田玉昆，周 輝，袁三一

中國石油大學(xué)油氣資源與探測(cè)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，CNPC物探重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102249

1 引 言

近年來，中國陸上含油氣盆地勘探開發(fā)已經(jīng)日趨成熟，在勘探思路上已經(jīng)由構(gòu)造油氣藏向巖性油氣藏轉(zhuǎn)變.在這種條件下，準(zhǔn)確識(shí)別巖性、流體，對(duì)油氣勘探開發(fā)具有重要意義.

自1984年Ostrander［1］提出了從地震資料中估算巖石彈性特征的AVO技術(shù)之后，通過地震資料進(jìn)行巖性識(shí)別的方法得到了飛速發(fā)展.目前，通過地震數(shù)據(jù)反演得到彈性參數(shù)，再通過巖石物理模型的轉(zhuǎn)換得到含流體飽和度、孔隙度等儲(chǔ)層物性參數(shù)是進(jìn)行巖性識(shí)別、儲(chǔ)層評(píng)價(jià)的常規(guī)手段.直接通過彈性參數(shù)進(jìn)行巖性識(shí)別的方法主要有兩種：一是建立彈性參數(shù)量板，即統(tǒng)計(jì)各種巖性的彈性參數(shù)范圍，然后對(duì)反演得到的彈性參數(shù)進(jìn)行判斷，落于某種巖性量板范圍內(nèi)巖性的彈性參數(shù)歸于該種巖性.由于不同巖性的彈性參數(shù)常常存在一定范圍的重疊，所以這種方法的識(shí)別精度不高，而且，由于地區(qū)間的差異，每次識(shí)別都要建立不同的量板，工作量大［2］；二是通過交會(huì)圖的方式，采用幾種對(duì)巖性敏感的彈性參數(shù)進(jìn)行交會(huì)，選取在交會(huì)圖上能夠使巖性區(qū)分開的彈性參數(shù)或者巖石物理參數(shù)進(jìn)行巖性的識(shí)別，這種方法通常是選取測(cè)井資料中已有的彈性參數(shù)進(jìn)行交會(huì)，然后用交會(huì)的結(jié)果識(shí)別地震反演剖面上的巖性，同樣的，這種方法也會(huì)受限于彈性參數(shù)重疊的情況，如果通過交會(huì)圖，找不到合適的參數(shù)用于巖性識(shí)別，那么對(duì)反演剖面進(jìn)行巖性識(shí)別就會(huì)陷入困境.此外，在交會(huì)圖進(jìn)行區(qū)域劃分方面，一般都采取粗略地描述，或者手動(dòng)勾繪，這種方法存在很大的不確定性及人為因素［3］.但是相對(duì)于直接通過地震剖面解釋的結(jié)果判別巖性，這種方法有一定的數(shù)據(jù)分析作為基礎(chǔ)，無疑要比僅定性分析的地震剖面識(shí)別方法更具有可信度.

基于概率統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行巖性識(shí)別的方法在國外已趨成熟，這種方法通過統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，從疊前地震數(shù)據(jù)反演得到儲(chǔ)層物性參數(shù)，進(jìn)而進(jìn)行巖性、流體等的預(yù)測(cè).Mukerji等［4］給出了統(tǒng)計(jì)巖石物理方法應(yīng)用流程，考慮實(shí)際數(shù)據(jù)誤差，并給出模型精確度描述.Mukerji等［4］和 Eidsvik等［5］研究了利用統(tǒng)計(jì)巖石物理模型預(yù)測(cè)儲(chǔ)層物性參數(shù)的方法，并給出了不確定性分析.Bachrach［6］基于 Gassmann方程建立統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，計(jì)算孔隙度和含水飽和度用于巖性、流體預(yù)測(cè).Larsen［7］、Gunning和 Glinsky［8］、Buland［9］、Eidsvik［10］以及 Marit等［11－14］使用疊前反演得到的彈性參數(shù)，經(jīng)由巖石物理模型，通過馬爾科夫鏈、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的條件概率形式作為巖性流體的垂向先驗(yàn)分布，成功利用該方法進(jìn)行巖性流體預(yù)測(cè).鄧?yán)^新和王尚旭［15］實(shí)現(xiàn)了基于統(tǒng)計(jì)巖石物理模型計(jì)算孔隙度和含水飽和度；胡華鋒［16］以地震資料和測(cè)井資料為反演基礎(chǔ)資料，統(tǒng)計(jì)巖石物理模型，反演得到孔隙度、含水飽和度和泥質(zhì)含量信息，利用這些信息來進(jìn)行儲(chǔ)層的預(yù)測(cè).

