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J-GLOBAL ID：202202241589283635   整理番号：22A0630126

横方向結合多モード事前モデルを用いたBayes地震AVOインバージョン【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Seismic AVO Inversion Using a Laterally Coupled Multimodal Prior Model

著者 (3件)： Forberg Ole Bernhard (Department of Mathematical Sciences, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway) ,  Kjosnes Oyvind (Aker BP, Trondheim, Norway) ,  Omre Henning (Department of Mathematical Sciences, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4505316.1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粘土の空隙率,水飽和,および体積に対する横方向結合事前モデルによるBayes地震振幅対オフセット(AVO)反転スキームを提案した。石油貯留層の2D断面と3D体積を研究した。石油貯留層は初期状態で考慮され,鉛直トレースに沿った水飽和における重力誘起バイモーダル性を伴う。この双峰性を表すことができる選択Gauss確率場(S-GRF)事前モデルを,粘土の多孔性,水飽和,および体積に対して指定した。S-GRFは,横方向相関を持つように指定され,それは,インバージョン結果に及ぼす地震AVOデータにおけるトレース-一意信号誤差の影響を減少させる可能性がある。尤度モデルは線形でGaussであり,S-GRF事前モデルが共役する。したがって,後部モデルはS-GRFである。したがって,後部分布の形は知られており,そのパラメータ値は解析的に計算できる。2D断面と3D体積からの実際の地震AVOデータは反転し,結果は検証井に沿って信頼でき,地質学的に妥当な貯留層設計を示す。さらに,横方向結合のない代替後部モデルと比較して,横方向結合後部モデルの顕著な分散低減を達成した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重力 ,  振幅 ,  地質学 ,  *地震 ,  粘土 ,  共役 ,  二次元 ,  石油貯留層 ,  空隙率 ,  オフセット ,  *多モード ,  三次元 ,  反転
準シソーラス用語： 尤度 ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 地震探査  (DE10030B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 横方向 ,  多モード ,  モデル ,  地震 ,  AVO