地下介质的参数信息可以分为大尺度和小尺度两类，这对准确的储层预测和表征至关重要。地质统计学反演的精度和效率高度依赖于所使用的先验模型，因为先验模型的质量直接影响反演结果。为了增强先验模型中的信息，为反演提供可靠的地质统计学先验信息，获得准确、真实的反演结果。本文由实际地震资料入手（图1），基于随机介质理论估计自相关参数，大尺度先验信息由克里金插值方法得到，小尺度先验信息由随机介质扰动产生，然后将大尺度先验信息和小尺度先验信息合并，形成一个既能反映整体背景变化又能反映小尺度随机扰动的混合先验模型（图2），将混合先验信息与逐渐变形算法相结合，由此建立基于非均质混合先验信息的 AVO 叠前弹性参数地质统计学反演方法（图3）。
图1. 叠前部分角度叠加地震数据
(a)小角度叠加地震数据；(b)中角度叠加地震数据；(c)大角度叠加地震数据
图2. 弹性参数非均质混合先验信息
(a)纵波速度；(b)横波速度；(c)密度
图3. 实际数据弹性参数反演结果
(a)纵波速度；(b)横波速度；(c)密度
本文采用的混合先验信息不仅捕获了地下介质的大尺度背景变化趋势，而且还结合了与地下空间结构特征和变化尺度相一致的小尺度随机扰动，为后续反演提供了可靠的地质统计学先验信息，得到了准确、高分辨率的反演结果，并证实了该方法的抗噪性、可行性。
研究成果近期发表在勘探地球物理国际权威期刊Geophysics，论文第一作者和通讯作者均为开云电竞投注（华东）王保丽副教授，合作者包括开云电竞投注（华东）刘龙东、张广智、蔺营、印兴耀。该研究得到了国家自然科学基金委员会的资助（资助号：42174144、42074136和U23B6010）。
论文信息：Wang, B., Liu, L., Zhang, G., Lin, Y., & Yin, X. (2025). Prestack seismic geostatistical inversion based on mixed prior information of random media. Geophysics, 90(3), R127–R141. https://doi.org/10.1190/geo2024-0425.1
