我该如何选择约束的基于模型反演的块大小?

Question

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?

Answer 1

视情况而定。__

一些因素需要考虑:

• 地震数据的取样间隔。不是有很多是小于。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。
• 你的问题的规模是多少?如果这是一个探索的一部分运动和模型是面积大,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,薄的异构性问题等。
• 你有多少时间?小样本意味着更多的计算时间,更多的统计数据,摆弄细节。这也意味着更多的时间来模拟之后,如果你做流建模。因为你多次最终无疑会尽一切,你需要一个模型,该模型既有用又iterable。

我认为至少有两个方法,避免选择现在坚持下去:

1. 开始大,算出工作流,那么减少尺寸和观看的稳定性。详细的迭代,直到你有正确的组合,稳定,方便。
2. 在低分辨率模型大局,更有趣的以高分辨率数据的子集。使大间隔的整数倍数小,方便以后合并它们。

注意,一些属性,比如速度,尺度。小心你如何高档。阅读在巴克斯平均,开始克里斯班轮最近的工作。

对此,作者的回答怎么样?