基于优化MCMC算法的地震弹性阻抗反演方法

以地震反演为核心的地震物探技术能够有效利用地震数据实现地下储层参数的有效预测,为油气勘探提供必要的参数支撑。弹性阻抗反演采用叠前角度部分叠加道集,不仅可以较好地反映地层岩性和流体特征,且具有较强的抗噪能力。而马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法是一种常见的随机反演方法,可以得到可靠的参数估计和反演结果的不确定性信息,对于地下优质薄储层的识别具有一定的优势。但当参数空间较为复杂时,MCMC算法常常不能进行充分搜索,且收敛速度较慢。针对该问题,本文提出了一种调节算法接受概率的方法,提高了MCMC算法的计算效率和稳定性,并将其应用于弹性阻抗反演。模型测试结果与实际数据应用结果表明了该反演方法的可靠性,且与确定性反演相比具有较高的分辨率。