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多尺度联合反演及其应用

作　者: 袁合民
导　师: 印兴耀
学　校: 中国石油大学
专　业: 地球探测与信息技术
关键词: 贝叶斯理论联合反演共轭梯度随机模拟
分类号: P618.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 58次
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内容摘要

随着油气勘探开发形势的发展,油气勘探正逐渐由构造油气藏转向岩性油气藏。而作为最有效的一种油气勘探地球物理方法,地震技术的应用也越来越广泛,已经从构造解释逐渐深入到储层评价、岩性解释和油藏描述等方面。地震反演技术能够从地震资料中提取出丰富的岩性、物性以及流体信息,为油藏描述提供各种有效的信息。然而,随着勘探开发难度的加大,常规的地震波阻抗反演已经无法满足油气勘探开发的需求。为了实现高精度的勘探,在波阻抗反演中联合利用了地面地震数据、井间地震数据和VSP地震数据,充分利用地面地震数据在横向上的高分辨率、井间地震数据的宽频带信息和VSP数据精确的时深关系,来提高反演的精度,以更好的为油气勘探开发服务。常规的波阻抗反演方法只利用了地面地震数据,而地面地震数据虽然具有较高的横向分辨率,在垂向上的分辨能力却比较低,这样导致得到的反演结果往往精度不够高。地面地震数据、井间地震数据和VSP数据虽然具有采集方式不同、波场信息丰富程度不同、分辨率尺度不同,但是它们却是地下相同的地质体的地震波响应。利用贝叶斯理论可以将这三者联系起来,建立起这三种资料的联合概率密度函数。论文中首先讨论了贝叶斯反演理论,研究了基于贝叶斯理论的多尺度地震资料联合反演方法。然后研究了不同的先验分布函数对于反演结果的影响,采用了符合实际井数据统计特征的柯西分布;同时研究了不同的参数对于反演结果的影响,为反演方程中参数的选取指明了方向。在求解反演方程时,通过对目标函数的分析,采用了改进的PRP共轭梯度法,加快了方程收敛的速率,确保了反演的稳定性。研究了序贯高斯模拟建模方法,避免了确定性建模方法的平滑效应,同时能够对模拟结果进行优选和不确定性评价。最后针对实际的地震资料量纲差别大的情况,对实际地震资料进行了预处理,方便了反演参数的选取。对多尺度地震资料联合反演方法进行模型测试,通过与常规反演结果的对比可知,多尺度地震资料联合反演得到的结果不仅保持了很好的横向连续性,而且具有更高的分辨率,能够识别常规反演方法无法识别的薄层。在实际地震资料的反演试算中,多尺度地震资料联合反演也体现更高的分辨率,整体效果优于常规反演方法。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-16
  1.1 引言  9-10
  1.2 叠后波阻抗反演研究现状  10-15
  1.3 论文研究内容  15-16
第二章地震资料联合反演的基本理论  16-30
  2.1 褶积模型  16-19
  2.2 贝叶斯理论  19-20
  2.3 基于贝叶斯理论的地震资料联合反演  20-29
    2.3.1 联合反演方程的建立  20-24
    2.3.2 反射系数稀疏性约束  24-27
    2.3.3 波阻抗约束  27-29
  2.4 小结  29-30
第三章基于稀疏脉冲的多尺度地震资料联合反演  30-46
  3.1 地震资料联合反演实现方法  30-35
    3.1.1 反演方程的求解  30-32
    3.1.2 联合反演方程特点分析  32
    3.1.3 改进的PRP 共轭梯度法  32-34
    3.1.4 联合反演的实现步骤  34-35
  3.2 地震资料联合反演算法测试  35-42
    3.2.1 一维模型测试  35-38
    3.2.2 高斯分布与柯西分布的约束效果对比  38-40
    3.2.3 改进的PRP 共轭梯度算法的测试  40-42
  3.3 不同参数对于反演结果的影响  42-44
  3.4 小结  44-46
第四章基于随机建模的联合反演实现  46-67
  4.1 变差函数  46-49
    4.1.1 变差函数的主要参数  46-48
    4.1.2 常用的理论变差函数模型  48-49
  4.2 克里金理论  49-52
    4.2.1 克里金整合法  49-50
    4.2.2 简单克里格（SK）  50
    4.2.3 普通克里格法（OK）  50-52
  4.3 序贯高斯模拟  52-62
    4.3.1 序贯高斯模拟的基本理论  52-55
    4.3.2 不同变差函数模型对序贯高斯模拟结果的影响  55-58
    4.3.3 序贯高斯模拟与克里格估值方法的比较  58-62
  4.4 基于随机建模的联合反演实现  62-65
  4.5 小结  65-67
第五章地震资料联合反演的应用  67-83
  5.1 地震资料预处理  67-71
  5.2 模型测试  71-77
    5.2.1 一维模型测试  71-72
    5.2.2 二维模型测试  72-77
  5.3 实际资料应用  77-81
  5.4 小结  81-83
结论  83-85
参考文献  85-89
攻读硕士学位期间取得的学术成果  89-90
致谢  90

多尺度联合反演及其应用

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