简介：Thenon-linearloggingparametersinversionisbasedonthefieldtheory,informationoptimizationandpredicationtheory.Itusesseismiccharaoters,geologicalmodelandloggingdataasarestrictiontoinverse2D,3Dloggingparametersdatavolume.Usingthismethod,

简介：随机的地震倒置是geostatistics和从地震记录，井木头，和geostatistics把信息集成到表面下的模型的以后的概率密度功能(PDF)的地震倒置技术的联合。Markov链蒙特卡罗(MCMC)方法被用来取样以后的PDF，表面下的模型特征能被分析推断一套以后的PDF样品。在这份报纸，我们首先介绍随机的地震倒置理论，讨论并且分析四个关键参数：地震数据signal-to-noise比率(S/N)，variogram，以后的PDF样品数字，和井密度，并且建议这些参数的最佳选择。分析结果证明地震数据S/N调整在地震数据的影响之间的妥协，倒置上的geostatistics结果，variogram控制倒置结果的光滑，以后的PDF样品数字决定统计特征的可靠性源于样品，并且很好，密度影响倒置无常。最后，在随机的地震倒置之间的比较和确定的模型基于地震倒置显示随机的地震倒置能提供表面下的特性的更可靠的信息。

简介：在地震小浪振幅光谱精确地被估计的假设上，有不同阶段系列的一组小浪，是估计了小浪考虑了，被用来实现线性最少平方的倒置。在倒置期间，除了小浪阶段，影响倒置结果的所有另外的因素没被考虑。稀少的反射率的倒置结果当模特儿(或短而粗的阻抗模型)显示出那：(1)尽管用倒置结果的合成数据与原来的地震数据匹配很好，转换反射率和声学的阻抗与真正的模型的不同。(2)倒置结果可靠性依赖于估计的小浪Z变换根分发。当估计的小浪Z变换根仅仅在联合起来的圆附近不同于真实小浪的时，转换反射率和阻抗与真正的模型通常一致；(3)尽管合成数据与原来的数据和Cauchy标准匹配很好(或修改Cauchy标准)与一个常数，抑制参数被优化了，转换结果极大地是静止的与真正的模型不同。最后，我们作为评估标准与适应抑制参数用L1标准，峭度，变化，有适应抑制参数的Cauchy标准或/并且修改Cauchy标准建议减少不精密的小浪阶段评价的坏影响并且在理论获得好结果。

简介：复杂地球物理的数据的倒置总是解决多参数，非线性、多模式的优化问题。寻找最佳的倒置答案类似于当寻找食物时，在象鸟和蚂蚁那样的群观察的社会行为。在这篇文章，首先，粒子群优化算法详细被描述，并且蚂蚁殖民地算法改善了。然后，方法被用于地球物理的倒置问题的三种不同类型：(1)对噪音敏感的一个线性问题，(2)线性、非线性的问题的同步倒置，并且(3)一个非线性的问题。结果验证他们的可行性和效率。与常规基因算法相比并且退火模仿，他们有更高的集中速度和精确性的优点。与伪相比--牛顿方法和Levenberg-Marquardt方法，他们与克服局部地最佳的答案的能力更好工作。

简介：高分辨率3D非线性的综合倒置方法基于非线性的理论。在层控制下面，从几口井的日志数据(或所有井)在学习区域和地震踪迹，邻近井的数据是到有多重输入和产量的一个网络的输入并且综合地被训练获得全部学习区域的一个适应重量函数。综合非线性的印射关系被水库的侧面、垂直的地质的变化造并且更新。因此，倒置过程和它的倒置结果能被抑制并且控制并且有有速度倒置，阻抗倒置，和密度倒置节的高分辨率的稳定的地震倒置节，能被获得。好地质的效果在模型计算测试并且真实数据处理被获得了，它证实这个方法让高精确，好实物，和罐头被用于量的水库分析。

简介：高度精确的声学的阻抗倒置是为预先钻的一种关键技术由VSP数据的预言。在这篇论文，基于VSP数据有高分辨率的事实，高发信号到噪音比率，并且下面去并且在去上面，波浪能精确地被分开，我们建议用VSP数据在位前面在地上凿穿下面预言阻抗的一个方法。首先，非线性的反复的倒置的方法被采用用VSP走廊栈为阻抗转换。然后，由在重复并且用preconditioned修改抑制因素结合坡度方法解决倒置结果的方程，稳定性和集中能被提高。理论模型和实际数据的结果证明方法为预先钻是有效的预言使用VSP数据。

简介：Connolly(1999)有弹性的阻抗(EI)方程是P波浪速度，S波浪速度，密度，和发生角度的功能。常规倒置方法能仅仅直接基于这个方程提取P速度，S速度，和密度数据，在不同发生角度的有弹性的阻抗不在一样的规模，它使比较困难。我们基于灰色的等建议一个新有弹性的阻抗方程。(1999)地址的Zoeppritz近似使用Lamé参数常规倒置方法的缺乏。这个方程被使正常化在不同角度统一有弹性的阻抗尺寸并且为倒置使用了。Lamé参数能从用在Lamé参数和有弹性的阻抗之间的线性关系从倒置获得的有弹性的阻抗数据直接被提取。有弹性的参数用这个新方法提取了的申请例子表演更稳定、正确并且能恢复水库信息很好。新方法是常规方法上的改进基于Connolly的方程。

