地震解释建模数据质量控制模型及优化算法研究

发布时间：2018-04-12 12:53

  本文选题：地震解释 + 地震建模　； 参考：《东北石油大学》2015年硕士论文

【摘要】：近年来随着我国地震采集技术、地震勘探技术的快速进步,地震勘探所得到的数据越来越复杂,这使得地震解释建模的复杂性进一步的提高,对地震解释建模结果的准确性也提出了更高的要求。在这种背景下,如何确保地震解释建模成果数据的准确性,实现良好的地震解释数据质量控制,成为了地震解释领域的重要研究内容。本课题利用油田丰富的地震原始数据与解释建模数据,采用非线性规划与智能优化技术,针对地震解释建模的数据质量控制问题,研究基于非线性规划的质量控制模型与其优化算法。论文分析了非线性规划、智能优化算法,研究了遗传算法和粒子群算法在非线性规划模型上的应用,并在理论研究的基础上面向课题应用对传统遗传算法与粒子群算法的不适应之处进行了改进。课题针对地震解释建模数据质量问题,建立了地震解释建模数据质量控制模型,针对数据不完整和数据错误等问题建立质量控制逻辑模型;针对数据与地震原始数据不吻合的问题,建立了基于非线性规划的质量控制数学模型。最终采用改进的遗传算法和粒子群算法对模型优化,较大的提高了模型的优化效率,具有良好的应用结果。在应用技术方面,课题采用三层架构框架技术,根据实际地震数据,实现了对地震解释建模数据的质量控制。课题在地震解释建模数据质量控制模型及优化算法的基础上,开发了软件原型,并以油田实际地震数据为背景,对数据质量进行质控检查和处理,结果满足实际工作要求。课题的成果对于地震解释建模数据质量控制的研究具有一定的理论和实际应用价值。
[Abstract]:In recent years, with the rapid progress of seismic acquisition technology and seismic exploration technology in China, the data obtained from seismic exploration become more and more complex, which makes the complexity of seismic interpretation and modeling more complex.Higher requirements for the accuracy of seismic interpretation and modeling results are also put forward.In this context, how to ensure the accuracy of seismic interpretation modeling data and achieve good quality control of seismic interpretation data has become an important research content in the field of seismic interpretation.Based on abundant original seismic data and interpretation modeling data in oil field, nonlinear programming and intelligent optimization techniques are used to control the data quality of seismic interpretation modeling.The quality control model and its optimization algorithm based on nonlinear programming are studied.In this paper, nonlinear programming and intelligent optimization algorithm are analyzed, and the application of genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm in nonlinear programming model is studied.On the basis of theoretical research, the traditional genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are improved.Aiming at the problem of data quality in seismic interpretation modeling, a data quality control model for seismic interpretation modeling is established, and a quality control logic model is established for the problems of incomplete data and wrong data.A mathematical model of quality control based on nonlinear programming is established to solve the problem that the data do not coincide with the original seismic data.Finally, the improved genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are used to optimize the model, which greatly improves the efficiency of model optimization and has good application results.In the aspect of application technology, the subject adopts the technology of three-layer frame, and according to the actual seismic data, the quality control of seismic interpretation modeling data is realized.Based on the data quality control model and optimization algorithm of seismic interpretation modeling, the software prototype is developed, and the data quality is checked and processed under the background of actual seismic data in oil field. The results meet the requirements of practical work.The results of this paper have certain theoretical and practical application value for the research of data quality control in seismic interpretation modeling.
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P631.4

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本文编号：1739840