非高斯AVO三参数反演算法及其应用研究
发布时间：2021-12-02 02:23
随着油气勘探的不断深入和勘探技术的不断提高,油气勘探的重点逐渐从构造油气藏转移至岩性油气藏。与传统的构造油气藏相比,岩性汕气藏隐蔽性更大,成藏规律更复杂,勘探难度更大,对储层预测精度的要求更高,以便获取更可靠的储层信息，降低勘探开发的风险。AVO （Amplitude Variation with Offset）反演是提取隐藏在地震信息中的弹性参数的重要途径,是当前地震信号处理与解释应用领域的前沿研究课题之一。传统的地震反演算法为了建模的简单性和解析的易处理性,通常假设噪声服从高斯分布。这种假定对信噪比相对较高的叠后地震反演来说是基本适用的,但是对于信噪相对较低的地震叠前数据来说,尤其是某些复杂储层（如生物礁储层）,高斯噪声假设往往难以满足实际情况,使得传统的基于高斯模型的叠前反演方法很难取得令人满意的效果。所以从反演性能损失的角度来看,为了给地震解释人员提供更可靠地解释依据,更准确的非高斯模型还是必要的。文章首先对AVO反演迭代算法中反演迭代误差以及实际地震叠前资料中的噪音的非高斯性进行了分析讨论,在此基础上,对高斯环境下的AVO三参数反演算法进行了深入研究,以提高地震叠前反演的准确...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：150 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图３－１常见的一些分布的概率密度函数??在大多数情况下，根据中心极限定理，信号的高斯分布假设是合理的
高斯分布用相对于平均值／／的若的平方来表示，而拉普拉斯概率密度用相对于平均??值“的差的绝对值来表示。因此，拉普拉斯分布的尾部比正态分布更加平坦，呈现出??史加明显的拖尾现象，如图３－２所示。???ｂ?＝?０．５?Ｉ???ｂ?＝?Ｉ??ｂ－３??０．８?．?Ｉ?＇■??０．７?‘??０．６?■??Ｉ?０－５?．?１??：：：Ａ?丨??■１０?－５?０?５?１０??Ｘ??图３－２拉普拉斯分布的概率密度函数??３．３．１．２棍合分布模型??混合分布模型的概率密度函数是由两种或两种以上高斯或是非高斯分布的概率密??度函数加权求和构成的［１７５，１７６］。由于混合模型可以将复杂多变的随机变量进行有效的模??型化，近年来，它越来越受到人们的重视。??随机变量Ｘ服从有限混合分布，其概率密度函数可表示为：??ｆ（ｘ）?＝?Ａｆｔ?⑷＋、／２?⑷＋…＋ＡＡ?（＾）?（３－５）??其中，；１，．＞０，７?＝?１，＿＂，＊为混合权重系数，且满足；！！＋＾＾＾＋…＋?；！丨：丨。／；（ｘ）＞０为混合??分布中各个成分的概率密度函数，且＿［／；．（１）?＝?１，为变量的取值空间，／（Ｘ）是有限??混合分布的概率密度函数。??这一系列的分布可能是同一分布，但有着不同的参数；也有可能是不同的分布。该??模型具有通用性
?变量。特殊的，当混合分布模型是由两个或２个以上高斯分布的概率密度函数加权求和??构成时，称为混合高斯模型［１７７］。图３－３描述的是两个简单的高斯分布的混合分布，其??巾权值＝０．６，／＾＝０．４。??有限混合模型研究的核心问题是混分量的选择和混模型的参数估计，很多学者??已对其进行了深入研究。由于形式简单、计算方便等特点，高斯混合模型已成为目前??普遍应用的有限混合模型，仍是考虑到实际数据多具有非线性、非高斯特性，并限于??高斯分布的拟合能力，高斯混合模型不能完全准确地描述和刻画这些复杂数据，所以??混合分量的选择越来越受到大家的关注。??＂１??????０．１８?Ｉ?＾?，?：?＼??—０?＝?２?Ｈ?＝?－２??０．１６?■??＆?＝?４＼ｉ?＝?５???ｍｉｘｅｄ?Ｇａｕｓｓｉａｎ?ｋ?＝?０．６?Ｘ?＝?０．４??！＿??－１０?－５?０?５?１０??Ｘ??图３－３高斯混合模型概率密度函数??基于强大的拟合能力，混合分布在实际工程中有广泛的应用。Ｔｉｔｔｅｒｉｎｇｔｏｎ对混合范??数的应用进行了综述［１７８］
【参考文献】：
期刊论文
[1]地震波形反演的稀疏约束正则化方法[J]. 王薇,韩波,唐锦萍. 地球物理学报. 2013(01)
[2]基于流体替换技术的地震AVO属性气藏识别（英文）[J]. 李景叶. Applied Geophysics. 2012(02)
[3]基于广义高斯分布的地震盲反褶积方法研究[J]. 李海山,吴国忱,印兴耀. 地球物理学进展. 2012(03)
[4]基于α稳定分布的地震反演方法[J]. 岳碧波,彭真明,张启衡. 地球物理学报. 2012(04)
[5]辽东湾探区古近系浊积体针对性地震处理与识别技术[J]. 姚健,郑敬贵,杜晓峰,孙和风. 岩性油气藏. 2012(01)
[6]叠前三参数非高斯反演方法研究[J]. 刘洋,张家树,胡光岷,贺振华. 地球物理学报. 2012(01)
[7]Pre-stack inversion for caved carbonate reservoir prediction:A case study from Tarim Basin,China[J]. Sam Zandong Sun. Petroleum Science. 2011(04)
[8]基于MCMC的叠前地震反演方法研究[J]. 张广智,王丹阳,印兴耀,李宁. 地球物理学报. 2011(11)
[9]非线性AVO反演方法研究[J]. 魏超,郑晓东,李劲松. 地球物理学报. 2011(08)
