基于Metropolis优化的叠前全局迭代地质统计学反演方法

赵晨; 张广智; 张佳佳; 郗诚; 肖亚楠

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基于Metropolis优化的叠前全局迭代地质统计学反演方法

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叠前地质统计学反演将随机模拟与叠前反演相结合,不仅可以反演各种储层弹性参数,还提高了反演结果的分辨率.基于联合概率分布的直接序贯协模拟方法可以在原始数据域对数据进行模拟,不需要对数据进行高斯变换,拓展了地质统计学反演的应用范围;而联合概率分布的应用确保了反演参数之间相关性,提高了反演的精度.本文将基于联合概率分布的直接序贯协模拟方法与蒙特卡洛抽样算法相结合,参考全局随机反演策略,提出了基于蒙特卡洛优化算法的全局迭代地质统计学反演方法.为了提高反演的稳定性,我们修改了局部相关系数的计算公式,提出了一种新的基于目标函数的优化局部相关系数计算公式并应用到协模拟之中.模型测试及实际数据应用表明,该方法可以很好的应用于叠前反演之中.

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来源
《地球物理学报》 |2020年第8期|3116-3130|共15页
作者
赵晨; 张广智; 张佳佳; 郗诚; 肖亚楠;
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作者单位

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院青岛 266580;

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院青岛 266580;

海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室青岛 266071;

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院青岛 266580;

海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室青岛 266071;

中国石油西南油气田公司勘探开发研究院成都610041;

中国石油大学(华东)地球科学与技术学院青岛 266580;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地球物理勘探;
关键词
地质统计学反演; 直接序贯模拟; 优化局部相关系数; 叠前AVA反演; 蒙特卡洛优化算法;

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