本文試圖直接利用疊前反演得到的彈性參數(shù)，通過對(duì)測(cè)井資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)巖性進(jìn)行分析.這種方法在早期是通過巖性量板或者交會(huì)圖，建立起巖性同彈性參數(shù)之間的關(guān)系來進(jìn)行巖性識(shí)別.但是由于彈性參數(shù)精度不高，并且在參數(shù)范圍上存在大量重疊，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確度不理想，同時(shí)，不論巖性量板法還是交會(huì)圖分析法都需要進(jìn)行大量的準(zhǔn)備工作，識(shí)別效率較低.在這種情況下，本文通過統(tǒng)計(jì)測(cè)井資料，建立起描述不同巖性的似然模型，然后用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)建立先驗(yàn)?zāi)Ｐ?在貝葉斯的框架下進(jìn)行巖性識(shí)別，有利于綜合各種不同的先驗(yàn)信息.該方法不僅僅限于本文提到的三種彈性參數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際情況，采用對(duì)巖性敏感的彈性參數(shù)或者巖石物理參數(shù)約束巖性識(shí)別過程.本方法的優(yōu)勢(shì)在于，能夠通過馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，建立起點(diǎn)與點(diǎn)之間的相互關(guān)系作為空間約束，通過這種鄰域內(nèi)的相互關(guān)系，增強(qiáng)識(shí)別的準(zhǔn)確性和空間上的連續(xù)性.該方法的意義在于，能夠克服參數(shù)范圍存在重疊情況下導(dǎo)致的識(shí)別不準(zhǔn)問題，這就意味著，即使彈性參數(shù)反演的結(jié)果存在一定誤差，通過鄰域系統(tǒng)地調(diào)整，也能得到較準(zhǔn)的識(shí)別結(jié)果.簡(jiǎn)而言之，該方法不僅僅得到一個(gè)點(diǎn)的巖性，而且能夠描述相鄰位置的相互關(guān)系和相互作用，得到更符合實(shí)際情況的巖性剖面；同時(shí)，該方法加入了測(cè)井的指導(dǎo)，只要測(cè)井中出現(xiàn)的巖性，均能在剖面上識(shí)別.所以，通過對(duì)多口井的統(tǒng)計(jì)，能夠全面得到各種巖性的彈性參數(shù)分布范圍，從而準(zhǔn)確得到巖性識(shí)別的結(jié)果.

2 方法原理

Marit和 Henning［12－13］介紹了利用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的條件概率形式作為先驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行巖性/流體反演，受此啟發(fā)，結(jié)合圖像分割中的一些方法，本文利用反演的彈性參數(shù)作為特征場(chǎng)，以馬爾科夫模型作為先驗(yàn)的巖性標(biāo)號(hào)場(chǎng)對(duì)巖性識(shí)別進(jìn)行了研究.考慮到地下儲(chǔ)層邊緣幾何特征，彈性參數(shù)在空間上的分布等因素，用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型描述待識(shí)別的地下巖性的先驗(yàn)分布符合沉積規(guī)律和地下構(gòu)造實(shí)際情況.馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)方法是建立在馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型和Bayesian理論的基礎(chǔ)上，馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型提供了不確定性描述與先驗(yàn)知識(shí)聯(lián)系的紐帶，并利用疊前反演得到的彈性參數(shù)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)決策和估計(jì)理論中的最優(yōu)準(zhǔn)則確定巖性分類問題的目標(biāo)函數(shù)，求解滿足這些條件的最大可能分布，從而將分類問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題.

馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型在儲(chǔ)層屬性隨機(jī)模擬中應(yīng)用已久，它利用變量狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率矩陣對(duì)隨機(jī)過程的未來狀態(tài)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，是一種半定量的研究方法［17－20］.簡(jiǎn)而言之，某點(diǎn)的性質(zhì)，只與其鄰域系統(tǒng)有關(guān).基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)模型可以很好地反映復(fù)雜空間的連續(xù)性，顯然這種結(jié)果對(duì)巖性識(shí)別是有利的.

2.1 馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)

馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)是對(duì)一維馬爾科夫過程的擴(kuò)展.對(duì)于二維平面上的巖性剖面，可以將其視為一個(gè)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng).

圖1 不同階鄰域系統(tǒng)及其勢(shì)團(tuán)Fig.1 Different order neighborhood system and its clique

設(shè)關(guān)于巖性π的隨機(jī)場(chǎng)是關(guān)于鄰域系統(tǒng)δ的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)，ω為關(guān)于巖性π的分類標(biāo)號(hào).馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的性質(zhì)可以描述為

式（2）稱為馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的條件概率形式，事實(shí)上，它很難求取、Marit和Henning利用從測(cè)井資料統(tǒng)計(jì)得到的計(jì)數(shù)矩陣對(duì)其進(jìn)行了描述，反映了巖性剖面的局部性質(zhì)，但是這種方法無法對(duì)整個(gè)剖面進(jìn)行定義.Hammersley－Clifford定理揭示了馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)與Gibbs分布之間的等價(jià)性，把馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)與Gibbs分布對(duì)應(yīng)起來，通過單個(gè)位置點(diǎn)及其鄰域的簡(jiǎn)單特性得到整個(gè)剖面全局特性.

Hammersley－Clifford定理：設(shè)S是一個(gè)鄰域系統(tǒng)，當(dāng)且僅當(dāng)p（π）是一個(gè)關(guān)于S的Gibbs分布時(shí)，π是關(guān)于S的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng).Gibbs的分布形式為［21］

其中，Z是歸一化常數(shù)，T表示溫度，U（ω）表示能量函數(shù).

2.2 MRF—MAP框架下的巖性識(shí)別

本文巖性識(shí)別的方法是在Bayesian框架下，利用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)對(duì)巖性的先驗(yàn)信息進(jìn)行描述，反演目標(biāo)為巖性類別，已知參數(shù)為疊前反演得到的彈性參數(shù).這里 MAP是指最大后驗(yàn)概率，它是Bayesian框架下反演最常用的最優(yōu)化準(zhǔn)則.

如之前定義，S為定義在巖性剖面上的空間位置集合，假設(shè)反演得到的彈性參數(shù)場(chǎng)為R，那么R的任意一次實(shí)現(xiàn)可以記為r＝ （r1，r2，…，rM×N），巖性反演問題需要求解的是滿足最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則條件下對(duì)于每一個(gè)位置點(diǎn)巖性的分類，這個(gè)分類過程通過對(duì)巖性進(jìn)行標(biāo)號(hào)完成，將標(biāo)號(hào)結(jié)果稱為標(biāo)號(hào)場(chǎng)，記為ωk，表示共有k個(gè)類別.根據(jù)貝葉斯公式［22］，有

其中p（r）為彈性參數(shù)場(chǎng)的先驗(yàn)分布，通常情況下是一個(gè)常數(shù)，不參與計(jì)算，一般不予考慮.p（ω）是巖性標(biāo)號(hào)場(chǎng)的先驗(yàn)Gibbs分布，滿足馬爾科夫性.在本研究中，采用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的potts模型［23］，其能量函數(shù)具體表達(dá)式為

其中，δ（ωi，ωj）為 Kronecker delta，U（ω）為式（3）中的能量函數(shù)，通過其能量來描述某點(diǎn)屬于某種巖性的概率，最大概率的狀態(tài)對(duì)應(yīng)于鄰域點(diǎn)為同一巖性的狀態(tài)，通過這種描述，使得在一定范圍內(nèi)，相近的彈性參數(shù)被劃歸為同一種巖性，保證空間上的連續(xù)性.p（r｜ω）是似然函數(shù)，一般情況下，假定彈性參數(shù)之間彼此獨(dú)立，即

