基于阈值约束的协克里金法联合反演重力与重力梯度数据

常规协克里金方法反演重力或重力梯度数据具有抗噪性好、加入先验信息容易等优点,其反演的地下密度分布能够识别异常体中心位置,还原异常体基本形态,但反演图像光滑,分辨率低,这是由于常规方法估计的密度协方差矩阵全局发散、平稳.为了通过协克里金方法获得聚焦的密度分布需要改善密度协方差矩阵的性质.首先,本文推导了理论密度协方差公式,其性质表明,当理论模型聚焦分布时,其密度协方差矩阵是非平稳且聚焦分布的.为了打破常规协方差矩阵全局平稳、发散的特征,本文设置密度阈值处理协方差矩阵,通过不断更新协方差矩阵来迭代实现协克里金反演,最终得到相对聚焦的反演结果.用本文方法处理重力与重力梯度数据恢复两种密度模型,均得到了与正演模型匹配的反演结果;再将方法运用于文顿盐丘的实际测量重力与重力梯度数据,反演结果与已知的地质情况匹配较好.     

震源最佳反演结果误差的随机加权估计

提出利用随机加权方法估计地震矩张量最佳反演结果的误差．这种方法不对误差来源作任何分布假设，只需重复产生一定数量的服从Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ分布的权向量．对于每个权向量，将其各分量分配到每条地震记录上，相应地确定一个震源参数解．对这些震源参数反演解进行基本的统计分析，便能估计出最佳解的方差、协方差和置信区间．还讨论了１９８６年台湾地震（Ｍｓ＝７．８）的震源矩张量中存在各向同性分量这一解答的可靠性．     

AVO反演的不确定性分析

叠前地震数据反演可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富、更有效的岩性信息,但叠前数据体的噪声及其它因素严重影响了AVO反演的稳定性,如何评估AVO反演结果的可靠性显得尤为重要.本文从贝叶斯理论出发,假定均匀先验分布、高斯噪音分布,推出不确定性分析方程,利用协方差矩阵中的方差描述反演问题的不确定性,模型研究显示反演不确定性与叠前信噪比、纵横波速度比、覆盖次数及反演采用的角度范围相关,方法预测的反演误差可定量解释反演结果的可靠性,为解释人员提供有效的质量监控手段.     

一种波速结构的两步优化反演策略

借助虚拟反演思路,通过对各种遗传算子不同匹配方式的比较研究,指出了对于频散曲线反演浮点数编码与轮盘赌选择的匹配方式离线性能最好,提出了一种两步优化反演策略.该两步策略利用浮点数编码、轮盘赌选择、浮点数均匀交换与变异算子匹配组成基本遗传算法框架,在此框架基础上施加免疫启发策略和免重复计算加速策略,多次运行,对每次运行结果继续施加模拟退火算法使其至少达到局部最优,最后取得最优解.免疫启发策略充分利用最佳个体的信息加速进化进程,通过对每代的最佳个体施加一服从标准正态分布的随机数来加强对邻近区域的局部搜索,通过标准差的调整也兼顾了对邻近区域以外区域的搜索,将局部搜索和全局搜索有机地结合起来,同时还最大限度地降低了对遗传算法自身进化进程的干扰;免重复计算策略大大减少了正演计算次数,节约了计算成本,提高了反演效率.两步反演策略避免了多次平均法的缺陷,提高了反演结果的稳定性和精度,降低了非惟一性.     

二维无限频率初至走时反演井间地震实际资料

使用Zelt和Barton的方法,通过一个计算效率高的有限差分求解eikonal方程,正演计算走时和射线路径.使用最小二乘QR分解法,求解稀疏线性系统方程组.使用正则化层析反演,结合用户给定的最小的、最平坦和最平滑的扰动限制,每一个加权因子随深度变化.结合数据残差和模型粗糙度的最小化,为数据残差提供一个最平滑的近似模型.该反演方法为非线性反演,需要一个初始模型,在每一次迭代时,需要计算新的射线路径.使用二维初至走时数据,对某油田二维井间地震实际资料进行无限频率初至走时层析反演.将反演所得到的速度与井的测井速度曲线相比较,二者吻合程度较高,表明该反演方法所得速度的分辨率比较高.证实了二维无限频率初至走时层析反演可以为全波形反演提供一个分辨率较高的长波长速度模型,从而为全波形反演井间地震实际资料提供了一个比较可靠的初始速度模型.     

