Estimation of elastic parameters using multichannel blind inversion of elastic impedance and comparison of it with Bayesian AVO inversion

Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:

Elastic parameters can be retrieved from pre-stack seismic data using the concept of the elastic impedance (EI). As the first inversion method in this study, an inversion algorithm is used that recovers the elastic parameters from pre-stack seismic data in two sequential steps. In the first step, using the multichannel blind seismic inversion, blocky EI models are obtained from partial angle-stacks. Using total-variation (TV) regularization, each angle-stack is inverted in a multichannel form. The second step involves the inversion of the resulting EI models for elastic parameters. Mathematically, the EIs are linearly described by the elastic parameters in the logarithm domain. Thus, a linear least-square inversion is employed to perform this step. Furthermore, elastic parameters are inverted through linearized Bayesian AVO inversion as the second inversion method, and some posterior distribution for elastic parameters is proposed. Finally, the results of both inversion methods are compared and their advantages and shortages are discussed.

Language:
Persian
Published:
Journal Of Research on Applied Geophysics, Volume:7 Issue: 1, 2021
Pages:
1 to 12
magiran.com/p2274071  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!