摘要
笔者提出了一种在贝叶斯统计学结构中进行 AVO 反演的方案。在这种统计学结构中,我们可利用模型参数的先验信息和正演问题的物理意义来形成与观测数据相匹配的合成数据,从而得到模型空间的后验概率密度(PPD)函数。遗传算法(GA)运用直接随机搜寻技术来估算 PPD 的形态。与传统的反演方法不一样,GA 不依赖于初始模型的选取,所以能很好地应用于 AVO 反演。用 GA 对合成和实际数据进行反演的结果表明,即使信噪比低,该方法的效果也很好。合成数据反演结果的比较表明,GA 反演得到的结果要比工业上通常实用的反演技术得到的结果更精确。
