基于FFT-MA谱模拟的快速随机反演方法研究

虽然基于地质统计学的随机反演方法能够有效融合测井资料中的高频信息,但计算效率低,占用内存大,限制了它在实际资料中的应用.本文在保留传统随机反演方法优点的基础上,创造性地引入傅里叶滑动平均(Fast Fourier Transform-Moving Average,FFT-MA)谱模拟进行频率域的地质统计模拟,并利用逐步变形算法(Gradual Deformation Method,GDM)确保模拟结果与实际地震数据的匹配,构建了基于FFT-MA谱模拟的新的快速随机反演方法.与常规随机反演相比,新方法不仅分辨率高,而且能够使反演解得到快速收敛,有效提高计算效率,减少内存占用.模型试算获得了与理论模型吻合度较好的高分辨率反演结果.实际资料分析也表明新方法所得到的高分辨率反演结果能够对薄互储层进行良好的展示,为薄储层的识别提供高效可靠的技术支持.

基于FFT-MA的随机介质建模方法

随机介质是描述地球介质小尺度非均匀性的有效模型,在地震散射波场分析、储层描述等领域具有广泛应用,快速准确的随机介质建模方法是开展相关研究的基础与前提.本文首次将FFT-MA(Fast Fourier Transform Moving Average)算法引入到随机介质建模研究中,分析了该方法与传统随机介质建模方法相比具有的优势,并提出了基于FFT-MA的非平稳随机介质建模方法.建模实验表明,与传统的基于谱分解定理的随机介质建模方法相比,基于FFT-MA的方法在空间域产生随机数序列,使随机数序列与结构参数分离,因此,随机数序列与所建模型存在空间上的对应关系,可以分区域建模和局部修改模型.在非平稳随机介质模型建模时,滑动窗口的大小可以根据自相关长度变化而变化,避免了每个采样点都建立一次完整大小的模型,提高了建模效率.因此,FFT-MA随机介质建模方法能准确构建满足自相关函数要求的平稳及非平稳随机介质模型,具有建模效率高、灵活、实用的优点.

基于FFT-MA模拟与VFQA算法的纵波模量弹性阻抗随机反演方法

弹性阻抗反演采用快速叠前角度部分叠加道集,较好地反映地层岩性和流体特征,具有较强的抗噪能力。基于随机反演理论,将快速傅里叶变换滑动平均模拟(Fast Fourier Transform-Moving Average,FFT-MA)与改进后的非常快速的量子退火算法(Very Fast Quantum Annealing,VFQA)相结合,提出了基于FFT-MA模拟和VFQA优化算法的弹性阻抗随机反演方法并用其估算纵波模量。利用FFT-MA模拟获得反演参数的先验信息,采用地震记录和正演关系构建似然函数,并构建弹性阻抗平滑约束,提高了反演结果的精度及可靠性。模型测试与实际数据应用结果表明,该反演方法能够有效获得纵波模量参数,且有较高的分辨率和计算效率。

基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法

无论是迭代类随机反演还是线性贝叶斯随机反演,一般采用序贯类随机模拟表征油藏的非均质性。序贯类方法大多依赖变差函数或训练图像描述模型参数的空间相关性,需要逐点计算模拟结果,因此并行实现困难、计算效率低。为此,将一种条件化快速傅里叶变换滑动平均(FFT⁃MA)模拟引入线性反演框架,提出基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法。首先,在贝叶斯框架下整合地震数据和测井低频信息,获得弹性参数的后验概率分布。然后,根据FFT⁃MA算法生成概率场,以测井数据为条件数据对贝叶斯后验应用概率场协同模拟,从而获得井震数据约束的叠前弹性参数高分辨率随机反演结果。该方法无需迭代更新模型参数,能极大地提高随机反演的计算效率。最后,由模型试算和实际资料应用测试方法的效果。模型试算表明,所提方法在高分辨率储层预测及计算效率方面均优于常规方法,可稳定、准确地描述小尺度储层特征。实际资料应用表明,所提方法得到的高分辨反演结果与测井数据契合良好,提高了随机反演在薄储层定量表征方面的实用性。

