Bayes決策理論下的速度譜智能化解釋及建模方法

伍國富 肖明圖 王華忠 凌越 趙玉合

摘要：高精度的速度建模作為強非線性問題，需要一個比較正確的初始速度模型，而基于ＣＭＰ道集的初始背景速度掃描估計是最穩健的方法。面對規模巨大的ＣＭＰ道集，研究智能化的初始背景速度掃描估計方法是有必要的，其核心是合理的速度譜解釋。這可以看作是基于速度譜解釋人員的先驗知識和層位約束信息，在Ｂａｙｅｓ決策意義下，在高維速度譜數據體中，以風險決策函數值最小為原則、挑選最合理的時間—速度（ＴＶ）對。為此，提出了一套以人工交互拾取速度譜邏輯思想為指導的決策框架。首先生成速度譜數據體及類疊加剖面，通過計算相干屬性從類疊加剖面提取層位結構；再依據結構信息對速度譜能量團進行犓均值聚類，對于每個類別以先驗信息和數據空間分析的統計信息為約束，自動迭代搜尋使代價函數最小的ＴＶ 對；最后通過插值平滑生成速度場，且經過基于統計量約束的質量控制降低了橫向不連續性。該方法將層位信息的利用貫穿到從聚類到自動拾取的整個過程，并且將解釋人員的先驗認識及鄰域拾取結果量化為自動拾取時的約束量，體現了速度譜解釋的智能化，縮短了速度建模周期。

關鍵詞：ＣＭＰ道集，智能化速度建模，Ｂａｙｅｓ決策，層位約束，聚類

中圖分類號：Ｐ６３１文獻標識碼：Ａ doi：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００-７２１０．２０２３．０３．０１１