基于不等式约束的三维电阻率探测混合反演方法

三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反演的文献.针对上述问题,融合线性与非线性反演方法的互补优势,提出了最小二乘法(线性方法)与改进遗传算法(非线性方法)相结合的混合反演方法的概念和思想.首先,提出了将介质电阻率变化范围作为不等式约束引入反演方程的思路,以实现压制多解性、提高可靠性的目标.提出了宽松不等式约束和基于钻孔推断的局部严格不等式约束的获取及定义方法.在此基础上,分别提出了基于不等式约束的最小二乘线性反演方法和遗传算法非线性反演方法.其次,对于遗传算法在变异搜索方向控制、初始群体产生等方面进行了改进,优化了其搜索方向和初始群体多样性.然后,提出了混合反演方法及其实现方案,利用改进遗传算法进行第一阶段反演,发挥其对初始模型的依赖程度低的优势,搜索到最优解附近的空间,输出当前最优个体;利用最小二乘法进行第二阶段反演,将遗传算法得到的当前最优个体作为初始模型,在最优解附近空间执行高效率的局部线性搜索,最终实现地电结构的三维成像.最后,开展了合成数据与实际工程算例验证,与传统最小二乘方法进行了对比,发现混合反演方法在压制多解性、摆脱初始模型依赖和提高反演效果方面有较好效果.     

邻近算法在微地震震源位置和一维速度模型同时反演中的应用

微地震事件的空间分布可以用来监测水力压裂过程中裂缝的发育情况。因此,震源定位是微震监测中重要的环节。震源定位依赖准确的速度模型,而震源位置和速度模型的耦合易导致线性迭代的同时反演方法陷入局部极小值。邻近算法作为一种非线性全局优化算法,能够最大程度地避免陷入局部最优解。本文将邻近算法应用于单井监测的微震定位和一维速度模型同时反演,首先利用邻近算法搜索一维速度模型,再使用网格搜索方法进行震源定位,并根据定位的走时残差产生新的速度模型,最后通过若干次迭代使其收敛到最优解。理论和实际数据结果均表明该方法能够避免局部最优解,得到较为可靠的震源位置和一维速度模型。     

改进混合蛙跳算法的CSAMT信号激电信息提取研究

从CSAMT信号中提取激电信息有利于提高频率域电磁法反演与解释的精度.目前的研究多以线性反演方法为主,存在依赖初始模型、易陷入局部极值的问题.针对CSAMT信号IP提取问题的非线性和非凸特征,本文提出了一种基于柯西分布和惯性权重的二阶段最小构造混合蛙跳反演方法来提取IP信息.该方法首先利用柯西算子取代随机算子来提高算法的全局搜索能力,并通过引入混沌震荡惯性权重来均衡进化过程中的个体经验和群体经验,保证算法后期的稳定收敛;然后通过引入第二阶段反演过程来强化极化率对观测数据的影响,同时将正则化参数引入混合蛙跳算法的适应度函数来改善反演的多解性问题;最后利用CPU并行计算加速了算法的模因组搜索过程.反演结果表明,上述方法能够较好地重构地电结构和提取激电信息,在加噪环境下具有较强的鲁棒性.相比其他非线性算法(标准混合蛙跳算法SFLA,差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO)的反演结果,本文算法具有更强的全局搜索能力和更高的计算效率,适合对微弱的激电信息进行提取.     

岩石物理驱动的相约束叠前地震概率化反演方法

地震岩石物理是连接岩石弹性参数与储层物性参数的桥梁,叠前地震反演是实现地下岩石弹性、物性、岩性及含流体性质定量表征的重要方法.文章构建了碎屑岩地震岩石物理高阶近似模型,推导了利用岩石模量高阶近似(Jacobian、Hessian矩阵)表征的叠前地震AVO反射特征方程,并分析了岩石孔隙度、泥质含量及流体饱和度对AVO反射率的贡献度,探讨了此方程在岩石物性参数直接预测方面的可行性.以此为基础,在待反演模型参数服从混合概率先验模型的前提下,文章提出了基于差分进化-马尔可夫链蒙特卡罗随机模型的相约束叠前地震概率化反演方法,兼具差分进化算法的全局寻优特性和马尔可夫链蒙特卡罗模型的不确定性分析能力;通过多条马尔可夫链的交叉并行,可以同步获得待反演模型参数的多个随机解,进而模拟待反演模型的后验概率密度分布,后验均值作为待反演模型的最优解,方差与置信区间用来评价反演结果的不确定性,实现储层弹性、物性、离散岩相及干岩石骨架等参数的同步预测.通过理论试验和实际资料处理验证了该理论方法的有效性.     

