基于t分布的叠前地震反演及适定性研究
发布时间:2021-04-07 01:15
叠前地震反演是目前进行油气勘探定量预测的重要技术,在实际勘探中得到了广泛的认可,特别是贝叶斯框架引入反演后使叠前地震反演在实际应用得到了较快的发展和应用。贝叶斯反演是当前概率反演的重要表现形式,在一定程度上缓解了反演中的不确定性问题。但贝叶斯框架的构建带有主观性,特别是先验函数的构建以反演者的经验为主,无论是高斯分布还是柯西分布,乃至改进的柯西分布均不能准确地概括所有类型的地层。针对构建过程中的制约因素,提出了基于t分布为先验约束的贝叶斯框架,通过分布对比、模型验证以及实际地区反演分析,论证了t分布对于构建框架的有效性,使贝叶斯反演具有更好的适用性和准确性。叠前反演的不确定性较高,结果无法准确预测,反演参数不够可靠,反演效果不理想。通过对病态矩阵的条件数进行计算,得到影响反演稳定性的因素,并从贡献度及特征值两个方面对叠前三参数的反演准确性进行了分析,从约束条件入手分析反演方法对约束的依懒性,进而分析反演结果的可靠性,从对地质条件的依赖性和贝叶斯框架的构建上认识了参数反演的不确定性问题,为今后进行反演结果分析做好理论铺垫。流体因子的构建是进行流体识别的关键一步。但目前关于参数构建的方式,...
【文章来源】:中国石油大学(华东)山东省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:62 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
论文的技术路线图
在给定物理模型的情况下,通过正演算子的正演。依据,叠前反演可分为波动方程反演和射线演算法相对复杂,效率较低;射线方程计算用性,在本文讨论的反演算法,均是以射线就是目前最常用的反演方程——Zoeppritz波、反射波及透射波间的数学关系。基础似式状介质,界面两侧的弹性参数(纵波速度、22, , sv,速度的单位为 m/s,密度单位为 g/c会产生四种不同性质的波,示意图见 2-1。
图 2-2 贝叶斯公式中后验分布与先验分布及似然函数的关系叶斯反演时,我们一般按照如下流程:图 2-3 贝叶斯参数估计流程图来说使用两种方法来得到参数的贝叶斯估计值,第一种通过取后验分布得到与之相对应的参数表示式,第二种通过使用平均值来代替估计值。多使用的最大后验分布为例对贝叶斯反演进行简单介绍。斯估计实际其实就是通过含噪音的观测数据d 来对模型参数m 进行有来说,假设地震资料中所含的背景噪声服从高斯(Guass)分布,那么
本文编号:3122517
【文章来源】:中国石油大学(华东)山东省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:62 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
论文的技术路线图
在给定物理模型的情况下,通过正演算子的正演。依据,叠前反演可分为波动方程反演和射线演算法相对复杂,效率较低;射线方程计算用性,在本文讨论的反演算法,均是以射线就是目前最常用的反演方程——Zoeppritz波、反射波及透射波间的数学关系。基础似式状介质,界面两侧的弹性参数(纵波速度、22, , sv,速度的单位为 m/s,密度单位为 g/c会产生四种不同性质的波,示意图见 2-1。
图 2-2 贝叶斯公式中后验分布与先验分布及似然函数的关系叶斯反演时,我们一般按照如下流程:图 2-3 贝叶斯参数估计流程图来说使用两种方法来得到参数的贝叶斯估计值,第一种通过取后验分布得到与之相对应的参数表示式,第二种通过使用平均值来代替估计值。多使用的最大后验分布为例对贝叶斯反演进行简单介绍。斯估计实际其实就是通过含噪音的观测数据d 来对模型参数m 进行有来说,假设地震资料中所含的背景噪声服从高斯(Guass)分布,那么
本文编号:3122517
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