随机反演匹配多尺度地震资料：一种新方法

"基于随机反演的多尺度地震资料匹配方法研究" 本文主要探讨了如何利用随机反演技术来实现地面地震、垂直地震剖面（VSP）和井间地震资料的有效匹配，这对于多尺度地震资料的综合研究和油气田开发阶段的储层预测至关重要。在石油地球物理勘探领域，不同尺度的地震资料提供了不同层次的地质信息，但它们往往由不同的观测系统获取，具有各自独特的反射特征。因此，找到一种方法将这些资料融合并匹配起来，可以极大地提高地震成像的精度和分辨率。 文章指出，在褶积模型的假设下，同一地质体产生的多尺度地震资料应该对应着相同的反射系数序列。反射系数作为关键的地质参数，能够连接不同特征的地震资料，为匹配过程提供桥梁。作者曹丹平采用了贝叶斯框架理论，该理论擅长整合不同类型和尺度的数据进行反演分析。他将反射系数视为模型参数，构建了一个多尺度地震资料匹配的概率分布函数。 为了求解这个复杂的概率分布，曹丹平运用了马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。MCMC允许在全地震数据域内对反射系数的后验概率分布进行采样，从而准确地反演出各种地震资料共享的反射系数系列，进而实现不同尺度地震资料的匹配。这种方法的优点在于它能够处理高维度和非线性的反演问题，同时考虑了数据间的不确定性。 关键词中的“随机反演”是指利用随机算法解决地球物理问题的一种方法，它能够在不确定性存在的条件下提供对模型参数的统计估计。“多尺度地震资料”指的是地面、井中和井间等不同观测方式获得的地震数据，它们包含了不同空间分辨率的信息。“马尔科夫链蒙特卡洛方法”是一种统计模拟技术，常用于处理复杂的概率问题，尤其适用于地球物理反演中。 这篇论文提出了一种创新的多尺度地震资料匹配方法，通过随机反演和MCMC技术，解决了在油田开发中融合多种地震资料的难题，有助于提升地质结构和储层特征的理解和预测精度。这一研究成果对于地球物理勘探领域具有重要的实践意义和理论价值。