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《应用地球物理》2021,(1)
常规的地震随机反演方法一般用变差函数表征地下地层的空间结构信息,但是变差函数很难有效表征实际复杂地层的非均质特性。本文利用多参数的思想充分发掘已知地震和测井资料中蕴含的地下地层信息,利用多个统计特征参数更全面地描述地下复杂储层的空间结构特征,并与地震随机反演相结合,提出了基于统计特征参数先验信息的叠前地震随机反演方法。该方法基于随机介质理论从已知的地震和测井资料中求取多个统计特征参数,选取符合实际地质特征的椭圆自相关函数,构建满足地层空间结构特征的先验信息模型,并将多参数约束融入似然函数中构建目标函数,用非常快速量子退火算法进行优化更新,实现目标函数的求解得到最终的反演结果。由模型试算可知,相比于传统的先验模型构建方法,本文基于多个参数构建的先验模型包含更丰富的地层信息,能更好地实现对地下复杂储层的描述。实际资料分析表明,基于统计特征参数先验信息的随机反演方法能够有效地进行地下复杂储层的地球物理预测,且具有较高的分辨率。 相似文献
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全波形反演可以为叠前深度偏移成像提供更高精度的速度模型,但该方法具有较强的非线性,对初始速度模型的依赖性较强,尤其是在实际应用中,地质条件复杂多变,速度变化不连续,增加了反演非线性程度,常常使反演陷入局部极小值,影响反演的精度.全变差约束在图像去噪领域应用广泛,属于非光滑约束,在去噪过程中能有效的保留图像的不连续界面和边缘信息.本文提出基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演方法,在全变差约束的基础上,利用Hinge损失函数控制模型的更新方向,并使用原-对偶混合梯度算法进行求解,给出这一优化问题的迭代格式,有效提高了对地下不连续界面的重构精度,同时也降低反演对初始速度模型的依赖程度.数值算例证明：与常规全波形反演方法相比,基于全变差约束的全波形反演方法可以有效的重构速度模型中的不连续界面,尤其对高速体边缘的重构效果更明显,但该方法对初始速度模型的依赖性仍然较强;基于Hinge损失函数的垂向全变差约束全波形反演方法降低了对初始速度模型的依赖程度,可以从一个较差的初始模型通过循环迭代的方式最终得到同样精确的速度模型,较好的重构了高速体边缘和不连续界面. 相似文献
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长波长假设条件下,各向同性背景地层中发育一组平行排列的垂直裂缝可等效为具有水平对称轴的横向各向同性（HTI）介质.基于不同观测方位的岩石地震响应特征变化,宽方位地震数据不仅可实现裂缝岩石弹性参数与各向异性参数的预测,同时也蕴含着丰富的孔隙度等储层物性参数信息.本文结合实际地震资料提出了贝叶斯框架下岩石物理驱动的储层裂缝参数与物性参数概率地震联合反演方法,首先基于AVAZ反演裂缝岩石的弹性参数与各向异性参数,并在此基础上通过统计岩石物理模型表征孔隙度、裂缝密度等各向异性介质储层参数与裂缝岩石参数的相互关联,并采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样方法进行大量样本的随机模拟,使用期望最大化（EM）算法估计后验条件概率分布,最终寻找最大后验条件概率对应的孔隙度、裂缝密度等HTI裂缝介质储层参数即为反演结果.测井及实际地震数据处理表明,该方法能够稳定合理地从方位地震资料中获取裂缝岩石弹性参数与各向异性参数,并提供了一种较为可靠的孔隙度、裂缝密度等裂缝介质储层参数概率地震反演方法. 相似文献
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本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法(Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA)和逐渐变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,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Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。 相似文献
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以1985年4月18日云南禄劝地震(Ms=6.1)的15次余震为例, 使用简单介质模型进行近震源记录的地震矩张量反演, 并试图通过反演结果的讨论, 进一步明确有关方法的意义和限度。将DCS-302数字磁带加速度仪组成的小孔径流动台网获得的三分向近震源宽频带记录进行两次积分得到位移地震图, 对依据震相特征选出的信噪比较大的直达P波、直达S波和SP转换波波形在频率域进行矩张量反演。反演中采用均匀弹性半空间的格林函数。计算结果表明, 采用简单的介质模型, 选取信噪比较大的震相进行矩张量反演, 对MLL约为4-5的地震可以较好地给出震源机制解。在不十分了解详细结构的情况下, 用本文所发展的反演方法处理大量中小地震求震源机制和构造应力场是十分便利的。地震矩张量反演的结果给出禄劝地区的主压应力轴为近NNW向, 接近水平, 表明该地震与欧亚板块和印度板块边界的构造运动有关。 相似文献
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基于地质统计先验信息的储层物性参数同步反演 总被引：4，自引：1，他引：3
本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法（Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA）和逐渐变形算法（Gradual Deformation Method,GDM）得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,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Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。 相似文献
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针对常规大地电磁（Magnetotelluric,MT）反演方法对电阻率异常体边界不太敏感的问题,本文尝试基于贝叶斯理论开展二维大地电磁电阻率尖锐边界反演研究.在反演中,模型参数由边界位置及内部电阻率组成,通过贝叶斯理论将模型参数与数据相联系,采用Markov Chain Monte Carlo（MCMC）的Metropolis-Hastings（MH）方法对后验概率密度函数（Posteriori Probability Density,PDD）进行采样.采样过程中无罚值函数约束,完全以数据自身所包含的信息对模型进行约束,同时与有限约束进行比较,并考虑不同起始采样点对结果的影响.以接受率为参考,用模型算例说明MH方法中建议分布函数选择的重要性.当模型参数间相关性较弱时,使用边缘概率分布对采样结果进行分析.该方法能给出模型参数的分布范围,并给出该模型参数范围对应的数据范围.通过与已知模型的对比及数据拟合情况分析检验了该反演方法的有效性.该方法有助于提高大地电磁尖锐边界反演的分辨能力. 相似文献
