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我该如何选择约束的基于模型反演的块大小?

在约束模型反演,块大小(ms)是反演的参数之一。指定的块大小价值这个软件把拟速度登录层数或块。更小的块大小意味着更高的分辨率,但这并不意味着一个人应该指定最小值因为有时反演结果变得不稳定。所以应该如何分配块大小在基于模型反演参数吗?

回答

* *看情况。* * & # 8224;一些因素需要考虑:- * *地震数据的取样间隔。* *没有很多是小于。对于大多数遗留数据4 ms;这些天经常2 ms。这是一个下界;从这里你可以增加你的数据是否已经有限的带宽;没有女士使用不到8点的数据只是噪音近50赫兹。- * *的规模你的问题是什么?* *如果这是探险运动和模型的一部分,面积大,那么你可以安全地和理由失去时间分辨率。如果是油藏描述问题,那么可能你真正关心的一些特点:轻微的储层单元,薄异构性问题,等等——* *你有多少时间?意味着更多的计算时间,* *小样本统计,更多摆弄细节。 It also means more time to simulate later, if you're doing flow modeling. Since you will no doubt end up doing everything multiple times, you need a model that is both useful and iterable. I think there are at least a couple of approaches that avoid having to choose now and stick with it: 1. Start large, figure out the workflow, then reduce the size and watch the stability. Iterate until you have the right combination of detail, stability, and convenience. 1. Model the big picture at low resolution, and more interesting subsets of the data at high resolution. Make the large interval an integer multiple of the small to facilitate merging them later. Note that some properties, such as velocity, are scale-dependent. Be careful how you upscale them. Read up on Backus averaging, starting with [Chris Liner's recent work][1]. † How's that for a geoscientists's answer? [1]: http://seismosblog.blogspot.ca/2014/06/backus-averaging-and-q.html

编辑总结

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\ begingroup美元因为我的项目的目标是描述薄沙,我认为块大小应该保持地震数据的采样时间。会照顾解决薄床的问题。我去2 ms。时间不是问题,所以的体积数据。非常感谢你的回答。欢呼。祝你有美好的一天 \ endgroup美元
- - - - - -(Kunal Rathod
2015年5月15日在5:16吗

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