摘要
本文把AVO数据的反演纳入贝叶斯统计学的框架。在这样的框架下,用模型参数和正演问题的物理过程就可生成合成数据。然后把合成数据和观测数据相匹配,得到模型空间的后验概率密度(PPD)函数。遗传算法(GA)是在控制搜索过程中,利用优胜劣汰这一自然相似法则的一种直接随机搜索技术。GA与初始模型的选择无关,因此很适合于AVO反演。 采用全部或部分叠前数据的AVO波形反演对速度、泊松比和密度绝对值的直接估计是非唯一的。但是,根据简化P波反射系数的近似结果,可以证明这种反演能够估计法向入射反射系数(R_0)、声阻抗差(ΔA)和反射系数的梯度(G)。根据GA估计出的R_0、ΔA和G值以及输入数据起始阶段得到的速度和泊松比的可靠估计值,可以制作转换模型。本文把这种方法用于海上资料且证明,由这样的转换模型计算出的合成数据与输入数据匹配得相当准确。与附近井中测井数据相比较证明,GA反演可得到P波声阻抗的高低频趋势(在地震分辨率的带宽内)。此外,GA还可估计泊松比,一个根据地震数据进行碳氢直接检测的极为重要的参数。
