利用MCMC方法估算地震参数
张广智, 王丹阳, 印兴耀
中国石油大学(华东)地球资源与信息学院, 山东 青岛 266555
Seismic parameter estimation using Markov Chain Monte Carlo Method
Zhang Guang-zhi, Wang Dan-yang, Yin Xing-yao
College of Geo-resources and Information, China University of Petroleum(East China), Qingdao, Shandong 266555, China
摘要 本文介绍了用MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法估计地震参数的基本原理及应用。首先利用MCMC方法生成马尔可夫链,然后对链进行统计分析,得到未知参数的估计值。在运用Metropolis-Hastings算法生成马尔可夫链时,可随着迭代次数的增加逐渐减小其游走的步长,以确保迭代初期较早收敛到真值附近,迭代后期在真值附近能得到精度较高的估计值。模型试算结果表明:反演结果与理论模型基本吻合,实际资料的应用效果也证明了算法的有效性。
关键词 :
非线性反演 ,
马尔可夫链蒙特卡洛方法 ,
Metropolis-Hastings算法
Abstract :This paper introduces the basic theory and applications of Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method for estimating seismic parameters.By making statistical analysis of the chains which are generated by MCMC,the estimates of unknown parameters are obtained.The algorithm for chain generation is Metropolis-Hastings algorithm,and the step length in proposal distribution function decreases as the number of iterations goes up,which ensure the speed to converge at the beginning and the precision of the estimation.The application of both synthetic data and real data shows the MCMC method for elastic parameter estimation is feasibly and effective.
Key words :
non-linear inversion
Markov Chain Monte Carlo
Metropolis-Hastings algorithm
收稿日期: 2010-01-22
基金资助: 国家973项目(CB209605);油气重大专项(2008ZX05014-001-010HZ)资助
作者简介 : 张广智 副教授,1971年生;1993年毕业于中国石油大学(华东)物探专业后留校任教,2008年获中国科学院地质与地球物理所博士学位,现在中国石油大学(华东)地球资源与信息学院从事地震反演、储层预测等方面的研究与教学工作.
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