基于马尔科夫随机场的岩性识别方法

摘要：

通过地震反演数据识别岩性,是地震反演的一项基本任务.由于不同岩性的弹性参数范围常常存在一定程度的重叠,所以给岩性识别带来了很大的困难.本文以叠前反演的弹性参数为基础,通过马尔科夫随机场(Markov Random Field简写为MRF)建立先验模型,按照解释好的测井资料,对不同岩性的弹性参数进行统计,得到计算所需的参数,在贝叶斯(Bayesian)框架下建立岩性分类的目标函数,达到岩性识别的目的.通过马尔科夫随机场建立先验模型,能够建立相邻点间的相互作用关系,得到横向上延续的岩性剖面.本文使用一个楔形模型和Marmousi Ⅱ模型对该方法进行了测试,结果表明,该方法有效可行.同时,本文通过加入误差的方法,检验了反演存在误差对识别结果的影响.

关键词：马尔科夫随机场、邻域系统、岩性识别、Bayesian框架

所属期刊栏目：56

分类号：P631

资助基金：国家自然科学基金项目40974069,41174119;国家科技重大专项2011ZX05010,2011ZX05024

在线出版日期：2013-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1360-1368