结合序贯指示模拟的贝叶斯高斯混合线性反演

来源 :地球物理学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：caojunsuper

【摘要】

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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)可以用来描述储层性质的多峰分布特性,多峰特性主要是由于它们在不同离散变量内的变化而引起的.在高斯混合模型中,高斯分量的权值

【作者】

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印兴耀贺东阳宗兆云李坤肖张波张仟策

【机构】

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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,中海石油（中国）有限公司深圳分公司,中国石油集团测井有限公司辽河分公司

【出处】

：

地球物理学报

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

高斯混合模型(GMM) 离散变量线性反演连续变量序贯指示模拟(SIS) Gaussian Mixture Model(GMM)Discrete varia

【基金项目】

：

国家自然科学基金(U1562215,U1762103),国家油气重大专项课题(2016ZX05024004,2017ZX05009001,2017ZX05036005,2017ZX05032003),中国科学托举人才工程(2017QNRC001)联合资助.

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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)可以用来描述储层性质的多峰分布特性,多峰特性主要是由于它们在不同离散变量内的变化而引起的.在高斯混合模型中,高斯分量的权值代表离散变量的概率.然而,基于高斯混合模型的贝叶斯线性反演可能会对某些点的离散变量错误地分类,进而影响连续变量的反演结果,尤其存在强噪声的时候.在本文中,我们考虑了离散变量的空间变化性,并将高斯混合模型与序贯指示模拟(Sequential Indicator Simulation,SIS)相结合来确定离散变量的后验条件

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