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  • 简介:高分辨率非线性三维整体反演方法是基于非线性理论,在层位控制下,将工区多井(或全部井)的测井数据与井旁地震道数据输入具有多输入多输出的网络,同时进行整体训练,可获得整个工区的自适应权函数,并建立综合非线性映射关系,并根据储层在纵横方向上的地质变化特征更新这种非线性映射关系,这样,就能对反演过程及其反演结果起到约束和控制的作用,从而获得稳定且分辨率高的地震反演剖面(速度反演剖面/波阻抗反演剖面/密度反演剖面),实现整体反演,该方法通过模型试算和实际资料处理,获得较好的地质效果,证明该方法精度高、实用性强,可用于储层的定量分析。

  • 标签: 高分辨率 整体反演 多输入多输出网络 混合智能学习算法
  • 简介:常规的时间一空间域和频率一空间域预测滤波方法假设地震记录由地震信号和随机噪声两部分构成,即所谓的加噪声模型,但是,在对随机噪声进行估算时,又假设随机噪声可以通过预测误差滤波器由地震记录中进行预测,即所谓的源噪声模型。这种前后不一致的噪声模型降低了该类方法的去噪能力和保幅性能。为此,本文提出了一种基于反演的时空域随机噪声衰减方法。它首先从地震数据中估算预测滤波算子,该算子表征了地震信号的可预测性,自适应地描述了地震信号的空间结构。在得到预测误差算子之后,将该算子作为正则化约束引入到地震信号反演系统,由含有随机噪声的地震数据直接反演地震信号。不同于常规随机噪声衰减方法,该方法将随机噪声衰减问题归结为正则化约束下的地震信号反演问题,克服了常规方法噪声模型的不一致性问题。我们采用模型数据和实际数据进行了实验分析,并与常规方法进行了效果对比。实验结果表明:与常规方法相比,本文方法在噪声压制的同时,没有对有效信号产生明显伤害,具有更好的振幅保持能力。

  • 标签: 噪声衰减 预测滤波 信号反演 正则化约束