【摘 要】
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AVO反演能够估计纵、横波速度和密度等地下岩石的弹性参数,是进行储层预测和流体识别的有效手段。但在实际应用中仍存在以下问题:（1）由于密度项对反射波振幅的变化不敏感,导致密度项的反演通常不稳定;（2）由于地震数据的低频分量相对较弱,因此低频分量更容易被噪声污染,导致反演结果的横向连续性较差;（3）由于地震数据通常是含有噪声的,而常规的反演方法对噪声比较敏感,通常会导致反演结果在地层界面处出现震荡,
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AVO反演能够估计纵、横波速度和密度等地下岩石的弹性参数,是进行储层预测和流体识别的有效手段。但在实际应用中仍存在以下问题:（1）由于密度项对反射波振幅的变化不敏感,导致密度项的反演通常不稳定;（2）由于地震数据的低频分量相对较弱,因此低频分量更容易被噪声污染,导致反演结果的横向连续性较差;（3）由于地震数据通常是含有噪声的,而常规的反演方法对噪声比较敏感,通常会导致反演结果在地层界面处出现震荡,因而反演结果的垂向分辨率不高,不能清晰地反映地层边界的位置和地质体边缘。针对上述问题,本文在总结国内外AVO反演方法研究现状和发展趋势的基础上,提出了基于三变量柯西分布的自适应边缘保护非线性AVO反演方法。通过引入三变量柯西分布作为贝叶斯反演的先验分布,将待反演三参数之间的相关性用一个尺度矩阵来描述,提高了密度项反演的稳定性。通过引入低频信息约束,有效补充了地震资料的低频缺失,进而提高了反演结果的精度和横向连续性。通过将AVO反演算法融入自适应边缘保护滤波框架,使反演结果中的地层边界和地质体边缘更加清晰,提高了反演结果的分辨率。
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