發(fā)布時間：2021-12-02 02:23

　　隨著油氣勘探的不斷深入和勘探技術(shù)的不斷提高,油氣勘探的重點(diǎn)逐漸從構(gòu)造油氣藏轉(zhuǎn)移至巖性油氣藏。與傳統(tǒng)的構(gòu)造油氣藏相比,巖性汕氣藏隱蔽性更大,成藏規(guī)律更復(fù)雜,勘探難度更大,對儲層預(yù)測精度的要求更高,以便獲取更可靠的儲層信息，降低勘探開發(fā)的風(fēng)險。AVO （Amplitude Variation with Offset）反演是提取隱藏在地震信息中的彈性參數(shù)的重要途徑,是當(dāng)前地震信號處理與解釋應(yīng)用領(lǐng)域的前沿研究課題之一。傳統(tǒng)的地震反演算法為了建模的簡單性和解析的易處理性,通常假設(shè)噪聲服從高斯分布。這種假定對信噪比相對較高的疊后地震反演來說是基本適用的,但是對于信噪相對較低的地震疊前數(shù)據(jù)來說,尤其是某些復(fù)雜儲層（如生物礁儲層）,高斯噪聲假設(shè)往往難以滿足實(shí)際情況,使得傳統(tǒng)的基于高斯模型的疊前反演方法很難取得令人滿意的效果。所以從反演性能損失的角度來看,為了給地震解釋人員提供更可靠地解釋依據(jù),更準(zhǔn)確的非高斯模型還是必要的。文章首先對AVO反演迭代算法中反演迭代誤差以及實(shí)際地震疊前資料中的噪音的非高斯性進(jìn)行了分析討論,在此基礎(chǔ)上,對高斯環(huán)境下的AVO三參數(shù)反演算法進(jìn)行了深入研究,以提高地震疊前反演的準(zhǔn)確... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：150 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖３－１常見的一些分布的概率密度函數(shù)??在大多數(shù)情況下，根據(jù)中心極限定理，信號的高斯分布假設(shè)是合理的

高斯分布用相對于平均值／／的若的平方來表示，而拉普拉斯概率密度用相對于平均??值“的差的絕對值來表示。因此，拉普拉斯分布的尾部比正態(tài)分布更加平坦，呈現(xiàn)出??史加明顯的拖尾現(xiàn)象，如圖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??圖３－２拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)??３．３．１．２棍合分布模型??混合分布模型的概率密度函數(shù)是由兩種或兩種以上高斯或是非高斯分布的概率密??度函數(shù)加權(quán)求和構(gòu)成的［１７５，１７６］。由于混合模型可以將復(fù)雜多變的隨機(jī)變量進(jìn)行有效的模??型化，近年來，它越來越受到人們的重視。??隨機(jī)變量Ｘ服從有限混合分布，其概率密度函數(shù)可表示為：??ｆ（ｘ）?＝?Ａｆｔ?⑷＋、／２?⑷＋…＋ＡＡ?（＾）?（３－５）??其中，；１，．＞０，７?＝?１，＿＂，＊為混合權(quán)重系數(shù)，且滿足；�。。蓿蓿蓿�?；！丨：丨。／；（ｘ）＞０為混合??分布中各個成分的概率密度函數(shù)，且＿［／；．（１）?＝?１，為變量的取值空間，／（Ｘ）是有限??混合分布的概率密度函數(shù)。??這一系列的分布可能是同一分布，但有著不同的參數(shù)；也有可能是不同的分布。該??模型具有通用性

?變量。特殊的，當(dāng)混合分布模型是由兩個或２個以上高斯分布的概率密度函數(shù)加權(quán)求和??構(gòu)成時，稱為混合高斯模型［１７７］。圖３－３描述的是兩個簡單的高斯分布的混合分布，其??巾權(quán)值＝０．６，／＾＝０．４。??有限混合模型研究的核心問題是混分量的選擇和混模型的參數(shù)估計(jì)，很多學(xué)者??已對其進(jìn)行了深入研究。由于形式簡單、計(jì)算方便等特點(diǎn)，高斯混合模型已成為目前??普遍應(yīng)用的有限混合模型，仍是考慮到實(shí)際數(shù)據(jù)多具有非線性、非高斯特性，并限于??高斯分布的擬合能力，高斯混合模型不能完全準(zhǔn)確地描述和刻畫這些復(fù)雜數(shù)據(jù)，所以??混合分量的選擇越來越受到大家的關(guān)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??圖３－３高斯混合模型概率密度函數(shù)??基于強(qiáng)大的擬合能力，混合分布在實(shí)際工程中有廣泛的應(yīng)用。Ｔｉｔｔｅｒｉｎｇｔｏｎ對混合范??數(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了綜述［１７８］

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3527535