够提取多种弹性参数应用于储层横向预测,已广泛应用于实际生产;但由于反演方法的限制,常规弹性阻抗反演结果难以有效识别小层序尺度的薄储层。将弹性阻抗反演技术与层序地层学理论相结合,提出了多尺度弹性阻抗反演方法:利用地震资料的多尺度空间与沉积层序体的对应关系,通过小波分频技术将地震资料分解为多个层序尺度,拓宽了相对高频和相对低频,提高了地震资料的分辨率;在贝叶斯理论框架下建立目标函数,利用多尺度逐级寻优特性进行弹性阻抗反演,将较大尺度反演结果作为先验信息约束较小尺度反演,有效避免了后续反演受局部极小点所困扰,增强了小尺度反演结果的可靠性,整个反演过程通过目标函数尺度的不断收缩,逼近全局极小点实现。理论模型测试及实际地震资料反演结果表明,本文方法在反演的稳定性和分辨率方面远好于常规弹性阻抗反演,能够有效识别小层序尺度的薄储层。     

一种叠前地震记录的全波场正反演方法

利用叠前地震数据的振幅及旅行时信息进行叠前地震记录的全波场反演，可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富的储层物性参数。同其它地球物理反问题类似，叠前地震全波场反演也需要某种正演算法来合成叠前记录。因为层状弹性半空间的地震波传播规律足以模拟通常的AVO分析，这样就可用慢度法作为叠前地震记录的正演模拟方法。慢度法能够提供地震波场的完全解，其结果包含了一次波、多次波和转换波。叠前反演问题由遗传算法实现，并根据叠前反演这一特定的多参数非线性问题，设计了遗传算法的所有算子，使其能够最大限度地搜索解空间并有效地搜索到最优解。叠前反演得到的纵波速度、横波速度和密度可用于指导岩性和流体的识别。     

井间地震资料全变差正则化波形反演

针对井间地震资料走时层析成像分辨率低、稳定性差的问题,研究了一种井间地震资料成像新方法——全变差正则化波形反演方法(TVWI)。该方法基于Gauss-Newton波动方程反演,将井间地震资料的速度求取问题归结为波动方程反演问题,通过极小化合成地震记录与观测地震记录的差实现波动方程反演;利用局部线性化逐步迭代的方法实现非线性泛函优化问题的求解;将波动方程反演的目标泛函加入全变差约束项,提高反演过程的稳定性和反演结果的分辨率。设计了一个复杂的速度模型验证了TVWI方法的有效性,结果表明,在给定不同速度初值的情况下,反演结果都具有较高的精度。选取与真实速度相差较大的初始速度模型讨论了TVWI方法对初值选取的依赖性：反演结果对初值选取的依赖性不强,但初值选取不好,会增加迭代次数和计算成本。最后进行了抗噪能力试验,结果表明,TVWI方法具有较强的抗噪能力。     

叠前高精度反演方法在复杂岩性储层预测中的应用

叠前地震反演技术是挖掘叠前信息提高储层预测能力的重要技术手段。叠前反演方法的理论基础是Zoeppritz方程,基于该方程简化式的反演方法误差大,精度低,通过构建非线性叠前反演目标函数和直接基于Zoeppritz方程推导构建雅克比偏导矩阵,研究形成了叠前高精度反演方法。在胜坨南沙河街砂岩储层预测中开展了实际应用,通过叠前地震资料优化处理、高精度叠前地震反演以及基于岩石物理多参数解释技术的应用,提高了复杂岩性区储层预测能力。     

基于低频软约束的叠前AVA稀疏层反演

叠前AVA楔形字典利用基追踪分解算法实现叠前AVA稀疏层反演,较常规叠前反演具有较高的垂向分辨率,但由于该算法没有考虑弹性参数之间的相关性引起的不适定性,造成密度反演结果非常不稳定。为此,基于Zhang的常规叠前AVA稀疏层反演,结合Downton的参数协方差矩阵特征分解去相关思路,重新推导了叠前AVA楔形字典和叠前AVA稀疏层反演的目标函数;在此基础上,通过引入低频软约束项补偿反演的低频信息,可以获取全频带的反演结果,进一步降低了三参数反演的不适定性,提高了密度项的反演精度。模型数据和实际数据试算结果表明,基于低频软约束的叠前AVA稀疏层反演具有较高的稳定性和垂向分辨率。     

