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石油地球物理勘探 2024年第3期59卷 548-557页

作者：杨培杰中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院山东东营257015

目前的地震反演主要以模型驱动为主,对噪声较敏感,反演结果的分辨率往往较低,通常只使用地震数据的振幅信息,没有充分利用相位信息。研究表明,波阻抗和地震振幅、相位的相关性较强,因此联合应用振幅谱和相位谱可以有效减小反演结果的多... 详细信息

目前的地震反演主要以模型驱动为主,对噪声较敏感,反演结果的分辨率往往较低,通常只使用地震数据的振幅信息,没有充分利用相位信息。研究表明,波阻抗和地震振幅、相位的相关性较强,因此联合应用振幅谱和相位谱可以有效减小反演结果的多解性。为此,结合深度学习与地震数据的频(振幅谱)、相(相位谱)信息,提出基于数据驱动的频相智能波阻抗反演,有效提高了反演结果的分辨率和精度。具体步骤为:(1)基于高分辨率时频分析提取地震道的频相信息;(2)应用图像处理技术融合频相信息;(3)结合频相信息和地层波阻抗制作数据标签对,用数据标签对训练优选的深度网络;(4)提取待反演三维地震数据的频相信息并输入训练好的深度网络,即可得到高分辨率波阻抗反演结果。与现有的深度学习地震反演方法相比,所提方法主要创新点在于首次在地震反演中同时应用了地震数据的频相信息。模型测试结果表明,频相信息的联合应用有效地减小了反演结果的多解性,提高了反演精度。实际应用结果表明,与传统的稀疏脉冲反演相比,所提方法提高了反演结果的纵向分辨率,益于进一步推广、应用。

关键词：频相信息数据驱动深度学习高分辨率反演

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