简介：一个批评的孔模型经常被用来由岩石计算干燥框架橡皮模量被许多因素影响的批评的孔价值。在实践，它是难的让我们获得精确的批评的孔价值，我们能通常拿经常引起错误的仅仅实验的批评的孔价值。在这份报纸，我们建议一个方法获得岩石由转换的批评的孔价值P波浪速度并且使用它预言S波浪速度。实验和日志数据的应用程序两个都证明批评的孔倒置方法能减少源于在过去使用实验的值的无常并且为预言显著地改进预言精确性的S波浪速度提供精确的批评的孔值。

简介：为勘探地震学的一个重要研究话题是提供一个快精确速度模型从预先叠深度移植。瞄准如此的一个问题，我们建议二次的精确概括了非线性的全球优化迁居速度倒置。首先，我们丢弃在剩余深度和剩余速度之间有一种线性关系并且求婚的假设有使从每次重复的速度模型能尽可能快速走近真正的模特儿的二次的精确的一个速度模型修正方程。第二，我们使用概括非线性的倒置得到全球最佳的速度不安模型到所有踪迹。这个方法能帮助集中速度并且能也减少在倒置期间掉进本地最小的概率。合成数据和Marmousi数据例子证明我们的方法有更高的精确并且需要仅仅一些重复并且因而在复杂区域提高迁居速度分析(MVA)的有实行可能和精确性。

简介：基于阻抗张肌数据，tipper数据，和conjugate坡度算法的分析，我们发展一三维(3D)为转换结合坡度算法完整的信息数据决定了从的magnetotelluric五电并且磁场部件并且讨论方法为3D倒置结果的量的解释使用完整的信息数据。从合成数据的3D倒置的结果显示从转换的结果更好联合张肌和tipper数据是的阻抗比的完整的信息数据源于转换仅仅阻抗张肌数据(或tipper数据)在改进分辨率和可靠性。合成例子也表明这个3D倒置算法的有效性和稳定性。

简介：粘弹性的参数正在变得更重要，他们的倒置算法被许多研究人员学习。基因算法与全球搜索和集中能力随机、自我适应、柔韧、启发式。基于直接VSP波浪方程，一个基因算法(GA)被介绍决定粘弹性的参数。首先，在频率的直接波浪方程被表示为速度由GA倒置估计了的复杂速度然后建筑群的功能。因为阶段速度和Q因素两个都是复杂速度的功能，他们的价值能容易被计算。然而，有那么多复杂速度，转换是困难的他们直接。他们能作为c0和c∞的一个函数被重写在倒置进程期间减少参数的数字。最后，一个理论模型实验证明我们的算法准确、有效。

简介：在Tarim油矿的Jinan区域的三叠纪的水库由主要组成内部bedded沙和页岩。因为在沙岩和页岩阻抗之间的大重叠，独自由声学的阻抗把沙岩与页岩区分开来是困难的。比作声学的阻抗，有弹性的阻抗包含更多的石版印刷逻辑和水库的物理信息。基于过细的系住得好的刻度，为10°的有弹性的阻抗数据卷，20°，和30个°出现角度被获得用预先叠有弹性的阻抗倒置。在有弹性的阻抗和页岩内容之间的一种非线性的统计关系被一个PNN神经网络建立。非线性的印射关系被用来从有弹性的阻抗预言水库页岩内容，它将描绘并且预言水库含有石油的沙。

简介：在3D抵抗力倒置最小化答案的数字，在倒置的一个固有的问题，考虑的数据的数量不得不大，优先的限制需要被使用。关于一个地质的异例的程度的地质、地球物理的数据是重要优先的信息。我们在3D建议形状限制的使用电的抵抗力倒置。三加权的直角的向量(正常和二正切向量)被用来在异例的边界控制抵抗力差别。异例的边界上的异例和限制的空间形状因此被建立。我们在3D抵抗力倒置的客观功能合并了空间形状限制并且与空间形状限制构造了3D抵抗力倒置方程。随后，我们使用了抑制方向向量和3D抵抗力倒置的重量的基于优先的空间形状数据的数字建模。我们建立了在方向向量和重量之间的一个合理范围，并且验证了使用空间形状的可行性和有效性在减少过多的结构和答案的数字的优先的限制。我们使用了优先的空间地抑制形状的倒置方法在广州地铁定位含水土层。空间形状限制从渗透雷达数据的地面被拿。含水土层的地点和形状的倒置结果与钻倒置的数据，和数字同意解决方案显著地被减少很好。