其中，n為參與計(jì)算的彈性參數(shù)的種類數(shù)目.假設(shè)p（r｜ω）服從高斯分布，即每個(gè)類都可以由彈性參數(shù)的期望μi和標(biāo)準(zhǔn)差σi來唯一確定其高斯分布：

給定巖性類別的似然函數(shù)與先驗(yàn)函數(shù)以后，通過先驗(yàn)函數(shù)能夠保證空間上的連續(xù)性，同時(shí)，通過似然函數(shù)的調(diào)整，能夠使每一點(diǎn)的巖性在多種彈性參數(shù)共同作用的情況下盡可能準(zhǔn)確地分類.

綜上所述，在MAP準(zhǔn)則下求解分類結(jié)果，可以歸結(jié)為求使式（4）最大時(shí)候ω的估計(jì)，記為

整個(gè)建模過程具體如下：

（1）根據(jù)問題的性質(zhì)，定義S上的鄰域系統(tǒng)，選擇合適的階數(shù)得到相應(yīng)的勢(shì)團(tuán)；

（2）定義勢(shì)函數(shù)的具體形式并寫出Gibbs分布；

（3）定義似然函數(shù)，選擇合適的分布形式；

（4）寫出后驗(yàn)概率最簡(jiǎn)化的表示形式；

（5）估計(jì)模型參數(shù)并優(yōu)化尋找MAP準(zhǔn)則下的解.

2.3 算法流程

針對(duì)本文研究的巖性反演目標(biāo)函數(shù)，采用條件迭代（Iterated Conditional Mode簡(jiǎn)寫為ICM）的算法求解該反問題.假定通過疊前反演得到的彈性參數(shù)場(chǎng)為R，巖性標(biāo)號(hào)場(chǎng)為ω，具體算法流程如下：

（1）通過統(tǒng)計(jì)測(cè)井資料，得到不同巖性下參數(shù)與巖性反演的各彈性參數(shù)的均值μi與標(biāo)準(zhǔn)差σi；

（2）根據(jù)似然函數(shù)最大準(zhǔn)則求取最大似然分類，以此作為初始分類0，即對(duì)剖面上的每一點(diǎn)取其最大似然概率下的標(biāo)號(hào)，遍歷整個(gè)剖面得到初始分類；

（4）比較第k次與第k－1次的分類結(jié)果，如果滿足迭代終止條件則將第k次結(jié)果作為最終分類結(jié)果，否則取k＝k＋1，轉(zhuǎn)到第3步繼續(xù)計(jì)算，直到滿足迭代終止條件為止.

將上述過程表示成流程圖的形式如圖2所示.

圖2 ICM算法流程圖Fig.2 ICM algorithm flow chart

3 模型試算

為了測(cè)試上述方法，本文設(shè)計(jì)了兩個(gè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)：（1）水平和楔形地層模型，用以檢驗(yàn)本文方法在彈性參數(shù)范圍有重疊情況下識(shí)別巖性的能力和描述薄層的能力；（2）Marmousi II模型，用以檢驗(yàn)本文方法描述地下復(fù)雜構(gòu)造空間形態(tài)的能力.

3.1 水平和楔形地層模型

圖3為一個(gè)垂向上為500個(gè)樣點(diǎn)，橫向上為100道的巖性剖面，整個(gè)剖面上一共分為4種巖性.巖性為塊狀分布，在水平層位置，沒有橫向上彈性參數(shù)的變化.在垂直位置101～200的范圍內(nèi)，有一楔形模型，用來驗(yàn)證對(duì)薄層形狀的刻畫能力.

假設(shè)在第50道有一口井，并有縱波速度、橫波速度和密度曲線.通過自上而下統(tǒng)計(jì)各巖性的彈性參數(shù)范圍，求取高斯分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差.各巖性的彈性參數(shù)范圍如圖4所示：

通過圖4可以看到，不同巖性彈性參數(shù)范圍之間存在一定的重疊，這樣，僅僅通過觀察彈性參數(shù)剖面很難區(qū)分出不同的巖性.在實(shí)際資料中，也存在這樣的情況，所以，通過彈性參數(shù)直接識(shí)別巖性存在一定的困難.

