简介：基于Cauchy先验分布的贝叶斯AVO反射率反演,可以产生类似于稀疏脉冲反演的结果,增强了对大反射系数的识别能力,反演过程中正则项和参数矩阵的计算都需要用到由上一步迭代所估计出的模型参数信息,因而反问题呈现非线性,此外该过程依赖于模型参数之间的线性统计关系,而且反演结果为反射率而非弹性参数,不利于储层预测和流体检测。贝叶斯AVO波形反演通过将反射率改写为弹性参数差分形式,直接从叠前地震数据中提取弹性参数,无需对弹性参数之间关系做线性假设。本文综合考虑上述两种方法的优点,在研究过程中仍然采用Cauchy先验分布,同时对贝叶斯AVO反射率的反演过程进行了修改,实现了基于Cauchy先验分布的AVO弹性参数弱非线性波形反演。本方法的提出有效避免了模型参数之间的线性假设,同时也能够从地震数据中直接反演得到纵、横波速度和密度。理论合成数据实验证明,此方法可以直接从叠前地震数据中提取弹性参数,而且在含有噪音的情况下也能得到比较准确的反演结果。

简介：基于PetrJilek正交各向异性介质中的P-SV波反射系数精确公式,通过近似得到VTI和HTI介质中的P-SV波近似公式,同时结合Kenneth横波弹性阻抗原理,推导建立了VTI和HTI介质中P-SV波的弹性阻抗近似公式;在此基础上构建了弱各向异性介质中的流体识别因子公式,通过理论模型对Castagna和Smith的岩性组合进行了识别;最后详细分析了各向异性参数的取值对P-SV波弹性阻抗及识别因子产生的影响及变化趋势。

简介：有限差分方法广泛应用于求解许多科技领域所涉及的偏微分方程，高阶显式有限差分方法通常用来提高求解精度，已经提出的高阶隐式有限差分方法和截断高阶显式有限差分方法可用来进一步提高模拟精度而不增加计算量。本文首先计算了针对常规网格上的一阶导数和二阶导数、交错网格上的一阶导数的有限差分系数，发现高阶隐式有限差分系数中存在一些小的系数。频散分析结果表明：忽略这些小的差分系数能够近似维持有限差分的精度，但是显著减小了计算量。然后，引入镜像对称边界条件来提高隐式有限差分方法的精度和稳定性，采用混合吸收边界条件来减小来自模型边界所不需要的反射。最后，给出了针对均匀和非均匀介质模型的弹性波模拟例子，表明了本文方法的优点。