摘要
地震分辨率的高低是能否获取更多地层信息的关键,对于薄层特征的描述十分重要.常规的确定性反演方法由于地震数据的带限性质,分辨率已无法满足当前勘探开发的需要.而随机反演方法能够有效融合测井资料中的高频信息,与确定性反演相比,具有更高的分辨率.本文在传统随机反演方法的基础上,引入傅里叶滑动平均模拟(Fast Fourier Transform–Moving Average,FFT-MA)以及模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)构成了一种新的快速随机反演方法.在贝叶斯理论下,以测井资料作为条件数据,地震数据作为约束条件,融合地质统计先验信息从而得到模型参数的后验概率分布.数值试验应用表明:条件化的FFT-MA模拟有效地提高了计算效率,在融入SA算法之后,能使反演解有效地收敛到实际地震记录,所得反演结果与理论模型吻合较好,证明了该方法的有效性.