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岩相信息能够反映储层岩性及流体特征,在地震储层预测中具有重要作用.常规方法主要利用与岩相信息关系密切的弹性参数定性或定量地转化为岩相信息.在实际应用中,弹性参数的获取主要基于叠前地震反演技术.而不同弹性参数的叠前地震反演精度间存在着差异,势必影响岩相的整体预测精度.本文提出对弹性参数进行加权统计来预测岩相.首先,基于贝叶斯理论,引入权重系数来调节弹性参数信息的采用量,构建出最终的目标反演函数;其次,考虑到勘探初期缺少明确的测井岩相信息,提出利用高斯混合分布函数来自动估算岩相先验概率;最后,根据输入弹性参数的取值,计算每类岩相对应的后验概率密度,将目标反演函数取最大后验概率密度时对应的岩相类别作为最终预测的岩相.新方法旨在减少弹性参数精度间的精度差异对岩相预测结果的影响,以期提高地震岩相的预测精度.模型与实际资料测试均表明该方法可行、有效且预测精度较高. 相似文献
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Wide-azimuth seismic data can be used to derive anisotropic parameters on the subsurface by observing variation in subsurface seismic response along different azimuths. Layer-based high-resolution estimates of components of the subsurface anisotropic elastic tensor can be reconstructed by using wide-azimuth P-wave data by combining the kinematic information derived from anisotropic velocity analysis with dynamic information obtained from amplitude versus angle and azimuth analysis of wide-azimuth seismic data. Interval P-impedance, S-impedance and anisotropic parameters associated with anisotropic fracture media are being reconstructed using linearized analysis assuming horizontal transverse anisotropy symmetry. In this paper it is shown how additional assumptions, such as the rock model, can be used to reduce the degrees of freedom in the estimation problem and recover all five anisotropic parameters. Because the use of a rock model is needed, the derived elastic parameters are consistent with the rock model and are used to infer fractured rock properties using stochastic rock physics inversion. The inversion is based on stochastic rock physics modelling and maximum a posteriori estimate of both porosity and crack density parameters associated with the observed elastic parameters derived from both velocity and amplitude versus angle and azimuth analysis. While the focus of this study is on the use of P-wave reflection data, we also show how additional information such as shear wave splitting and/or anisotropic well log data can reduce the assumptions needed to derive elastic parameter and rock properties. 相似文献
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提出了各向异性页岩储层统计岩石物理反演方法.通过统计岩石物理模型建立储层物性参数与弹性参数的定量关系,使用测井数据及井中岩石物理反演结果作为先验信息,将地震阻抗数据定量解释为储层物性参数、各向异性参数的空间分布.反演过程在贝叶斯框架下求得储层参数的后验概率密度函数,并从中得到参数的最优估计值及其不确定性的定量描述.在此过程中综合考虑了岩石物理模型对复杂地下介质的描述偏差和地震数据中噪声对反演不确定性的影响.在求取最大后验概率过程中使用模拟退火优化粒子群算法以提高收敛速度和计算准确性.将统计岩石物理技术应用于龙马溪组页岩气储层,得到储层泥质含量、压实指数、孔隙度、裂缝密度等物性,以及各向异性参数的空间分布及相应的不确定性估计,为页岩气储层的定量描述提供依据. 相似文献
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虽然基于地质统计学的随机反演方法能够有效融合测井资料中的高频信息,但计算效率低,占用内存大,限制了它在实际资料中的应用.本文在保留传统随机反演方法优点的基础上,创造性地引入傅里叶滑动平均(Fast Fourier Transform-Moving Average,FFT-MA)谱模拟进行频率域的地质统计模拟,并利用逐步变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)确保模拟结果与实际地震数据的匹配,构建了基于FFT-MA谱模拟的新的快速随机反演方法.与常规随机反演相比,新方法不仅分辨率高,而且能够使反演解得到快速收敛,有效提高计算效率,减少内存占用.模型试算获得了与理论模型吻合度较好的高分辨率反演结果.实际资料分析也表明新方法所得到的高分辨率反演结果能够对薄互储层进行良好的展示,为薄储层的识别提供高效可靠的技术支持. 相似文献
