資源描述:
《基于貝葉斯理論的薄層反演方法》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2011年12月第46卷第6期·綜合研究·文章編號(hào):10007210(2011)06091906基于貝葉斯理論的薄層反演方法黃捍東①②趙迪③任敦占④王玉梅⑤(①中國(guó)石油大學(xué)提高采收率中心,北京102200;②油氣資源與探測(cè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)石油大學(xué)(北京)),北京102249;③中石化西南油氣分公司勘探開發(fā)研究院德陽分院,四川德陽618000;④東方地球物理公司,河北涿州072751;⑤勝利油田物探研究院,山東東營(yíng)257022)黃捍東,趙迪,任敦占,王玉梅.基于貝葉斯理論的薄層反演方法.石油地球物理勘探,20
2、11,46(6):919~924摘要大量實(shí)驗(yàn)表明,地球物理數(shù)據(jù)符合或近似符合高斯分布,因此可將高斯分布和貝葉斯原理結(jié)合并應(yīng)用于地球物理反演。本文在無噪假設(shè)條件下推導(dǎo)出具有明確物理意義的迭代反演算法,基于貝葉斯原理重新推導(dǎo)了迭代反演公式。經(jīng)3層和12層砂泥巖互層層狀介質(zhì)模型試算與實(shí)際應(yīng)用,其結(jié)果均表明,將基于貝葉斯理論的波阻抗反演算法與多道反演思路相結(jié)合,具有反演精度高和穩(wěn)定性好的特點(diǎn),可明顯降低噪聲影響,而且運(yùn)算簡(jiǎn)單,可有效識(shí)別薄層。關(guān)鍵詞地震波阻抗反演貝葉斯理論砂泥巖互層迭代穩(wěn)定性反演精度中圖分類號(hào):P631文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)
3、碼:A究的問題。由于信號(hào)和噪聲不能在單道上定義,因[15]1引言此在反演中可以通過多道運(yùn)算壓制噪聲。廣義線性反演將目標(biāo)函數(shù)泰勒級(jí)數(shù)展開式中的在20世紀(jì)70年代后期人們開始研究波阻抗反二階及其以上項(xiàng)省略,雖然使運(yùn)算變得簡(jiǎn)單,但降低演技術(shù),80年代得到蓬勃發(fā)展,其中廣義線性反了解的精度,不利于薄層反演。[1]演具有重要意義。廣義線性反演避免了波阻抗反本文的思路是在無噪假設(shè)條件下推導(dǎo)具有明確演誤差隨時(shí)間傳播,但在數(shù)據(jù)中存在噪聲時(shí),反演結(jié)物理意義的迭代反演算法,基于貝葉斯原理重新推[2~4][5]果常常不穩(wěn)定。Debeye等提
4、出了稀疏脈沖導(dǎo)了迭代反演公式,可提高反演精度,而且運(yùn)算簡(jiǎn)反演算法,該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,可在一定程度上壓制噪單。在實(shí)際資料反演中將文中方法與多道反演的思[6]聲,但反演結(jié)果的精度不高。李宏兵基于廣義線路結(jié)合,可明顯降低噪聲影響,提高反演精度。性反演提出了多道反演的思路,可有效減少噪聲對(duì)反演結(jié)果的影響,提高反演精度。隨后,又出現(xiàn)了無2方法原理[7,8]井多道反演和有井多道反演。薄層預(yù)測(cè)對(duì)地震反演精度提出了更高的要求。2.1基于貝葉斯理論的波阻抗反演算法在疊后波阻抗反演中,常規(guī)線性反演方法無法實(shí)現(xiàn)大量試驗(yàn)表明,地球物理數(shù)據(jù)是符合
5、或近似符薄層預(yù)測(cè)。非線性反演方法一般采用智能反演思合高斯分布的,因此將高斯分布和貝葉斯原理結(jié)合[9~14]路,或?qū)δ繕?biāo)函數(shù)進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)二階展開,前起來并應(yīng)用于地球物理反演是可行的。將地震道在者計(jì)算量大,應(yīng)用于實(shí)際資料反演不太現(xiàn)實(shí),后者往較接近真實(shí)模型的初始模型處進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開,往存在計(jì)算不穩(wěn)定和矩陣病態(tài)的問題。另外,噪聲假設(shè)二階和二階以上的項(xiàng)符合零均值的高斯分布,對(duì)反演結(jié)果的影響很大,而任何地震去噪方法都無可建立條件概率分布函數(shù),同時(shí)假設(shè)模型參數(shù)擾動(dòng)法將噪聲去除干凈,因此在提高反演精度同時(shí),如何量也符合零均值的高斯分
6、布,可建立先驗(yàn)概率分布將噪聲對(duì)反演結(jié)果的影響降到最小,是一個(gè)值得研函數(shù),并將條件概率分布函數(shù)與先驗(yàn)概率分布函數(shù)北京市昌平區(qū)府學(xué)路18號(hào)中國(guó)石油大學(xué)(北京)油氣資源與探測(cè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,102249。Email:webhhd@163.com本文于2010年9月17日收到,最終修改稿于2011年11月2日收到。本項(xiàng)目受國(guó)家重大專項(xiàng)(2011ZX05006006、2011ZX05009)和國(guó)家973項(xiàng)目(2011CB201104)共同資助。920石油地球物理勘探2011年的乘積作為后驗(yàn)概率分布函數(shù)。1犘(犱狘犿,犐)=×
7、(σ槡2π)犖將實(shí)際地震記錄犇(犻為地震記錄的采樣點(diǎn)序犻犖號(hào))定義為地震道與波阻抗關(guān)系的目標(biāo)函數(shù),根據(jù)(Δ犱)2熿狀-犌Δ犿狀燄[1]∑Cooke等的廣義線性反演思想,利用泰勒公式將exp狀=1(5)-2燀2σ燅犇犻在初始模型響應(yīng)犛犻處展開狀-1狀-12式中:狀為采樣點(diǎn)序號(hào);犖為采樣點(diǎn)總數(shù);σ為數(shù)據(jù)犛犻12犛犻犇犻=犛犻+∑Δ犿犽+2Δ犿犽(∑犿)+…誤差,即Δ犱-犌Δ犿的標(biāo)準(zhǔn)差。犽=0犿犽犽=0犽犿犼假設(shè)模型參數(shù)的擾動(dòng)量符合零均值高斯分布,(1)同樣可建立先驗(yàn)概率分布函數(shù)式中:犛為速度初始模型對(duì)應(yīng)的合成
8、地震記錄;犿犻T為模型參數(shù)即波阻抗,Δ犿為模型參數(shù)擾動(dòng)量。犘(Δ犿狘犐)=1exp-Δ犿Δ犿3[]det狘犆32π22犆Δ犿為了便于求解犇在最小二乘意義下的極小值,槡Δ犿狘犻[1](6)Cooke等忽略了式(1)中一次項(xiàng)以上的高次項(xiàng),將非線性問題線性化,雖然提高了求解速度,但卻降低犘(犿狘犱,犐)=1×(σ槡2π)犖了解的精度,不