波阻抗约束反演中的约束方法研究
【摘要】:
叠后地震波阻抗反演是储层预测与识别的一门关键技术,目前波阻抗约束反演方法种类繁多,研究不同反演算法的优缺点、适用性、影响反演效果的各种因素和反演中的控制参数的选取,可以为生产中的实际应用提供指导,避免应用的盲目性。
对非线性反演算法进行了有益的探讨,主要研究了两种非线性混合优化反演算法:模拟退火共轭梯度混合反演(SA+CG)和神经网络遗传反演算法(ANN+GA),两种混合算法都达到了减少迭代次数、避免陷入局部极值的目的,并进行了模型试算,验证了算法的有效性。
研究了反演中的约束条件构建问题,提出了使用反褶积提取地震数据体的反射系数数据体作为约束条件的方法,同时通过引入预条件的预条件共轭梯度法对传统的反褶积方法进行了改进,取得了很好的效果。收敛快,精度高,约束系数体的加入也提高了地震反演的精度
文中较全面地讨论了地球物理资料匹配校正、子波提取、初始模型建立以及波阻抗反演的原理,这些步骤是井地联合反演的基础。井地联合反演采用基于模型的波阻抗反演方法,它结合测井资料分别反演出地面地震波阻抗和井间地震波阻抗,然后从已反演的井间地震及地面地震波阻抗中抽取出虚拟井数据,综合实际测井数据,建立二维或三维初始地质模型,接着采用模拟退火法与共轭梯度法相组合的混合优化算法进行波阻抗迭代计算,最终输出的高分辨率波阻抗模型便是井地联合反演的结果。
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