【摘 要】
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确定性反演常见的方法包括模型法反演和稀疏脉冲反演,在特定的解约束条件下,只能进行单一的最优解估计,无法评价反演结果的不确定性;地质统计学反演主流算法均为地质统计学随
【机 构】
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中海油研究总院,东方地球物理公司物探技术研究中心,太原理工大学矿业工程学院,中国石油勘探开发研究院,中国石油大学（北京）地球物理学院
【基金项目】
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国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”(2016ZX05027-003-003),中国石油天然气集团公司科学研究与技术开发项目“深层与非常规物探新方法新技术”子课题“基于深度学习的地震储层识别技术研究”(2018A-3306)联合资助
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确定性反演常见的方法包括模型法反演和稀疏脉冲反演,在特定的解约束条件下,只能进行单一的最优解估计,无法评价反演结果的不确定性;地质统计学反演主流算法均为地质统计学随机模拟方法与马尔科夫链-蒙特卡洛方法的某种结合,并没有将地震反演、测井数据约束、随机模拟方法统一在一个理论框架下。为此,首先在贝叶斯理论框架下,将地震反演理论、测井数据约束、地质统计信息统一在波阻抗求解这个问题中,推导了基于对数波阻抗的地震数据与测井数据联合方程,然后通过序贯高斯随机模拟算法对反演方程进行高效采样求解。数值算例表明:与常规波阻抗
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