【摘 要】
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传统的Metropolis-Hastings（MH）算法是一种常见的随机反演方法,可以得到大量来自于后验分布的样本,从而得到更可靠的参数估计和反演结果的不确定性信息,但对于较为复杂的参数空
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,中海石油（中国）有限公司上海分公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05027004-001,2016ZX05002005-009HZ);国家“973”项目(2014CB239201-7HZ);国家自然基金项目(41674130);中国石油大学(华东)自主创新科研计划项目(18CX06020A);中国石油集团川庆地球物理勘探公司合作项目“基于叠前反演的页岩储层参数预测技术”;中国石油天然气集团公司科学研究与技术开发项目(2017D
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传统的Metropolis-Hastings（MH）算法是一种常见的随机反演方法,可以得到大量来自于后验分布的样本,从而得到更可靠的参数估计和反演结果的不确定性信息,但对于较为复杂的参数空间,MH算法往往不能对其充分搜索。为此,针对该问题提出了基于量子退火MH算法的叠前随机反演方法,主要通过调节算法的接受概率提高算法的计算效率和稳定性。模型试算与实际数据反演结果表明,相较于传统的MH算法,该方法具有更高的收敛效率。
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