基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法和装置。反褶积是一种用来压缩地震子波、提高地震资料分辨率的手段，通常的反褶积方法往往要对地震子波和反射系数进行一系列假设从而获得反射系数的估计，而这些假设在很多情况下并不合理，不合理的假设阻碍了反褶积的应用效果。本发明专利技术中，基于贝叶斯反演框架进行稀疏盲反褶积，通过地质统计学，可以减少对子波和反射系数的不合理约束，从而获得更为精准的反射系数估计，提高地震记录的分辨率。

Method and apparatus for estimating reflection coefficients based on Bayesian inversion framework

The invention discloses a method and a device for estimating reflection coefficients based on a Bayesian inversion framework. Deconvolution is used to compress seismic wavelet and improve the resolution of seismic data, the usual deconvolution method often requires a series of assumptions on the seismic wavelet and reflection coefficient to obtain the estimated reflection coefficients, and these assumptions are unreasonable in many cases, the unreasonable assumptions hindered the application of deconvolution the. In the invention, sparse blind deconvolution based on Bayesian inversion framework, by geostatistics, can reduce the unreasonable constraints on Wavelet and reflection coefficient, to obtain a more accurate estimation of the reflection coefficient, to improve the resolution of seismic records.

【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法和装置
本专利技术涉及地震资料处理领域，更具体地，涉及一种基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法和一种基于贝叶斯反演框架的反射系数估计装置。
技术介绍
众所周知，地震记录通常是带限的，由于接收和大地非弹性参数传播效应的影响，地震资料一般都缺少低频和高频分量。低频的缺失会导致反演的多解性；而高频的缺失使得资料的分辨率比较低。反褶积效果的好坏对整个处理的影响至关重要，然而不同地区不同条件下提高分辨率的难度是不同的。大地吸收、噪声干扰、几何扩散以及地震资料处理中的一系列问题都会给分辨率造成不同的影响。提高分辨率处理的依据主要有：不同频率成分有不同的信噪比；不同信噪比的频率成分对分辨率的贡献是不同的。对于地震资料而言，提高分辨率处理的重点在于高频段信号的可靠恢复，如反Q滤波、反褶积、谱白化等方法。多道预测反褶积的主要目的是压制面波等干扰；地表一致性反褶积的主要目的是调整相位，使有效波一致化，频率适当提高。传统的褶积模型把地震记录看作是地震子波与地下反射系数序列相褶积的结果；而反褶积则是通过压缩地震子波从地震记录中反演地下的反射系数序列。然而，地震反褶积实际上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法，包括：步骤101，基于下式求解子波序列w＝[w0,…,wp]

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法，包括：步骤101，基于下式求解子波序列w＝[w0,…,wp]T：其中，R表示反射系数序列r的褶积矩阵，r＝[r1,r2,...,rM]T,r0为初始反射系数序列，M是反射系数序列r中的元素个数，Qw是由[μJr(r)+αJI(r)]T构成的对角阵，ρr(ri)表示反射系数序列r中元素ri的先验概率，C为积分算子矩阵，表示为ξ＝Cr，μ和α均为给定的约束因子，d＝[d1,d2,...,dN]T是观测到的一道地震数据,d＝Gr+n,G是N×M维子波褶积矩阵,n＝[n1,n2,...,nN]T表示观测噪声,进入步骤102；步骤102，基于当前得到的w重新计算反射系数序列r，进入步骤103；步骤103，基于当前得到的w和r判断盲反褶积目标函数J(w,r)是否收敛，如果收敛则确定当前得到的r即为估计的反射系数序列；如果不收敛，则将r0更新为当前得到的r，返回步骤101，进行下一轮迭代，直至盲反褶积目标函数J(w,r)收敛，其中，盲反褶积目标函数J(w,r)为：J(w,r)＝J0(w,r)+μJr(r)+αJI(r)，其中，2.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤101中，采用共轭梯度迭代求解公式24以得到，迭代终止条件为：其中，Jk(w,r)表示该共轭梯度迭代中第k次迭代后得到的J(w,r)，ε1为预设参数。3.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤102中，基于下式重新计算反射系数序列r：r＝(GTG+μQ+αCTC)-1(GTd+αCTξ)，公式31其中，Q为对角矩阵，其第i行第i列的元素q(m_cauchy)ii为：σr为给定值，表示在反射系数序列r的先验概率分布符合高斯分布的情况下反射系数序列r的方差。4.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤102中，基于下式重新计算反射系数序列r：5.根据权利要求4所述的方法，其中，在步骤102中，采用共轭梯度迭代求解公式32以得到r，迭代终止条件为：其中，Jk(w,r)表示该共轭梯度迭代中第k次迭代后得到的J(w,r)，ε2为预设参数。6.一种基于贝叶斯反演框架的反射系数...

【专利技术属性】
技术研发人员：白英哲，徐春梅，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11