波动方程多尺度反演

本文基于多尺度反演思想提出波动方程多尺度反演方法。该方法的基本思路是：对反演的目标函数进行多尺度分解．在每一尺度下利用正则化方法反演求解，克服了反演问题的不适定性，获得全局最优解．使得反演结果的分辨率和保真性得到提高。本文利用小波变换实现多尺度反演，并且是先通过在大尺度上反演得到一个比较好的参数估计．再将此估计作为较小尺度的初值进行反演．直至获得全局最优解。文中的应用实例说明了该方法具有对初始模型依赖性低、收敛速度快、反演结果稳定的优点。     

基于共轭方向置换的叠前三参数反演方法及其实现

 叠前地震资料含有地层的纵、横波速度和密度等信息。利用叠前地震反演获得地震数据中的这些信息,即可揭示岩性及孔隙流体的性质。本文以平面波在层状弹性半空间传播时形成的地震共反射点道集数据与地层参数的关系为基础,提出了一种基于Powell共轭方向置换的叠前三参数反演方法。该方法不需要求解和存储庞大而复杂的一阶和二阶导数矩阵,通过目标函数的正则化,极大地改善了三参数反演的病态问题,并压缩了解空间。方向置换过程利用新的置换策略,有效防止了搜索方向的线性相关。同时,在反演实现过程中提出了一种高、低频分步反演策略,既保证了叠前地震数据信噪比较低时反演结果的稳定性和精度,又大大提高了收敛速度。本方法已利用理论模型进行了检验,并应用于油田实际工区,为充分利用叠前地震数据进行岩性识别和有利储层预测奠定了基础。     

叠后地震剖面的线性化波阻抗反演

本文提出了由井旁道出发逐道进行的叠后地震剖面的线性化波阻抗反演方法。每一道反演采用逐次线性化对波阻抗进行修正，反演的纵向分辨率为一个采样时间间隔，并以合成记录道与实际地震道的相似系数作为迭代收敛准则，已处理的地震道波阻抗作为下一道反演初始值。实际资料处理表明，该方法具有较高的分辨率和运算速度快的优点。     

基于Zoeppritz方程的叠前和叠后混合多参数非线性地震反演

目前通过Shuey近似式或Gray近似式及基追踪理论反演泊松比,或依据叠前反演获得的纵、横波速度计算纵横波速度比,但不可避免地降低了参数反演精度。为此,尝试通过精确的Zoeppritz方程直接反演纵横波速度比或泊松比。基于垂直入射反射系数和精确Zoeppritz方程的褶积模型,结合边界保护正则化建立叠前和叠后地震反演的目标函数,以降低反演不适定性的不利影响,并使用快速模拟退火算法进行全局非线性优化。由于多参数之间的量级差异以及多参数同步随机搜索增大了不确定性,在反演时通过在改进Fatti方程中引入密度与纵波速度、横波速度与纵波速度两个拟合式提高反演精度与稳定性。实际资料反演结果表明：精确Zoeppritz方程直接反演纵横波速度比的精度明显高于间接反演,各参数反演结果与测井数据基本吻合;叠后反演获得的纵波速度和密度精度较高,叠前反演获得的纵横波速度比的精度高于叠后反演,18°~24°角度道集的反演效果好于3°~9°和33°~39°角度道集。     

基于高低频速度闭合技术的地层压力预测

常规地震处理后的地震层速度是主频较低的速度,只能反映速度宏观变化趋势,在纵向上不能体现速度的细节变化,导致预测的地层孔隙压力纵向分辨率较低,不利于反映地层孔隙压力的纵向分布情况。为此,提出了高低频速度闭合技术,以提高地震层速度体和压力预测数据的纵向分辨率。利用叠后阻抗得到具有丰富细节的主频较高的速度体,然后用地震层速度体对叠后阻抗反演速度体进行标准化处理,得到高低频闭合速度体,最终利用Fillippone压力预测模型计算地层孔隙压力。实际资料应用结果表明,该方法能够将阻抗反演速度与地震层速度进行无缝对接,处理后的层速度体既保持了地震层速度的低频变化趋势,又具备阻抗反演速度的高频变化特征,提高了压力预测数据的纵向分辨率,预测精度与叠后阻抗精度保持一致,能有效指导钻井施工。