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本文研究了一种基于随机地震反演的Russell流体因子直接估算方法,该方法是一种基于蒙特卡罗的非线性反演,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.本文应用贝叶斯理论框架,首先通过测井数据计算井位置处的Russell流体因子,利用序贯高斯模拟方法(sequential Gaussian simulation,SGS)得到流体因子的先验信息;然后构建似然函数;最后利用Metropolis抽样算法对后验概率密度进行抽样,得到反演的Russell流体因子.其中对每道数据进行序贯高斯模拟时,采用一种新的逐点模拟方式,具有较高的计算速度.数值试验表明:反演结果与理论模型和实际测井数据吻合较好,具有较高的分辨率,对于判识储层含流体特征具有较好的指示作用. 相似文献
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Seismic Rock physics plays a bridge role between the rock moduli and physical properties of the hydrocarbon reservoirs. Prestack seismic inversion is an important method for the quantitative characterization of elasticity, physical properties, lithology and fluid properties of subsurface reservoirs. In this paper, a high order approximation of rock physics model for clastic rocks is established and one seismic AVO reflection equation characterized by the high order approximation(Jacobian and Hessian matrix) of rock moduli is derived. Besides, the contribution of porosity, shale content and fluid saturation to AVO reflectivity is analyzed. The feasibility of the proposed AVO equation is discussed in the direct estimation of rock physical properties. On the basis of this, one probabilistic AVO inversion based on differential evolution-Markov chain Monte Carlo stochastic model is proposed on the premise that the model parameters obey Gaussian mixture probability prior model. The stochastic model has both the global optimization characteristics of the differential evolution algorithm and the uncertainty analysis ability of Markov chain Monte Carlo model. Through the cross parallel of multiple Markov chains, multiple stochastic solutions of the model parameters can be obtained simultaneously, and the posterior probability density distribution of the model parameters can be simulated effectively. The posterior mean is treated as the optimal solution of the model to be inverted.Besides, the variance and confidence interval are utilized to evaluate the uncertainties of the estimated results, so as to realize the simultaneous estimation of reservoir elasticity, physical properties, discrete lithofacies and dry rock skeleton. The validity of the proposed approach is verified by theoretical tests and one real application case in eastern China. 相似文献
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Joint AVO inversion, wavelet estimation and noise-level estimation using a spatially coupled hierarchical Bayesian model 总被引：1，自引：0，他引：1
The main objective of the AVO inversion is to obtain posterior distributions for P-wave velocity, S-wave velocity and density from specified prior distributions, seismic data and well-log data. The inversion problem also involves estimation of a seismic wavelet and the seismic-noise level. The noise model is represented by a zero mean Gaussian distribution specified by a covariance matrix. A method for joint AVO inversion, wavelet estimation and estimation of the noise level is developed in a Bayesian framework. The stochastic model includes uncertainty of both the elastic parameters, the wavelet, and the seismic and well-log data. The posterior distribution is explored by Markov-chain Monte-Carlo simulation using the Gibbs' sampler algorithm. The inversion algorithm has been tested on a seismic line from the Heidrun Field with two wells located on the line. The use of a coloured seismic-noise model resulted in about 10% lower uncertainties for the P-wave velocity, S-wave velocity and density compared with a white-noise model. The uncertainty of the estimated wavelet is low. In the Heidrun example, the effect of including uncertainty of the wavelet and the noise level was marginal with respect to the AVO inversion results. 相似文献
