多频率分量叠前AVO反演方法：提高分辨率与抗噪能力

"基于多频率分量的叠前AVO多尺度反演方法" 本文主要探讨了一种创新的地震成像技术——基于多频率分量的叠前AVO（Amplitude Versus Offset，即振幅随偏移距变化）弹性参数反演方法。此方法旨在提升频率域反演的分辨率和抗噪声能力，同时降低对初始模型的依赖。在地震信号分析中，不同频率成分的特性可以实现自动解耦，这为解决反问题提供了多分量迭代的可能。 首先，研究者运用贝叶斯公式将地震数据中的多个频率分量关联起来。贝叶斯公式是一种统计方法，它允许在已有信息的基础上更新对未知参数的估计，这里用于整合不同频率的信息，提高了反演算法的抗噪声性能。同时，通过引入稀疏约束先验，进一步增强了反演算法对噪声的抑制，确保在复杂地质环境下的稳定性。 其次，为了增强多频率分量AVO反演的稳定性和可靠性，采用了超低频平滑模型。超低频通常包含大地结构的主要信息，平滑模型有助于滤除高频噪声，从而确保反演结果的稳定。 在模型测试阶段，这种方法展示了高分辨率特征和良好的横向连续性。理论模型的对比结果显示，反演结果与实际地质结构高度吻合，证明了新方法的有效性。此外，实际地震资料的应用证实了该方法可以从叠前地震数据中稳定提取与测井数据一致的高分辨率弹性参数信息，这对于储层的含油气性质检测至关重要。 关键词：频率域反演；时间域反演；AVO反演；多尺度地震；地层分辨率 文章的发表受到多项基金项目的支持，包括国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划（973计划）、山东省自然科学基金以及中国石化地球物理重点实验室开放基金。作者李坤是一名专注于地震信号处理和地球物理反演理论的在读博士，其工作对于推动地震成像技术的发展具有重要意义。