發(fā)布時間：2023-03-04 04:37

　　地質(zhì)統(tǒng)計學隨機反演技術(shù)結(jié)合了地震反演與儲層隨機建模的優(yōu)勢,在儲層預測領(lǐng)域有著非常重要的地位。地質(zhì)統(tǒng)計學隨機反演可以將地震數(shù)據(jù)和測井數(shù)據(jù)有機結(jié)合,獲得比常規(guī)反演更高分辨率的結(jié)果,目前是地震勘探領(lǐng)域研究的熱點�？紤]到地下不同巖相儲層參數(shù)存在明顯差異,有學者提出利用混合高斯模型將巖相影響融合到隨機反演中,提出了基于混合高斯模型的隨機反演方法(GMMc)。該方法考慮到不同巖相對反演結(jié)果存在影響,根據(jù)儲層參數(shù)滿足多峰統(tǒng)計的特征,假設(shè)儲層參數(shù)滿足混合高斯模型,可以更好地描述符合實際情況的儲層分布。該方法的缺陷在于沒有考慮初始巖相比例對結(jié)果的影響,實際應用中可能會存在因為存在錯誤分類進而影響反演結(jié)果。針對這一問題,本文將初始巖相比例作為反演參數(shù),提出一種變權(quán)系數(shù)混合高斯模型的隨機反演方法,實現(xiàn)不同巖相條件下儲層參數(shù)分布精細描述并同時反演巖相及儲層參數(shù)�？紤]到變權(quán)系數(shù)混合高斯模型反演分辨率低問題,引入布谷鳥算法(CS algorithm),該方法解決了現(xiàn)有反演結(jié)果分辨率低的缺陷,可以得到高精度的儲層參數(shù)結(jié)果。布谷鳥算法是一種全局最優(yōu)求解法,在搜索的過程中將均方根誤差的減少作為約束條件,可以在求解的過程...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 地質(zhì)統(tǒng)計學隨機建模
        1.2.2 地震隨機反演
        1.2.3 布谷鳥算法研究
        1.2.4 信息熵研究
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于各向異性變差函數(shù)的地質(zhì)統(tǒng)計學隨機反演方法
    2.1 地質(zhì)統(tǒng)計學建模
        2.1.1 地質(zhì)統(tǒng)計學建�；驹�
        2.1.2 各向異性變差函數(shù)
        2.1.3 克里金插值
    2.2 隨機反演研究
        2.2.1 MCMC反演原理
        2.2.2 M-H采樣
    2.3 實驗仿真及分析
        2.3.1 變差函數(shù)擬合結(jié)果
        2.3.2 隨機建模結(jié)果
        2.3.3 隨機反演結(jié)果
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于混合高斯MCMC與布谷鳥算法的隨機反演方法
    3.1 混合高斯MCMC隨機反演方法
    3.2 布谷鳥搜索算法
    3.3 基于布谷鳥與混合高斯MCMC的隨機反演方法
    3.4 實驗測試分析
        3.4.1 合成記錄測試
        3.4.2 噪聲測試
        3.4.3 實際地震數(shù)據(jù)單道測試
        3.4.4 參數(shù)分析與剖面測試
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于布谷鳥算法與信息熵的隨機反演方法
    4.1 信息熵模型
    4.2 布谷鳥算法與信息熵反演方法
    4.3 實驗測試分析
        4.3.1 合成記錄測試
        4.3.2 噪聲測試
        4.3.3 實際地震數(shù)據(jù)單道測試
        4.3.4 穩(wěn)定性與剖面測試
    4.4 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果



本文編號：3753734