【摘 要】
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地质统计学反演技术将地震数据横向连续特征和测井数据的纵向高分辨率有机结合,获得地震数据约束下高分辨率井插值结果,目前已成为储层预测最重要技术手段之一。常规地质统计
【机 构】
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电子科技大学资源与环境学院; 东方地球物理公司物探技术研究中心;
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地质统计学反演技术将地震数据横向连续特征和测井数据的纵向高分辨率有机结合,获得地震数据约束下高分辨率井插值结果,目前已成为储层预测最重要技术手段之一。常规地质统计学反演通过贝叶斯框架的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)随机反演获得地层参数结果,但是由于常规MCMC方法大多使用完全随机的采样方式,导致反演结果容易陷入局部最优解,或者每次反演结果实现差异均较大,导致反演结果难以评价。为此本论文引入信息熵和差分进化方法解决以上问题:信息熵模型可以度量事件概率的均匀性与稳定性,因此用信息熵与MCMC结合,可以提高反演结果稳定性;差分进化(DE)通过对种群进行三种进化操作(变异、交叉、选择),可以使反演结果趋于全局最优解。本文在贝叶斯框架中引入信息熵模型和差分进化方法,构建了基于差分进化与信息熵的地质统计学反演新方法。该方法可以使反演结果既有高度稳定性,又能达到全局最优,接近于地层模型参数的真实分布。实际数据验证表明了方法的有效性。
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