發(fā)布時(shí)間：2019-06-18 22:44

【摘要】：常規(guī)的地震反演方法通常假設(shè)噪聲信號(hào)服從高斯分布,以此構(gòu)建出的目標(biāo)函數(shù)在特定地區(qū)反演效果好,但其普適性較小。假設(shè)地震噪聲信號(hào)和巖石物理模型誤差服從高斯分布且?guī)в屑有悦}沖噪聲,引入Hampel三截尾函數(shù)構(gòu)造能夠同時(shí)壓制高斯噪聲和脈沖噪聲的反演目標(biāo)函數(shù),利用牛頓法求解目標(biāo)函數(shù)得到儲(chǔ)層彈性和物性參數(shù)反演的迭代公式,并通過(guò)閾值的選擇適應(yīng)噪聲分布不同的地區(qū)。該算法利用Hampel三截尾函數(shù)構(gòu)建加權(quán)矩陣,能在一定程度上自適應(yīng)調(diào)節(jié)地震數(shù)據(jù)、巖石物理約束和先驗(yàn)信息之間的權(quán)重,消除地震和巖石物理噪聲的統(tǒng)計(jì)性誤差造成的反演不穩(wěn)定性,最終得到穩(wěn)定的儲(chǔ)層彈性和物性參數(shù)反演結(jié)果。通過(guò)理論模型測(cè)試和實(shí)際資料應(yīng)用顯示了算法的穩(wěn)定性和可靠性。
[Abstract]:Conventional seismic inversion methods usually assume that the noise signal obeys the Gaussian distribution, and the objective function constructed by this method has good inversion effect in a specific area, but its universality is small. Assuming that the error of seismic noise signal and petrophysical model obeys Gaussian distribution and has additive impulse noise, Hampel three truncated functions are introduced to construct the inversion objective function which can suppress both Gaussian noise and impulse noise at the same time. Newton method is used to solve the objective function to obtain the iterative formula of reservoir elastic and physical parameter inversion, and the selection of threshold is used to adapt to the different areas of noise distribution. The algorithm uses Hampel three-truncated function to construct weighted matrix, which can adaptively adjust the weight between seismic data, petrophysical constraints and prior information to a certain extent, eliminate the inversion instability caused by statistical errors of seismic and rock physical noise, and finally obtain stable inversion results of reservoir elastic and physical parameters. The stability and reliability of the algorithm are shown by theoretical model test and practical data application.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;西南交通大學(xué)信號(hào)與信息處理四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目(U1562218)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：P631.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2501853