基于FFT-MA模拟与VFQA算法的纵波模量弹性阻抗随机反演方法  被引量:1

Elastic impedance stochastic inversion for P-wave modulus based on FFT-MA simulation and VFQA algorithm

在线阅读下载全文

作  者:赵晨[1] 张广智[1,2] 蔡华 赵军 张佳佳 宋佳杰[1] ZHAO Chen;ZHANG Guangzhi;CAI Hua;ZHAO Jun;ZHANG Jiajia;SONG Jiajie(China University of Petroleum,Qingdao 266580,China;Laboratory for Marine Mineral Resources,National Laboratory for Marine Science and Technology,Qingdao 266071,China;Shanghai Branch Company,CNOOC,Shanghai 200030,China)

机构地区:[1]中国石油大学(华东),山东青岛266580 [2]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,山东青岛266071 [3]中海石油(中国)有限公司上海分公司,上海200030

出  处:《石油物探》2018年第1期129-139,共11页Geophysical Prospecting For Petroleum

基  金:国家科技重大专项(2016ZX05027004-001;2016ZX05002005-09HZ);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB239201-7HZ);国家自然科学基金(41674130)共同资助~~

摘  要:弹性阻抗反演采用快速叠前角度部分叠加道集,较好地反映地层岩性和流体特征,具有较强的抗噪能力。基于随机反演理论,将快速傅里叶变换滑动平均模拟(Fast Fourier Transform-Moving Average,FFT-MA)与改进后的非常快速的量子退火算法(Very Fast Quantum Annealing,VFQA)相结合,提出了基于FFT-MA模拟和VFQA优化算法的弹性阻抗随机反演方法并用其估算纵波模量。利用FFT-MA模拟获得反演参数的先验信息,采用地震记录和正演关系构建似然函数,并构建弹性阻抗平滑约束,提高了反演结果的精度及可靠性。模型测试与实际数据应用结果表明,该反演方法能够有效获得纵波模量参数,且有较高的分辨率和计算效率。Elastic impedance inversion based on seismic gather of partial angle stack can reflect the formation lithology and fluid characteristics and has strong anti noise ability.This paper proposes an elastic impedance stochastic inversion method to estimate P wave modulus,through a combination of FFT-MA simulation and an improved very fast quantum annealing algorithm(VFQA).We first obtain a priori information by FFT-MA simulation,a likelihood function by seismic reords and forward model.Then,we use the VFQA to optimize the objective function so that the inversion results can be obtained.Testing on both synthetic data and field data shows that this method can invert the P wave modulus parameters effectively with high resolution and computational efficiency.

关 键 词:地震随机反演 弹性阻抗反演 快速傅里叶变换滑动平均模拟 非常快速量子退火算法 纵波模量 

分 类 号:P631[天文地球—地质矿产勘探]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象