重磁数据三维物性反演方法进展

综述了重磁数据三维物性反演方法中的几个关键问题.主要包括正演快速算法、反演框架、约束因子讨论、反演算法实现等方面.正演快速算法主要讨论了等效存储几何格架技术、基于GPU加速的并行计算技术以及小波压缩技术.三维物性反演则是在最小二乘意义下使目标函数达到极小的线性或非线性反演.指出,对于特定地质问题需要谨慎选择不同且合适的约束方法乃至反演算法,才能达到好的效果.最后讨论了重磁数据三维物性反演较好的应用前景及发展方向.

基于数据自适应加权的叠前深度偏移成像方法

随着高性能计算机技术的快速发展和“两宽一高”采集技术的广泛应用,高分辨率、高保真的反演成像成为研究热点。首先从Bayes估计理论框架下的地震波反演成像出发,指出Bayes估计理论是地震波反演成像的基础,基于所选择波场预测器(一般为常密度标量声波方程)的波场预测残差的先验概率分布和要反演的模型参数的先验概率分布决定了模型参数的后验概率密度,后验概率密度的最大化是地震波反演成像最佳解的判定准则。在波场预测器为线性、预测误差为高斯白噪情况下,Bayes估计可在最小二乘意义下实现,并可以得到无偏和方差最小的参数估计结果。实际数据的不完备、线性化的正问题不能很好地模拟数据中的地震波场,使得数据协方差阵和模型协方差阵的引入成为必然。鉴于模型参数的正则化在反演成像中已有充分的讨论,重点讨论了加权最小二乘反演成像框架下数据协方差(逆)算子的作用,说明了数据加权处理在叠前深度偏移中的必要性。在将加权系数矩阵视为对角矩阵的基础上,提出了采用倾角扫描和动态时间规整算法确定数据加权系数,并将其应用于叠前深度偏移成像中。理论和实际数据的数值实验结果表明数据协方差(逆)算子能够有效提高偏移成像质量。

地质统计学反演——从两点到多点

地质统计学反演结合了随机建模和地震反演的优势,并充分地利用了测井数据纵向分辨率高以及三维地震数据横向分辨率高的特点,从而可以获得高分辨率的反演结果.传统的地质统计学反演通过两点之间的空间关系来描述地质体结构信息,其不足之处在于无法进行具有复杂结构地质信息的模拟,为了克服这些不足,多点地质统计学应运而生,多点地质统计学利用空间多个点的组合模式来描述地质结构信息,因此更适合于进行具有复杂结构地质体的模拟.在给出地质统计学反演理论框架的基础上,介绍了传统的两点地质统计学反演的理论基础和研究思路,阐述了发展中的多点地质统计学基本概念和几个算法,最后,介绍了一种基于SIMPAT算法的多点地质统计学反演以及应用效果.