简介：Cauchypriori基于分发的贝叶斯的AVO反射率倒置可以导致对大反射率敏感的稀少的估计。为倒置，协变性矩阵和调整条款的计算要求模型参数的优先的评价，它使反复的倒置弱非线性。同时，在模型参数之中的关系被假定线性。而且，反射率，倒置的结果，或有集成反射率恢复的累积错误的有弹性的参数很好不适合检测烃和液体。在贝叶斯的线性AVO倒置，相反，有弹性的参数能直接从prestack被提取没有为模型参数的线性假设的地震数据。就上述的方法的优点而言，贝叶斯的AVO反射率倒置过程被修改，当优先的概率分布和时间变体协变性也被考虑，Cauchy分发被探索。最后，我们为弱非线性的AVO波形倒置建议一个新方法。而且，线性假设被放弃，有弹性的参数例如P波浪速度，S波浪速度，和密度，能直接特别为大反射率的接口从地震数据被恢复。数字分析证明所有有弹性的参数能从prestack被估计地震数据甚至当地震数据的signal-to-noise比率是低的时。
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