基于序贯模拟和概率扰动法的地震相随机反演

摘要

通过地震数据估算油藏属性是一个复杂欠定非线性的反演问题.本文提出了基于概率扰动法和Tau模型的随机最优反演技术。序贯模拟可以产生精细尺度的模型，同时概率扰动法能够保证模型与真实数据匹配。通过引入Tau模型，可以将不同来源与尺度的概率信息整合到该方法中，充分利用各种先验信息，有效提高了反演精度，降低了随机建模的多解性，并提高了反演速度。当反演目标为复杂薄互地层，且统计上不满足稳定条件时，如果不加入二次信息，随机反演收敛速度将会非常慢。在实际应用尤其是在加入二次信息的时候，该方法比以往反演方法运算速度快。