[发明专利]基于稀疏贝叶斯学习理论的多道地震谱反演方法及系统有效
| 申请号： | 201910362219.9 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111856559B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 袁成;苏明军;李政阳 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气股份有限公司 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/30;G06F17/14;G06F17/15;G06F17/16;G06F18/2415 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 杨冬英;王涛 |
| 地址： | 100007 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于稀疏贝叶斯学习理论的多道地震谱反演方法及系统，所述方法包括：获取经过预处理的叠后地震资料；从所述叠后地震资料中提取多道地震谱反演参数；从所述叠后地震资料中提取地震子波；基于傅里叶变换提取所述地震子波的频谱信息；根据多道地震谱反演参数构建多道地震谱反演的正演算子矩阵；基于傅里叶变换从所述叠后地震资料中提取多道平均地震道频谱信息；基于所述频谱信息构建多道地震谱反演目标函数，并通过基于最大期望算法的稀疏贝叶斯学习理论求解目标函数以获取多道地震谱反演结果。本发明能够综合提升地震谱反演结果的薄层识别与储层精细表征的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 贝叶斯 学习理论 多道 地震 反演 方法 系统 | ||
【主权项】：
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