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申请/专利权人：西华师范大学

摘要：本发明公开了一种基于交叉梯度正则化约束的叠前地震AVA反演方法，包括提取角度地震子波、建立反演目标函数、构建初始模型与先验约束模型、梯度下降算法求解。本发明综合地球物理反演理论与方法、最优化方法、地质统计学等多个学科，将叠前地震AVA反演技术、梯度下降算法、克里金插值法有机结合，有效提高叠前地震AVA反演结果的稳定性，适用于储层预测与描述、流体识别等多个重要环节。

主权项：1.基于交叉梯度正则化约束的叠前地震AVA反演方法，其特征在于，包括以下步骤：1输入叠前地震数据体；2提取角度地震子波；分入射角进行地震子波提取，获取不同入射角叠前地震数据上的地震子波；3构建初始模型与先验低频约束模型；具体方法为，基于预处理后的测井数据，由克里金插值法建立初始模型，再进行低通滤波，得到先验低频约束模型；4建立反演目标函数；具体方法为：在叠前地震AVA反演目标函数中加入待反演模型参数间的交叉梯度正则化约束项，则有 其中FR为目标函数，G＝WA，为叠前地震AVA反演的正演矩阵，W为角度地震子波褶积矩阵，A为由系数因子组成的正演系数矩阵，D为叠前地震数据矩阵，R为由Rp、Rs与Rρ组成的模型参数，Rp、Rs与Rρ分别为纵波速度、横波速度与密度的相对变化率，即弹性参数相对变化率，为矩阵GR-D的Frobenius范数，CauchyR为模型参数的柯西正则化约束，C为积分算子矩阵，ξprior为对数先验低频约束模型，CGR为模型参数的交叉梯度正则化约束，λ、μ与β分别为相应的正则化约束系数；交叉梯度的表达式为：CGR＝∫|▽Rp×▽Rs|2+|▽Rp×▽Rρ|2+|▽Rs×▽Rρ|23其中▽为梯度算子，×为叉积运算，|▽Rp×▽Rρ|2为▽Rp×▽Rρ的绝对值平方；5将叠前地震数据按Inline线号进行矩阵排列；不同入射角的时间采样点按行排列，CMP号按列排列；6采用梯度下降算法对反演目标函数进行迭代求解；具体方法为，输入叠前地震数据矩阵，角度地震子波褶积矩阵，正演系数矩阵，积分算子矩阵，对数先验低频约束模型，初始模型参数，以及相应的正则化约束系数，采用梯度下降算法对反演目标函数进行迭代求解；7判断迭代是否停止，若停止迭代则输出反演得到的模型参数；8通过弹性参数相对变化率与弹性参数之间的积分关系，将步骤7得到的模型参数换算成最终的反演结果，即弹性参数；9对每条Inline线叠前地震数据进行AVA反演，得到整个叠前地震数据体的反演结果。

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百度查询： 西华师范大学 基于交叉梯度正则化约束的叠前地震AVA反演方法