【摘 要】
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地震反演问题本质上是一个统计学反问题,可以通过贝叶斯推断归纳成一个非线性的数学反演问题。传统的做法是将观测数据与模拟数据的误差默认为满足高斯分布,并通过噪音计算高
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;
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地震反演问题本质上是一个统计学反问题,可以通过贝叶斯推断归纳成一个非线性的数学反演问题。传统的做法是将观测数据与模拟数据的误差默认为满足高斯分布,并通过噪音计算高斯分布中的均值和方差。该方法最终是针对高斯分布的指数项的一个优化问题。上述一系列近似和优化导致反演的不准确性。本文为从Bayesian理论出发,对地震反演问题进行进一步分析理论基础更加坚实;通过利用概率分布函数与误差的线性关系,减弱针对模型参数反演的非线性;并通过选择不同误差的度量方式来体现对反演问题的强针对性;此外,根据模拟并结合最大似然估计得到概率分布函数参数,可以得到更准确的反演问题的描述方式。模型试算证明了本文方法的准确性。
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