简介：Inordertocreate3Ddistributionmodelofreservoiroperatingparametersforpredictionresidualoildistribution,implementreservoirbehaviormonitoringandoptimizereservoirmanagement,non-linearinversion,

简介：基于描述在密度和有压缩性的波浪速度之间的关系的实验加德纳方程，为AVO分析的变换波浪思考系数极值属性被建议，在极值之间的关系放并且振幅，越过接口的平均速度比率，并且砍波浪思考系数被导出。极值位置是平均速度比率的monotonically减少的功能，并且极值振幅是平均速度比率的功能并且砍波浪思考系数。为理论模型，平均速度比率并且砍波浪思考系数从从适合力量功能到变换波浪AVO曲线获得的极值位置和振幅被转换。砍波浪思考系数节比常规变换波浪叠节有更清楚的物理意思并且为地质的结构的解释和事件关联建立理论基础。转换的方法平均速度比率并且砍从从适合力量功能获得的极值位置和振幅的波浪思考系数被用于真实CCP集合。转换平均速度比率与那些计算了从一致有压缩性并且砍波浪井木头。

简介：

简介：联合适应收缩在有明显的垂直传导力的成像的可行区域的基因算法微分，我们转换了TEM传导性的薄层。倒置的结果证明由在可行区域的适应收缩，计算速度加速，计算精确改善。到某个程度，在这个方法，我们克服短暂电磁的发出声音等价和减少的等价范围。有前面的曲线的转换结果的比较清楚地证明我们能想象传导性的薄层。关键词短暂电磁的方法-基因算法-倒置-明显的纵的传导力-并且传导性的薄层首先写作在Chang鈥檃n的教授李秀大学。他从长春地质学学院在地球物理的探索从Xi鈥檃n地质学学院和BS(1982)在应用地球物理收到了M.Sc(1989)。他出版了超过30份报纸。他从事理论的研究和短暂电磁的领域的申请。他现在正在追求ph。在Xi鈥檃n交通大学的D。

简介：传统地，在空中的时间域电磁(ATEM)数据被转换由重复导出地球模型。然而，数据高度经常在隧道之中被相关并且因而在倒置引起提出病、在坚定上的问题。关联复杂化在ATEM数据和地球参数之间的印射的关系并且因此增加倒置复杂性。排除这，我们采用主要部件分析把ATEM数据转变成直角的主要部件(PC)减少关联和数据维数并且同时压制无关的噪音。在这份报纸，我们使用一个人工的神经网络(ANN)接近与地球模型参数印射关系的PC，避免Jacobian衍生物的计算。基于PC的ANN算法为在空中的时间域与data-basedANN相比为分层的模型被用于合成数据电磁的倒置。结果在data-basedANN上表明更简单的网络结构，更少的训练步骤，和更好的倒置结果的基于PC的ANN优点，特别为污染数据。而且，基于PC的ANN算法有效性被假2D模型和比较的倒置与data-basedANN和Zhodys方法检验。结果显示基于PC的ANN倒置能与真正的模型一起完成一个更好的协议并且也证明基于PC的ANN是可行的转换大ATEM数据集。

简介：在这研究，我们在场把跨洞的他们数据转变成内部井的抵抗力分发的一种实际技术。先验的信息限制被合并到一个反复的调整倒置过程，可变粗糙被增加进倒置进程。有限元素近似基于一二并且一一半维(2.5D)模型为前面的问题和为构造敏感矩阵和合成数据需要的问题设置了的“伪forward”被开发了。调整最少平方的倒置计划，抑制了，先验的信息从井日志获得了，被采用重建从二个合成电磁的数据集合的内部井的抵抗力侧面和领域数据在Gudao油领域里获得了，华东。敏感矩阵的部分衍生物被伴随方程基于交换原则计算。倒置结果合成并且地数据例子建议我们的方法面对在地数据的随机的噪音柔韧、稳定并且能被用于跨洞的他们地数据解释。

简介：Cauchypriori基于分发的贝叶斯的AVO反射率倒置可以导致对大反射率敏感的稀少的估计。为倒置，协变性矩阵和调整条款的计算要求模型参数的优先的评价，它使反复的倒置弱非线性。同时，在模型参数之中的关系被假定线性。而且，反射率，倒置的结果，或有集成反射率恢复的累积错误的有弹性的参数很好不适合检测烃和液体。在贝叶斯的线性AVO倒置，相反，有弹性的参数能直接从prestack被提取没有为模型参数的线性假设的地震数据。就上述的方法的优点而言，贝叶斯的AVO反射率倒置过程被修改，当优先的概率分布和时间变体协变性也被考虑，Cauchy分发被探索。最后，我们为弱非线性的AVO波形倒置建议一个新方法。而且，线性假设被放弃，有弹性的参数例如P波浪速度，S波浪速度，和密度，能直接特别为大反射率的接口从地震数据被恢复。数字分析证明所有有弹性的参数能从prestack被估计地震数据甚至当地震数据的signal-to-noise比率是低的时。