地震数据AVO弹性参数的反演模型

将叠前地震数据AVO 弹性参数反演与最优化问题结合可知，每组弹性参数为xi=［Vpi，Vsi，ρi］，s.t.表示测井数据对弹性参数的约束，min f（X）表示反演出合成地震记录与实际地震记录的误差需要达到的最小值。由此可知，叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题可以抽象为有着连续变量的非线性高维全局数值最小化优化问题，如式（8-1）所示。

式中，列向量X 表示目标达到最优值时得到的一组参数，s.t.表示约束，max f（X）表示目标函数f（X）取最大值，min f（X）表示目标函数f（X）取最小值。

针对叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题的求解方式，其核心部分是对弹性参数xi=［Vpi，Vsi，ρi］集合进行优化的过程，而反演往往就是依据某种特定的规则，按照某种特定的方法来寻找满足实际地质构造模型参数的过程。由于叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题可以抽象为有着连续变量的非线性高维全局数值最小化优化问题，因此，需要使用符合该问题特征的优化算法进行求解。(www.xing528.com)

由于叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题的强烈非线性，目标函数往往有多个极小值，因此，十分依赖初始值的选取、容易陷入局部极小值的经典优化算法有很多局限性。当反演涉及到的参数的初始值未知并且参数维度十分大的时候，经典优化算法效果不理想。所以，针对有着连续变量的非线性高维全局数值最小化优化叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题，需要采用有着蒙特卡洛思想的基于全局最优的现代智能优化算法，通过在已有的约束条件下反复迭代，在指定搜索空间下获得模型参数并进行适应度值求解，朝着全局最优搜索，这样才能提高非线性的叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题的精确度及可靠性。