圖5是用本文方法得到的識(shí)別結(jié)果，從圖中可以看到，楔形模型得到了完美的識(shí)別，表明本文方法能很好地描述地下的構(gòu)造形態(tài)，并盡可能地保留反演結(jié)果的分辨率.這對(duì)于刻畫砂體展布、河道形態(tài)和儲(chǔ)層范圍具有重要意義.

但是在圖5中也可以看到，在垂向坐標(biāo)值51～55中間有一個(gè)薄層未被識(shí)別，這是因?yàn)樵跍y(cè)井資料統(tǒng)計(jì)的過程中，是按照點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)，該巖性的這個(gè)薄層所占點(diǎn)數(shù)很少，所以對(duì)于最終的概率分布函數(shù)的形態(tài)影響不大，另外，該部分與其上覆的巖性在彈性參數(shù)數(shù)值上有較大的重疊，所以在識(shí)別結(jié)果中歸為上覆的地層.在實(shí)際中，這種情況并不多見，對(duì)于一種巖性，通過統(tǒng)計(jì)其彈性參數(shù)得到的概率分布函數(shù)，能夠全面均勻地包含各點(diǎn)信息，因此，能夠準(zhǔn)確地描述各點(diǎn)屬于該種巖性的概率.

圖5中，除去垂向坐標(biāo)值51～55中的一層外，每種巖性都得到了準(zhǔn)確分類，表明本文提出的巖性識(shí)別方法合理有效.當(dāng)?shù)貙訌椥詤?shù)在某范圍內(nèi)大致均勻分布時(shí)，即使與其它巖性的彈性參數(shù)有較大的重疊，在多參數(shù)聯(lián)合參與識(shí)別以及先驗(yàn)函數(shù)共同調(diào)整下，這些巖性也能得到很好地識(shí)別.

3.2 Marmousi II模型

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)該方法對(duì)于復(fù)雜地下構(gòu)造形態(tài)的識(shí)別能力，以下采用Marmousi II模型進(jìn)行檢驗(yàn).

Marmousi II模型是一個(gè)垂向、橫向上彈性參數(shù)變化比較大的模型.在如圖6所示橫向上第100道、第700道的位置處，假設(shè)有兩口井，對(duì)100道位置的井根據(jù)其彈性參數(shù)范圍，人為的分為5種巖性，并使用同樣的方法流程統(tǒng)計(jì)彈性參數(shù)范圍和計(jì)算未知參數(shù).700道位置處的井不參與統(tǒng)計(jì)，用于后面同識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比.最終得到基于兩種不同鄰域系統(tǒng)的分類結(jié)果（如圖6）.圖6a為基于二階鄰域系統(tǒng)的分類結(jié)果，圖6b為基于一階鄰域系統(tǒng)的分類結(jié)果.

從圖6a中可以發(fā)現(xiàn)，整個(gè)剖面上分類層次清楚，5種巖性都得到了準(zhǔn)確地識(shí)別，結(jié)果的形態(tài)符合Marmousi II模型.每種巖性層內(nèi)平滑，不存在分類錯(cuò)誤的噪聲點(diǎn).垂向上的薄層得到了較好辨別，橫向上的結(jié)果比較連續(xù)，并且圖中背斜、斷層的形態(tài)都得到了準(zhǔn)確地刻畫，這對(duì)于油氣的勘探是很有利的.表明本文方法在地下彈性參數(shù)連續(xù)且有較大重疊的情況下，也能比較準(zhǔn)確地獲得理想的分類結(jié)果.

圖6b是一階鄰域系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果，與二階鄰域系統(tǒng)相比較差別不大，主要區(qū)別是在空間上的連續(xù)性不如二階.

