【摘 要】
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马尔科夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo,MCMC）方法属于启发式的非线性反演算法中的蒙特卡洛模拟,算法的核心是要构造一个平稳分布与后验分布保持一致的马尔科夫链,经过有限次迭代达到马尔科夫链的平稳状态,进而获得后验分布的样本,以对后验抽样样本做出相应的统计推断。MCMC算法和参数选择仍然存在许多需要改进的方面,还不能完美的适用于各类反演问题。包括马尔科夫链的收敛速度、程
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马尔科夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo,MCMC）方法属于启发式的非线性反演算法中的蒙特卡洛模拟,算法的核心是要构造一个平稳分布与后验分布保持一致的马尔科夫链,经过有限次迭代达到马尔科夫链的平稳状态,进而获得后验分布的样本,以对后验抽样样本做出相应的统计推断。MCMC算法和参数选择仍然存在许多需要改进的方面,还不能完美的适用于各类反演问题。包括马尔科夫链的收敛速度、程序运行的时间成本和人为设计、调整马尔科夫蒙特卡罗过程所需的耗时,都是急需考虑解决的问题。再者,传统的单链方法获取的信息较为单一,不能进行充分的搜索,容易使得算法陷入局部最优解,存在反演精度不够准确的情形。而已有的多链方法多数仅考虑链的并行,忽略了链与链之间的学习能力,存在未能很好地利用系统总体信息的多样性,后期所需进行人工调整的参数操作较多等问题。本文通过用于地震随机反演的基于总体的蒙特卡洛方法的分析研究,引出了改进后的GAMH-MCMC方法,该方法是以马尔科夫链个体之间学习能力的思想为出发点,利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的信息交互能力,将遗传算法的交叉操作环节引入到Metropolis Hastings（MH）抽样算法,在保证MCMC方法能够准确反演不同参数的同时,提高系统信息的利用率,以减少人工试验的次数。该方法利用马尔科夫链之间的学习能力,在节省多链搜索时间的同时尽可能多地搜索非唯一解,尽可能地降低马尔科夫收敛过程中所需的精细调整,提高算法的运算效率,增强反演的稳定性,从而为储层的精细预测和油藏描述提供理论指导以及可靠的地震参数。本文将其应用于叠后和叠前反演,获取“甜点”敏感弹性参数,预测油气储层的展布情况;还开展了基于zoeppritz方程的叠前弹性参数随机反演方法研究,获得了更为精确的纵横波速度和密度信息。
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