[10]Analysis of the ambiguity of log-constrained seismic impedance inversion[J]. Li Guofa1,2,Li Hao1,2,Ma Yanyan1,2 and Xiong Jinliang3 1 State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting,China University of Petroleum(Beijing),B eijing 102249,China 2 Key Laboratory of Geophysical Prospecting,China National Petroleum Corporation,Beijing 102249,China 3 Dagang Oil field,PetroChina,Tianjin 300280,China. Petroleum Science. 2011(02)
本文编号：3527535
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：150 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图３－１常见的一些分布的概率密度函数??在大多数情况下，根据中心极限定理，信号的高斯分布假设是合理的
高斯分布用相对于平均值／／的若的平方来表示，而拉普拉斯概率密度用相对于平均??值“的差的绝对值来表示。因此，拉普拉斯分布的尾部比正态分布更加平坦，呈现出??史加明显的拖尾现象，如图３－２所示。???ｂ?＝?０．５?Ｉ???ｂ?＝?Ｉ??ｂ－３??０．８?．?Ｉ?＇■??０．７?‘??０．６?■??Ｉ?０－５?．?１??：：：Ａ?丨??■１０?－５?０?５?１０??Ｘ??图３－２拉普拉斯分布的概率密度函数??３．３．１．２棍合分布模型??混合分布模型的概率密度函数是由两种或两种以上高斯或是非高斯分布的概率密??度函数加权求和构成的［１７５，１７６］。由于混合模型可以将复杂多变的随机变量进行有效的模??型化，近年来，它越来越受到人们的重视。??随机变量Ｘ服从有限混合分布，其概率密度函数可表示为：??ｆ（ｘ）?＝?Ａｆｔ?⑷＋、／２?⑷＋…＋ＡＡ?（＾）?（３－５）??其中，；１，．＞０，７?＝?１，＿＂，＊为混合权重系数，且满足；！！＋＾＾＾＋…＋?；！丨：丨。／；（ｘ）＞０为混合??分布中各个成分的概率密度函数，且＿［／；．（１）?＝?１，为变量的取值空间，／（Ｘ）是有限??混合分布的概率密度函数。??这一系列的分布可能是同一分布，但有着不同的参数；也有可能是不同的分布。该??模型具有通用性
?变量。特殊的，当混合分布模型是由两个或２个以上高斯分布的概率密度函数加权求和??构成时，称为混合高斯模型［１７７］。图３－３描述的是两个简单的高斯分布的混合分布，其??巾权值＝０．６，／＾＝０．４。??有限混合模型研究的核心问题是混分量的选择和混模型的参数估计，很多学者??已对其进行了深入研究。由于形式简单、计算方便等特点，高斯混合模型已成为目前??普遍应用的有限混合模型，仍是考虑到实际数据多具有非线性、非高斯特性，并限于??高斯分布的拟合能力，高斯混合模型不能完全准确地描述和刻画这些复杂数据，所以??混合分量的选择越来越受到大家的关注。??＂１??????０．１８?Ｉ?＾?，?：?＼??—０?＝?２?Ｈ?＝?－２??０．１６?■??＆?＝?４＼ｉ?＝?５???ｍｉｘｅｄ?Ｇａｕｓｓｉａｎ?ｋ?＝?０．６?Ｘ?＝?０．４??！＿??－１０?－５?０?５?１０??Ｘ??图３－３高斯混合模型概率密度函数??基于强大的拟合能力，混合分布在实际工程中有广泛的应用。Ｔｉｔｔｅｒｉｎｇｔｏｎ对混合范??数的应用进行了综述［１７８］
【参考文献】：
期刊论文
[1]地震波形反演的稀疏约束正则化方法[J]. 王薇,韩波,唐锦萍. 地球物理学报. 2013(01)
[2]基于流体替换技术的地震AVO属性气藏识别（英文）[J]. 李景叶. Applied Geophysics. 2012(02)
[3]基于广义高斯分布的地震盲反褶积方法研究[J]. 李海山,吴国忱,印兴耀. 地球物理学进展. 2012(03)
[4]基于α稳定分布的地震反演方法[J]. 岳碧波,彭真明,张启衡. 地球物理学报. 2012(04)
[5]辽东湾探区古近系浊积体针对性地震处理与识别技术[J]. 姚健,郑敬贵,杜晓峰,孙和风. 岩性油气藏. 2012(01)
[6]叠前三参数非高斯反演方法研究[J]. 刘洋,张家树,胡光岷,贺振华. 地球物理学报. 2012(01)
[7]Pre-stack inversion for caved carbonate reservoir prediction:A case study from Tarim Basin,China[J]. Sam Zandong Sun. Petroleum Science. 2011(04)
[8]基于MCMC的叠前地震反演方法研究[J]. 张广智,王丹阳,印兴耀,李宁. 地球物理学报. 2011(11)
[9]非线性AVO反演方法研究[J]. 魏超,郑晓东,李劲松. 地球物理学报. 2011(08)
[10]Analysis of the ambiguity of log-constrained seismic impedance inversion[J]. Li Guofa1,2,Li Hao1,2,Ma Yanyan1,2 and Xiong Jinliang3 1 State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting,China University of Petroleum(Beijing),B eijing 102249,China 2 Key Laboratory of Geophysical Prospecting,China National Petroleum Corporation,Beijing 102249,China 3 Dagang Oil field,PetroChina,Tianjin 300280,China. Petroleum Science. 2011(02)
本文编号：3527535
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