利用高斯径向基函数的拟神经网络重力反演方法
2021-12-06谭绍泉陈学国
石油地球物理勘探 2021年6期
相 鹏 谭绍泉 陈学国 刘 佳
(①中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营 257000;②中国石化胜利油田分公司石油开发中心,山东东营 257000)
0 引言
重力反演作为一种重要的定量解释手段,可以得到地下的密度分布特征,为地质解释提供支持。然而,重力反演的垂向分辨率低、多解性强,制约了其在高精度勘探领域中的应用。上述问题的根本原因在于重力反问题的不适定性。首先,重力资料采集密度低,数据量小,而高分辨率反演需要对地下半空间进行精细的网格剖分,使网格数量(即反演的未知参数数量)远大于数据数量,导致反演方程组严重欠定;其次,重力正演核函数随深度加大而迅速衰减,浅层网格的核函数与深层网格的核函数之间相差多个数量级,反演方程组稳定性差,当反演方程组欠定时,反演结果趋肤。因此,反演结果会被重力数据噪声、网格剖分误差和计算误差等严重污染,分辨率和可靠性均低。
目前,基于广义线性反演理论的重力反演方法已经取得了大量的研究成果,这些方法可大致分为三类。
第一类方法通过增加重力数据数量,改善反演方程组的欠定性。有学者提出了等维反演方法[1-2],综合利用不同高度上的位场数据联合反演,在一定程度上能解决重磁位场反演的“上漂”问题,提高重磁位场异常反演的垂向分辨率。近年来,随着航空重力梯度技术的发展,产生了利用重力梯度张量数据的反演方法[3-4]。另外,还有利用井中重力数据或者重力梯度数据联合地面重力数据反演的方法[5-7]。……
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