构建二维地震数据的反演模型

二维叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题是在一维反演的基础上由线及面，横向展开，之前的一维叠前地震数据AVO 弹性参数反演根据一口测井数据来反演出一个CDP角道集地震数据，图像展示就是N 个角度构成的N 条曲线。针对二维叠前地震数据AVO 弹性参数反演，则是通过若干口测井数据来反演出一整个平面成百上千个CDP角道集构成的平面地震数据，图像展示是M 个CDP角道集N 个角度构成的M ×N 条曲线。

二维叠前地震数据AVO 弹性参数反演通常有3种思路（这里假设获取到的测井数据well100位于CDP100的位置）：

（1）整个二维模型，也就是每个CDP角道集都用well100的数据来建立，即每条CDP角道集的初始测井数据都是well100，对每个CDP角道集依次反演。

（2）整个二维模型，只有CDP100这个位置是用well100作为初始模型，然后将反演得到的弹性参数Vp、Vs 和ρ 作为CDP99以及CDP101的初始模型，然后CDP99反演得到的弹性参数作为CDP98的初始模型以及CDP101反演出的弹性参数作为CDP102的初始模型，以此类推，从中间往两边反演，直至整个CDP平面中所有CDP角道集都反演结束。(www.xing528.com)

（3）整个二维模型，通过well100的数据内推外插生成所有CDP角道集的初始模型，然后对每个CDP角道集依次反演。

本书采用第三种方式进行反演。从整个地层结构的剖面图来看，相邻CDP 的结构类似，第一种初始化方式更为简单，但是整体弹性参数初始值误差可能相对较差，采用第二种或第三种方式进行反演，整体弹性参数初始值更接近真实值，反演收敛更快，但是第二种方式容易造成累积误差，因此，我们采用第三种方式进行反演。

由于二维叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题的本质是串行进行多个一维叠前地震数据AVO 弹性参数反演，因此，二维叠前地震数据AVO 弹性参数反演模型的构建和一维叠前地震数据AVO 弹性参数反演模型类似。首先根据已有的先验数据（如测井数据）确定弹性参数Vp、Vs 和ρ 的范围，在智能优化算法中对种群中的个体进行初始化操作，个体由Vp、Vs 和ρ 三个弹性参数组成，之后根据实际测量的地震数据提取出雷克子波，并根据叠前反演理论模型作为反演问题中使用到的正演模型（如Aki&Richard近似方程）建立褶积模型，计算出反射系数Rpp，之后将反射系数Rpp 与雷克子波进行褶积运算计算出合成的地震数据，最后将合成的地震数据与实际地震数据进行对比，结果作为适应度值，经过智能优化算法操作更新弹性参数Vp、Vs 和ρ 来达到更新适应度值的目的，当算法达到停止条件时（适应度值达到指定的阈值区间或者达到指定的迭代次数），停止并输出最终结果，即最终的反演结果。重复上述过程，直至整个CDP角道集平面反演完成。