圖7為橫向第100道、700道位置處的真實(shí)巖性與識(shí)別巖性結(jié)果的對(duì)比.在兩個(gè)位置，兩條曲線都基本重合，在巖性發(fā)生劇烈變化的位置處，識(shí)別結(jié)果有一些偏差，但是這種偏差很小，不影響最終整個(gè)剖面上的分類結(jié)果.這表明本文巖性識(shí)別的方法精度還是很高的.

圖8描述該方法的收斂速度，取誤差的對(duì)數(shù)顯示.從圖中可以看到，本文方法收斂很快，經(jīng)過10次迭代以后，基本得到收斂，因此在計(jì)算效率上是可以接受的.

為了討論反演處理不確定性對(duì)該方法的影響，在Marmousi II模型中，分別加入了1%和5%的隨機(jī)誤差（5%的誤差分布如圖9所示），以檢驗(yàn)處理過程中產(chǎn)生的不確定性對(duì)巖性識(shí)別的影響.

圖8 收斂速度Fig.8 Convergence rate

圖10為加入1%和5%的誤差后巖性識(shí)別的結(jié)果.從圖中可以看出，隨著誤差的增大，各種巖性大致上還是比較清楚地區(qū)分開，同時(shí)，巖層的空間結(jié)構(gòu)也得到較好地刻畫.這表明該方法在反演結(jié)果不太準(zhǔn)確的條件下，也有比較準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果.但同時(shí)，對(duì)比圖10a和圖10b可以發(fā)現(xiàn)，隨著誤差的增大，巖性識(shí)別的結(jié)果會(huì)受到一定影響，一些巖性層變得不連續(xù)，產(chǎn)生模糊的邊界.這表明反演的不確定性會(huì)對(duì)巖性識(shí)別產(chǎn)生一定程度的影響，并且隨著誤差比例的增加，對(duì)巖性識(shí)別結(jié)果的影響也會(huì)增強(qiáng).

4 結(jié) 論

本文提出了一種利用反演的彈性參數(shù)識(shí)別巖性的方法.該方法主要的優(yōu)勢(shì)在于，對(duì)于有一定范圍重疊或者誤差的彈性參數(shù)，本方法能夠在最大程度上避免識(shí)別錯(cuò)誤，且高效快捷.該方法的巖性識(shí)別主要通過馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)鄰域系統(tǒng)的調(diào)整來實(shí)現(xiàn).事實(shí)上馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)本身并不是一種巖性識(shí)別方法，但它可以作為一個(gè)先驗(yàn)?zāi)Ｐ颓度氲侥撤N特定的算法中，以達(dá)到影響巖性識(shí)別結(jié)果的目的.具體而言，其通過調(diào)整相鄰點(diǎn)的相互關(guān)系和相互作用，從全局角度描述巖性，將各點(diǎn)的相互關(guān)系加以傳播，從而得到空間上有一定連續(xù)性的識(shí)別結(jié)果.同時(shí)，該方法的識(shí)別過程不損害反演結(jié)果已有的分辨率，能夠最有效地保護(hù)反演分辨率.

從本文中的例子可以看到，馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)能夠很好的描述剖面上彈性參數(shù)表示出的輪廓和結(jié)構(gòu)，空間上有一定的連續(xù)性，能夠細(xì)致刻畫地下構(gòu)造空間上的形態(tài)，得到合適的分類結(jié)果.馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型在反映巖性剖面隨機(jī)性的同時(shí)，又能反映剖面的一些潛在固有的空間結(jié)構(gòu)，可以更有效地描述地下構(gòu)造.本方法采用縱橫波速度和密度參數(shù)進(jìn)行巖性識(shí)別，事實(shí)上，在具體使用中，并不限于這三種彈性參數(shù)，采用對(duì)巖性更為敏感的參數(shù)，能夠使本方法的識(shí)別結(jié)果更精確.此外，該方法也存在一定的局限性，馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)先驗(yàn)?zāi)Ｐ彤a(chǎn)生的是一個(gè)塊的識(shí)別結(jié)果，如果識(shí)別的地層需要強(qiáng)調(diào)一種連續(xù)的變化，該方法會(huì)有一定的局限.

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