基于混合遗传算法的FFT-MA快速随机叠前反演方法在埕岛东斜坡东营组叠前地震高分辨预测中的应用

埕岛东斜坡东营组地震资料具有主频低(20 Hz左右)、储层地震响应特征不清楚等特征,使得叠后的储层预测和常规的确定性反演难以满足精细预测的需求.针对该问题,本文提出一种结合混合遗传算法的快速傅里叶滑动平均(FFT-MA)随机叠前反演方法.首先利用FFT-MA谱模拟快速构建符合地质空间结构的模型参数的先验信息,再在地震数据的约束下,利用混合遗传算法来进行优化反演获取高分辨的弹性阻抗体,最后通过建立可有效避免累积误差产生的包含敏感流体因子的弹性阻抗方程来直接提取敏感流体因子,实现埕岛东斜坡东营组叠前地震高分辨储层预测.埕岛东斜坡东营组的实际地震数据处理结果表明该方法较常规反演方法预测结果更为准确、可靠,克服了常规确定性反演结果缺乏高频信息的缺点,实现了高分辨率储层预测,且有效提高了计算效率.

基于Metropolis抽样的非线性反演方法

基于Metropolis抽样的非线性反演应用贝叶斯理论框架,是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(FFTMA)和逐渐变形算法(GDM)得到基于地质统计学的先验信息;进而构建似然函数;最后利用Metropolis算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,融入GDM更新算法之后,可以在保持模拟空间结构不变的前提下,连续修改储层模型,保证反演结果有效地收敛,直至满足实际观测地震记录。模型试算和实际数据处理结果表明:基于Metropolis抽样的非线性反演可以提供合理的弹性参数信息,尤其是提高纵波速度的分辨率,即使信噪比较小时,仍然可以反演出合理的弹性参数信息,从而证明了该方法的有效性;当不考虑噪声时,纵、横波阻抗的反演分辨率较弹性参数本身的反演分辨率更高。

广义正交传输系统及其高效实现方法

基于子带变换理论构建的广义正交传输复用模型,不仅适用于TDMA、FDMA和CDMA多用户系统,也适用于像OFDM之类的多载波(MC)系统以及由OFDM与CDMA综合而成的MC-CDMA系统。该模型在结构上等效于均匀DFT滤波器组,可以采用FFT结合多相滤波器组的方式高效实现。本文实现的多载波系统具有子载波间隔可伸缩性特点,而复杂性与OFDM加窗处理相接近。在相同仿真环境下得到的结果表明:基于软脉冲响应的多载波系统(MCSIS)误码率性能优于OFDM;对于相同衰落信道,MC-CDMA系统抗衰落特性明显优于OFDM。

基于Metropolis抽样的弹性阻抗随机反演

笔者提出了基于Metropolis抽样的弹性阻抗随机反演方法,该方法是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。应用贝叶斯理论框架,首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)和逐渐变形算法(gradual deformation method,GDM)得到基于地质统计学的先验信息,然后用Metropolis抽样算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,结合GDM后,在保持模拟空间结构不变的前提下,可以连续修改储层模型,直至满足实际观测地震记录。数值试验表明:FFT-MA模拟有效地提高了计算效率,融入GDM更新算法,可以保证反演结果有效地收敛,并且反演结果与理论模型吻合较好,具有较高的分辨率,该方法采用两步法反演弹性参数,运算速度较快。

叠前地震随机反演方法及实际资料应用

常规的确定性反演存在垂向分辨率较低的缺陷,而随机反演方法可以充分利用井数据来提高分辨率.相比叠后地震反演方法,叠前地震反演能够获得更多的储层信息,有利于改善储层描述的精度.结合随机反演和叠前反演两种各具优势的反演方法,本文研究了一种基于贝叶斯理论构建的叠前地震随机反演方法.在算法的实现方面,首先应用快速傅里叶滑动平均模拟(FFT-MA)算法和逐渐变形算法(GDM)来获取先验信息,以此来减少计算量并提高效率.然后,应用基于快速模拟退火(VFSA)算法改进的粒子群优化(PSO)方法(简称VFSA-PSO)来得到P波速度、S波速度、密度等弹性参数的后验分布,以此来进一步提高计算效率,而不失反演精度.模型试算和和实际资料应用验证了本文方法是一种高效的反演方法,能够得到高精度的反演结果.