叠前地震随机反演方法及实际资料应用

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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
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利用2005年1月—2009年12月DEMETER卫星观测的极低频/甚低频(ELF/VLF)40 Hz~6 kHz频段的电场功率谱密度数据,对空间天气平静期间(D_(st)>-30 nT,K_p<3)东北亚地区(105°E—145°E;38°N—58°N)电离层电场背景场变化特征进行统计研究.研究发现夜侧不同年份的相同月份、相同频段的电场分布特征有较高相似度,昼侧相似度不如夜侧;不同年份的相同月份
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