利用区域台网记录的直达、反射和折射波反演宁夏及邻区地壳P波三维速度结构

选取宁夏测震台网自70年代以来记录的1 107次地方震,共11 816条直达P波、莫霍面反射及折射波PM和Pn资料,应用DLSQR算法同时反演震源参数和地壳三维速度结构．在迭代计算进程的不同阶段,针对地震和射线空间分布不均匀的特点,分别对地震和射线进行加权．多种参数和迭代控制的反演结果表明:在一定的残差水平下,走时残差的分配,在介质参数和震源参数（尤其是发震时间和震源深度）之间存在明显的折衷,所求得的解与所选取介质参数的初值在一定程度上相关联,且显示出在大致相同的区域,不同的结果有基本相同的变化特征;表层解同地层地貌关系密切,且在银川盆地与穿过盆地的人工地震剖面结果相吻合;在中下地壳存在多处速度低值区,历史强震的位置与低速区或速度梯度异常变化有一定的联系．      

非线性二次规划贝叶斯叠前反演

叠前反演的目的是基于弹性波理论从地震数据中获得地层参数的可靠估计,进而用于描述地层的流体和岩性特征.然而叠前反演问题都是高维的和非适定的,并且容易受各种噪声和采集过程中不确定因素的影响,因此,为了获得稳定可靠的解必需对反演过程加以合理的约束.本文提出了一种基于非线性二次规划的叠前三参数反演方法.首先基于贝叶斯参数估计理论,假设似然函数服从高斯分布,并使待反演的参数服从于改进的Cauchy分布,从而提高了反演结果的分辨率;其次用协方差矩阵来描述参数间的相关程度,进一步提高了反演结果的稳定性;最后将问题转化为一个非线性二次规划的求解问题,并在多种约束下得到问题的解.仿真实验和实际应用皆已表明,本文提出的反演方法运算速度快捷,既使在信噪比很低的情况下也可获得较好的反演结果,为储层的进一步识别提供更多的物性参数.     

Joint AVO inversion, wavelet estimation and noise-level estimation using a spatially coupled hierarchical Bayesian model

The main objective of the AVO inversion is to obtain posterior distributions for P-wave velocity, S-wave velocity and density from specified prior distributions, seismic data and well-log data. The inversion problem also involves estimation of a seismic wavelet and the seismic-noise level. The noise model is represented by a zero mean Gaussian distribution specified by a covariance matrix. A method for joint AVO inversion, wavelet estimation and estimation of the noise level is developed in a Bayesian framework. The stochastic model includes uncertainty of both the elastic parameters, the wavelet, and the seismic and well-log data. The posterior distribution is explored by Markov-chain Monte-Carlo simulation using the Gibbs' sampler algorithm. The inversion algorithm has been tested on a seismic line from the Heidrun Field with two wells located on the line. The use of a coloured seismic-noise model resulted in about 10% lower uncertainties for the P-wave velocity, S-wave velocity and density compared with a white-noise model. The uncertainty of the estimated wavelet is low. In the Heidrun example, the effect of including uncertainty of the wavelet and the noise level was marginal with respect to the AVO inversion results.     

基于贝叶斯理论的AVO三参数波形反演

在实际的AVO反演问题中，叠前数据体中的噪声或其他因素严重影响了AVO反演问题的适定性，而采用先验地质信息作为AVO反演问题的约束条件是解决AVO反演问题不适定的一种可行方法. 文中的似然函数采用了[WTBX]ι[WTBX]p范数的解，并用Cauchy分布表示先验模型参数的分布. 以此为基础，在反演中建立了测井数据的参数协方差矩阵对反演过程进行约束，并采用了共轭梯度算法实现多参数非线性的反演过程. 同时，为了提高反演精度，避免动校正拉伸及依赖于炮检距的调谐效应对参数估计的影响，反演采用动校前地震数据进行参数估计. 从应用效果分析来看，即使叠前道集的信噪比不高，反演的结果也能较好地与实际情况相匹配，为识别储层流体性质提供了新的手段.     

利用地质规则块体建模方法的频率域有限元弹性波速度反演

在频率域弹性波有限元正演方程的基础上,依据匹配函数（也就是观测数据和正演数据残差的二次范数）最小的准则,用矩阵压缩存储与LU分解技术来存储和求解频率域正演方程中的大型稀疏复系数矩阵、用可调阻尼因子的Levenberg Marquard方法求解反演方程组,直接求取地下介质的弹性波速度,导出了频率域弹性波有限元最小二乘反演算法. 为了利用地下地质体的分布规律,减少反演所求的未知数个数,本文又提出了规则地质块体建模方法引入到反演中来. 经数值模型验证,在噪声干扰很大（噪声达到50髎）或初始模型与真实模型相差很大的情况下,反演也能取得很满意的效果,证明本方法具有很好的抗噪性与“强壮性”.     

