[发明专利]基于精确Zoeppritz反演的卡尔曼滤波横向约束方法及装置

说明书

本发明涉及地球物理油气储层地震反演领域，具体为一种基于精确Zoeppritz反演的卡尔曼滤波横向约束方法及装置，所述方法包括根据地震道的横向相邻关系建立状态转换方程；基于精确Zoeppritz方程构成的正演算子构建贝叶斯反演目标函数，根据贝叶斯最大后验概率密度函数建立测量方程；根据所述状态转换方程由相邻地震道的弹性参数预测当前地震道的弹性参数；利用实测地震数据和所述测量方程修正所述当前地震道的弹性参数。该方法将自适应增量Kalman滤波与贝叶斯非线性AVO反演相结合，从两个方向上对地震道的弹性参数进行约束，达到更优的反演结果。

技术领域

本发明涉及地球物理油气储层地震反演领域，具体为一种基于精确Zoeppritz反演的卡尔曼滤波横向约束方法及装置。

背景技术

基于Beyesian框架下的AVO反演方法在单道上能够获得较好的反演结果，但是由于没有考虑横向上的约束，反演效果的可靠性相对有限。地球在横向上是具有关联性的，相邻的两道地震道之间是有关联的，根据这种关联性可以使用Kalman滤波对地震道的弹性参数做横向上的约束，将Kalman滤波与贝叶斯非线性AVO反演相结合，从两个方向上对地震道的弹性参数进行约束，达到更好的反演结果。

Kalman滤波利用系统的数学模型通过递推估计运动状态。传统的Kalman滤波要求状态噪声和测量噪声是已知，但是在实际地震AVO反演工程中状态噪声和测量噪声大多数情况下是未知的，如何降低状态噪声和测量噪声对于AVO反演结果精度的影响，提高AVO反演的稳定性正成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前贝叶斯AVO反演缺乏横向约束的不足，引入卡尔曼滤波算法框架实现AVO反演结果的横向约束，并且根据精确Zoeppritz建立测量方程，同时采用优化的自适应增量卡尔曼滤波算法进一步降低状态噪声和测量噪声对于AVO反演结果精度和稳定性的影响。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种基于精确Zoeppritz反演的卡尔曼滤波横向约束方法，包括：

步骤1，根据地震道的横向相邻关系建立状态转换方程；

步骤2，基于精确Zoeppritz方程构成的正演算子构建贝叶斯反演目标函数，根据贝叶斯最大后验概率密度函数建立测量方程；

步骤3，根据所述状态转换方程由相邻地震道的弹性参数预测当前地震道的弹性参数；

步骤4，利用实测地震数据和所述测量方程修正所述当前地震道的弹性参数。

本方法综合地震反演、数理统计等学科将数学计算技术、误差统计分析技术等有机结合，有效提高地震反演的准确性，克服了贝叶斯反演技术在横向约束上存在的缺陷。

步骤1中，所述状态转换方程为：

x_k＝A_k-1x_k-₁+W_k-1

其中x_k代表第k道地震数据，A_k-1代表状态方程的转换矩阵，W_k-1代表状态方程的噪声。

步骤2中，以精确Zoeppritz方程构成的正演算子构建的反演目标函数具体为：

其中，m为待反演的弹性参数向量，d为实测地震数据，G为精确Zoeppritz方程构成的非线性正演算子，C_n是噪声协方差矩阵，C_m为先验模型的协方差矩阵，μ为均值向量。

所述精确Zoeppritz方程构成的非线性正演算子G对应的正演模型为：

简化为：Δd＝GΔm，