贝叶斯三参数低频软约束同步反演
张丰麒1 , 金之钧1 , 盛秀杰1 , 孔令武2
1. 中国石化石油勘探开发研究院, 北京 100083;
Bayesian prestack three-term inversion with soft low-frequency constraint
Zhang Fengqi1 , Jin Zhijun1 , Sheng Xiujie1 , Kong Lingwu2
1. Petroleum Exploration and Production Research Institute, SINOPEC, Beijing 100083, China;
摘要 贝叶斯叠前反演通过引入三参数反射率的先验分布，可以提高三参数反射率反演的稀疏性和垂向分辨率，进而达到高分辨率反演的效果。然而在对实际资料进行试算时，由于随机噪声的存在，单一的稀疏约束项并不足以保证反演结果的稳定性。通过引入低频软约束项，即反演结果的低频和模型的低频之差的L2 范数达到最小，可以提高反演结果的鲁棒性，使贝叶斯三参数同步反演在实际资料的适用性增强。与平滑正则约束三参数反演相比，本文方法既能获取稳定的低频信息，同时也不会降低纵横波速度比反演结果的垂向分辨率。
关键词 ：
贝叶斯 ,
叠前反演 ,
纵横波速度比 ,
低频软约束
Abstract ：With priori information of three-elastic-parameter reflectivity, Bayesian prestack inversion can obtain high resolution sparse-spike results. But in real data test, the single sparse-spike constraint may make the inversion unstable. So other constraints should be added to stabilize the inversion. A soft low frequency constraint, minimizing the L2 norm of the low frequency difference between the inversion result and the model, can improve the robustness of the inversion. Comparing with the smooth constraint, the proposed approach can obtain stables low frequency of the inversion result while the resolution of the v P /v S result has remained the same.
Key words ：
Bayesian theory
prestack inversion
v P -to-v S ratiosoft low frequency constraint
收稿日期: 2015-09-18
基金资助: 本项研究受国家油气重大专项“陆相页岩油资源和选区评价技术与软件实现”（2016ZX05049001-003）资助。
通讯作者:
张丰麒,北京市海淀区学院路31号中国石化石油勘探开发研究院,100083。Email:chaseramd@aliyun.com
E-mail: chaseramd@aliyun.com
作者简介 : 张丰麒,工程师,1985年生。2008年本科毕业于中国石油大学(华东)勘查技术与工程专业专业,2011年硕士毕业于中国石油大学(华东)地球探测信息与技术专业,2014年博士毕业于中国地质大学(北京)地球探测信息与技术专业;2014年就职于中国石油集团东方地球物理公司物探技术研究中心,主要从事于叠前地震反演方法研究;2015年4月至今,在中国石化勘探开发研究院(北京)软件项目开发部博士后流动站工作,主要负责PetroV软件地震解释模块的算法研发和需求分析,研究方向为页岩油气工程甜点预测。
引用本文:
张丰麒, 金之钧, 盛秀杰, 孔令武. 贝叶斯三参数低频软约束同步反演[J]. 石油地球物理勘探, 2016, 51(5): 965-975.
Zhang Fengqi, Jin Zhijun, Sheng Xiujie, Kong Lingwu. Bayesian prestack three-term inversion with soft low-frequency constraint. OGP, 2016, 51(5): 965-975.
链接本文:
http://www.ogp-cn.com/CN/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2016.05.017 或 http://www.ogp-cn.com/CN/Y2016/V51/I5/965
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