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Dylan R. Harp Velimir V. Vesselinov 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》2010,24(7):1023-1042
An approach is presented for identifying statistical characteristics of stratigraphies from borehole and hydraulic data. The
approach employs a Markov-chain based geostatistical framework in a stochastic inversion. Borehole data provide information
on the stratigraphy while pressure and flux data provide information on the hydraulic performance of the medium. The use of
Markov-chain geostatistics as opposed to covariance-based geostatistics can provide a more easily interpreted model geologically
and geometrically. The approach hinges on the use of mean facies lengths (negative inverse auto-transition rates) and mean
transition lengths (inverse cross-transition rates) as adjustable parameters in the stochastic inversion. Along with an unconstrained
Markov-chain model, simplifying constraints to the Markov-chain model, including (1) proportionally-random and (2) symmetric
spatial correlations, are evaluated in the stochastic inversion. Sensitivity analyses indicate that the simplifying constraints
can facilitate the inversion at the cost of spatial correlation model generality. Inverse analyses demonstrate the feasibility
of this approach, indicating that despite some low parameter sensitivities, all adjustable parameters do converge for a sufficient
number of ensemble realizations towards their “true” values. This paper extends the approach presented in Harp et al. (doi:, 2008) to (1) statistically characterize the hydraulic response of a geostatistical model, thereby incorporating an uncertainty
analysis directly in the inverse method, (2) demonstrate that a gradient-based optimization strategy is sufficient, thereby
providing relative computational efficiency compared to global optimization strategies, (3) demonstrate that the approach
can be extended to a 3-D analysis, and (4) introduce the use of mean facies lengths and mean transition lengths as adjustable
parameters in a geostatistical inversion, thereby allowing the approach to be extended to greater than two category Markov-chain
models. 相似文献
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多尺度快速匹配追踪多域联合地震反演是一种通过地震数据多尺度分解的迭代反演方法.与此同时,在快速匹配追踪算法中引入低频模型约束,有效提高了收敛精度,使反演结果具有丰富的高低频信息.首先通过对大尺度地震资料进行反演得到低频背景.在此基础上,采用中尺度与小尺度地震数据进行逐级迭代用以获得高频数据,因而有效缓解了常规反演方法对于初始模型精度的依赖.最后利用理论模型与实际地震数据进行测试,通过与常规时间域反演方法的反演结果进行对比可以看出,本文方法在地层连续变化处依然可以对变化地层进行精确刻画,且在纵向分辨率提升的同时保持了较好的横向连续性. 相似文献
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叠前地质统计学反演将随机模拟与叠前反演相结合,不仅可以反演各种储层弹性参数,还提高了反演结果的分辨率.基于联合概率分布的直接序贯协模拟方法可以在原始数据域对数据进行模拟,不需要对数据进行高斯变换,拓展了地质统计学反演的应用范围;而联合概率分布的应用确保了反演参数之间相关性,提高了反演的精度.本文将基于联合概率分布的直接序贯协模拟方法与蒙特卡洛抽样算法相结合,参考全局随机反演策略,提出了基于蒙特卡洛优化算法的全局迭代地质统计学反演方法.为了提高反演的稳定性,我们修改了局部相关系数的计算公式,提出了一种新的基于目标函数的优化局部相关系数计算公式并应用到协模拟之中.模型测试及实际数据应用表明,该方法可以很好的应用于叠前反演之中. 相似文献