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.