[发明专利]一种基于角度校正的AVO反演方法及装置

权利要求书

1.一种基于角度校正的AVO反演方法，其特征在于，包括：

S1，基于梯度结构张量算法对叠后偏移后的二维地震记录或属性数据进行边缘检测，求取局部倾角；

S2，根据所述局部倾角，对Aki-Richards近似公式进行角度校正，得到改进后的AVO表达式；

S3，根据所述改进后的AVO表达式，采用基于贝叶斯的AVO反演方法获取AVO三参数反演结果。

2.根据权利要求1所述的AVO反演方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

S11，将不同信噪比的叠后偏移的二维地震记录或瞬时相位视作二维图像，对于图像上的任意一点，计算水平梯度和垂直梯度，则梯度平方张量矩阵为：

；

S12，对梯度平方张量矩阵做特征分解，得：

，

其中，λ₁，λ₂为特征值，v₁，v₂为特征向量；

S13，定义上倾角度为负，下倾角度为正，则二维构造体的局部倾角为：

。

3.根据权利要求2所述的AVO反演方法，其特征在于，步骤S2中：校正角度为：；改进后的AVO表达式为：

，

其中，，

此外， , 和分别为上下层纵波速度、横波速度和密度的平均值； , 和为上下层介质纵波速度、横波速度和密度之差；θ为上下介质纵波的平均入射角，。

4.根据权利要求1-3任一项所述的AVO反演方法，其特征在于，步骤S3中，基于贝叶斯的AVO反演方法中的先验概率分布函数为：

，

其中，m为地震反演参数，I为先验地质信息，const为常量，对于具有M个变量的多维参数模型，C_m为 M x M 的参数协方差矩阵，对角元素代表模型参数的方差，非对角元素表示参数之间的互相关性；μ_m为先验模型参数，代表先验信息中最可能的模型；通过速度和密度测井资料获得参数C_m和μ_m。

5.根据权利要求4所述的AVO反演方法，其特征在于：假设数据d_obs的观测噪音服从高斯分布，则似然函数如下：

，

其中,d_obs为观测数据，G为模型空间到数据空间的已知映射，即改进后的AVO表达式的正演算子。

6.根据权利要求5所述的AVO反演方法，其特征在于：最终的后验概率密度函数为：

。

7.根据权利要求5所述的AVO反演方法，其特征在于：AVO三参数反演结果为：

，

后验分布的协方差表达式为：

。

8.一种基于角度校正的AVO反演装置，其特征在于，包括：

局部倾角计算模块，其用于基于梯度结构张量算法对叠后偏移后的二维地震记录或属性数据进行边缘检测，求取局部倾角；

AVO角度校正模块，其用于根据所述局部倾角，对Aki-Richards近似公式进行角度校正，得到改进后的AVO表达式；

三参数反演模块，其用于根据所述改进后的AVO表达式，采用基于贝叶斯的AVO反演方法获取AVO三参数反演结果。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，执行上述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。