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Seismic Pre-stack Inversion Using Iterative, Nonlinear Quasi-Second-Order Optimization Techniques
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DOI：10.1007/s11004-026-10279-9.png)
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摘要
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地震反演基于地震反射数据对地下属性进行估计，在储层建模中发挥着重要作用。与传统的叠后声波阻抗反演不同，本研究提出了一种基于模型的非线性叠前反演方法来估计声波阻抗、剪切阻抗和密度模型，这些模型对于绘制地下岩性流体属性至关重要。反演算法包含一个使用线性化振幅随偏移距变化（AVO）近似的卷积模型，以及理论模型预测与实际观测之间数据拟合差的平方和。同时采用无Hessian共轭梯度法和非线性有限内存拟牛顿算法（近似二阶Hessian行为），通过拟合试算模型到观测数据来迭代最小化数据拟合差。本研究的关键创新在于，明确推导了声波（P波）和剪切（S波）阻抗的解析伴随状态梯度，这可以消除地震反演中通常使用的有限差分梯度近似带来的计算负担，同时显著提高大规模地震反演的效率和可扩展性。此外，还应用了Tikhonov和全变分正则化约束，以生成平滑的估计模型，用于解决不适定的反演问题。所提出的反演技术通过基于一维测井数据的合成示例、二维Marmousi模型以及来自挪威北海Troll油田的数据进行了评估。研究结果表明，估计的阻抗和密度模型准确且稳定，该方法为非线性反演问题提供了良好的收敛至最优解。通过蒙特卡洛模拟和连续排名概率得分，对反演结果对初始模型的敏感性进行了比较。
Keyword:
Inverse theory
Seismic modeling
Seismic impedance inversion
Numerical optimization
Limited-memory BFGS
Adjoint-state method
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.6
论文数:
185
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机构
引用论文
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