Transdimensional Bayesian inversion of time-domain airborne EM data

To reduce the dependence of EM inversion on the choice of initial model and to obtain the global minimum, we apply transdimensional Bayesian inversion to time-domain airborne electromagnetic data. The transdimensional Bayesian inversion uses the Monte Carlo method to search the model space and yields models that simultaneously satisfy the acceptance probability and data fitting requirements. Finally, we obtain the probability distribution and uncertainty of the model parameters as well as the maximum probability. Because it is difficult to know the height of the transmitting source during flight, we consider a fixed and a variable flight height. Furthermore, we introduce weights into the prior probability density function of the resistivity and adjust the constraint strength in the inversion model by changing the weighing coefficients. This effectively solves the problem of unsatisfactory inversion results in the middle high-resistivity layer. We validate the proposed method by inverting synthetic data with 3% Gaussian noise and field survey data.     

地球物理抗差估计和广义逆方法

为进行观测数据误差较大的地球物理资料的反演,引人抗差估计,称作地球物理抗差估计;为使病态方程组的反演解更可靠,又结合广义逆方法进行了算法改进．首先介绍抗差最小二乘（ＲＬＳ）的基本原理,然后推寻出适于广义逆反演方法的改进算式,最后举例加以讨论．分析表明,抗差估计可以有效地抑制地球物理观测异常的影响,得出正常模式下的较好估计值;而用改进后的算式和广义逆反演可以使反演解更加改善,不仅如此,改进后的方法还能直接给出解估计的可靠性评价．     

Sparse Bayesian linearized amplitude-versus-angle inversion

The technique of seismic amplitude-versus-angle inversion has been widely used to estimate lithology and fluid properties in seismic exploration. The amplitude-versus-angle inversion problem is intrinsically ill-posed and generally stabilized by the use of L2-norm regularization methods but with drawback of smoothing important boundaries between adjacent layers. In this study, we propose a sparse Bayesian linearized solution for amplitude-versus-angle inversion problem to preserve the sharp geological interfaces. In this regard, a priori constraint term with two regularization functions is presented: the sparse constraint regularization and the low-frequency model information. In addition, to obtain high-resolution reflectivity estimation, the model parameters decorrelation technique combined with dipole decomposition method is employed. We validate the applicability of the presented method by both synthetic and real seismic data from the Gulf of Mexico. The accuracy improvement of the presented method is also confirmed by comparing the results with the commonly used Bayesian linearized amplitude-versus-angle inversion.     

三种算法联合迭代反演求取最佳剩余静校正量

估算剩余静校正量可看作是以激发点及接收点剩余静校正量为模型参数的、以叠加能量为目标函数的全局最优值的搜索问题．当地震记录的剩余静校正量大而信噪比较低时，应用相关统计法不能有效地拾取静校正量．本文分别采用了ＣＭＰ道集内道间互相关法、图像边缘提取的Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法及ＤＦＰ算法，三种不同算法联合迭代反演可求取最佳的模型参数，使目标函数值达到或接近于全局最优．理论试算及实际资料处理效果表明，这种方法能够解决低信噪比及大静校正量造成的周期跳跃等静校正问题．     

Depth migration anisotropy analysis in the time domain

In areas of complex geology such as the Canadian Foothills, the effects of anisotropy are apparent in seismic data and estimation of anisotropic parameters for use in seismic imaging is not a trivial task. Here we explore the applicability of common‐focus point (CFP)‐based velocity analysis to estimate anisotropic parameters for the variably tilted shale thrust sheet in the Canadian Foothills model. To avoid the inherent velocity‐depth ambiguity, we assume that the elastic properties of thrust‐sheet with respect to transverse isotropy symmetry axis are homogeneous, the reflector below the thrust‐sheet is flat, and that the anisotropy is weak. In our CFP approach to velocity analysis, for a poorly imaged reflection point, a traveltime residual is obtained as the time difference between the focusing operator for an assumed subsurface velocity model and the corresponding CFP response obtained from the reflection data. We assume that this residual is due to unknown values for anisotropy, and we perform an iterative linear inversion to obtain new model parameters that minimize the residuals. Migration of the data using parameters obtained from our inversion results in a correctly positioned and better focused reflector below the thrust sheet. For traveltime computation we use a brute force mapping scheme that takes into account weakly tilted transverse isotropy media. For inversion, the problem is set up as a generalized Newton's equation where traveltime error (differential time shift) is linearly dependent on the parameter updates. The iterative updates of parameters are obtained by a least‐squares solution of Newton's equations. The significance of this work lies in its applicability to areas where transverse isotropy layers are heterogeneous laterally, and where transverse isotropy layers are overlain by complex structures that preclude a moveout curve fitting.