基于混合智能优化算法的非线性AVO反演

发布时间：2018-10-19 16:16

【摘要】：针对常规叠前AVO反演存在强烈依赖于初始模型、易陷入局部最优值等问题,对基本遗传算法进行了自适应改进,然后将改进遗传算法与粒子群算法相结合,发展了遗传—粒子群算法混合的GA-PSO协同进化智能优化算法;对比改进遗传算法、粒子群算法及GA-PSO协同进化算法反演的理论模型合成地震记录的纵波速度、横波速度及密度,表明后者具有精确的反演结果及更强的稳定性和抗噪能力;最后利用GA-PSO协同进化算法对实际地震数据进行叠前AVO非线性反演,验证了算法的应用效果和适用性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the conventional prestack AVO inversion is strongly dependent on the initial model and easy to fall into the local optimal value, the basic genetic algorithm is improved adaptively, and then the improved genetic algorithm is combined with the particle swarm optimization algorithm. The intelligent optimization algorithm of GA-PSO coevolution based on genetic and particle swarm optimization (PSO) is developed, and the longitudinal wave velocity, shear wave velocity and density of seismic records are synthesized by comparing the theoretical model inversion of improved genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm and GA-PSO co-evolution algorithm. It shows that the latter has accurate inversion results and stronger stability and anti-noise ability. Finally, the GA-PSO co-evolution algorithm is used to perform pre-stack AVO nonlinear inversion of actual seismic data, which verifies the application effect and applicability of the algorithm.
【作者单位】： 成都理工大学地球物理学院;中海油能源发展股份有限公司工程技术特普公司;中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院;地球内部多尺度成像湖北省重点实验室;中海油(中国)有限公司深圳分公司研究院;
【基金】：国家重大科技专项子专题“莺琼盆地高温高压天然气富集规律与勘探开发关键技术”(2016ZX05024-005) 中国地质科学院物化探研究所基本科研业务费项目(WHS201308) 2016年“中央高校基本科研业务费”新青年教师计划等联合资助
【分类号】：P631.4

【参考文献】

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1 谢玮;王彦春;刘建军;苏建龙;毛庆辉;何润;;基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演[J];石油地球物理勘探;2016年06期

2 张丰麒;金之钧;盛秀杰;孔令武;;贝叶斯三参数低频软约束同步反演[J];石油地球物理勘探;2016年05期

3 王丽萍;顾汉明;李宗杰;;塔中奥陶系碳酸盐岩缝洞型储层贝叶斯叠前反演预测研究[J];石油物探;2014年06期

4 聂茹;岳建华;邓帅奇;;地震波阻抗反演的免疫粒子群算法[J];中国矿业大学学报;2010年05期

5 王建丽;夏桂梅;王希云;;一种基于协同进化的随机微粒群算法[J];太原科技大学学报;2010年03期

6 严哲;顾汉明;赵小鹏;;基于蚁群算法的非线性AVO反演[J];石油地球物理勘探;2009年06期

7 师学明;王家映;;地球物理资料非线性反演方法讲座(四) 遗传算法[J];工程地球物理学报;2008年02期

8 成琥;赵宪生;王红霞;覃思;;基于BP网络和遗传算法的波阻抗混合反演[J];石油物探;2006年06期

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1 慕彩红;协同进化数值优化算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2010年

【共引文献】

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1 张丰麒;金之钧;盛秀杰;刘韬;;基于低频软约束的叠前AVA稀疏层反演[J];石油地球物理勘探;2017年04期

2 方中于;王丽萍;杜家元;梁立锋;;基于混合智能优化算法的非线性AVO反演[J];石油地球物理勘探;2017年04期

3 阮承治;赵德安;刘晓洋;陈旭;姬伟;贾伟宽;;基于IPSO-UKF的水草清理作业船组合导航定位方法[J];农业机械学报;2017年07期

4 郑文召;;基于叠前资料的新型属性优选算法[J];工程地球物理学报;2017年03期

5 赵涛;于师建;;基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演[J];煤田地质与勘探;2017年02期

6 周金;程久龙;温来福;;矿井瞬变电磁法反演方法研究进展与展望[J];煤矿安全;2017年04期

7 Yang Haijun;Xu Yongzhong;Peng Gengxin;Yu Guiping;Chen Meng;Duan Wensheng;Zhu Yongfeng;Cui Yongfu;Wang Xingjun;;Particle swarm optimization and its application to seismic inversion of igneous rocks[J];International Journal of Mining Science and Technology;2017年02期

8 谢玮;王彦春;刘建军;苏建龙;毛庆辉;何润;;基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演[J];石油地球物理勘探;2016年06期

9 王保才;刘军;陈黎;贾晓静;;叠前密度反演技术在顺南地区碳酸盐岩储层预测中的应用[J];工程地球物理学报;2016年04期

10 刘勇;方伍宝;李振春;滕龙;罗亨;许凯;;基于叠前地震的脆性预测方法及应用研究[J];石油物探;2016年03期

相关博士学位论文 前8条

1 刘昊;多样性增强的粒子群优化算法及其应用研究[D];北京理工大学;2015年

2 王丽萍;智能优化算法叠前AVO非线性反演研究[D];中国地质大学;2015年

3 雷雨;面向考试时间表问题的启发式进化算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

4 周治国;基于计算智能和机器学习的胃癌淋巴结检测及淋巴结转移诊断方法研究[D];西安电子科技大学;2014年

5 吴建辉;混合免疫优化理论与算法及其应用研究[D];湖南大学;2013年

6 刘逸;粒子群优化算法的改进及应用研究[D];西安电子科技大学;2013年

7 邓武;基于协同进化的混合智能优化算法及其应用研究[D];大连海事大学;2012年

8 刘晓梅;研究生教育中学术权力与行政权力适配性研究[D];大连理工大学;2012年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 苏建龙;米鸿;王彦春;张丰麒;唐静;;基于支持向量机的非线性弹性阻抗反演方法[J];石油地球物理勘探;2014年04期

2 印兴耀;周琪超;宗兆云;刘汉卿;;基于t分布为先验约束的叠前AVO反演[J];石油物探;2014年01期

3 窦玉坛;史松群;刘化清;;基于FOA的叠前反演方法[J];石油地球物理勘探;2013年06期

4 田军;吴国忱;宗兆云;;鲁棒性AVO三参数反演方法及不确定性分析[J];石油地球物理勘探;2013年03期

5 张丰麒;魏福吉;王彦春;王伟俊;李岩;;基于精确Zoeppritz方程三变量柯西分布先验约束的广义线性AVO反演[J];地球物理学报;2013年06期

6 耿福兰;;南堡2号潜山碳酸盐岩储层叠前和叠后裂缝综合预测[J];石油物探;2013年01期

7 王玉梅;;叠前地震反演精度影响因素[J];油气地质与采收率;2013年01期

8 邴萍萍;曹思远;路交通;;基于支持向量机的非线性AVO反演[J];地球物理学报;2012年03期

9 顾燕萍;赵文杰;吴占松;;最小二乘支持向量机的算法研究[J];清华大学学报(自然科学版);2010年07期

10 严哲;顾汉明;赵小鹏;;基于蚁群算法的非线性AVO反演[J];石油地球物理勘探;2009年06期

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1 胡志华;基于免疫系统的协同进化机制及其应用研究[D];东华大学;2009年

2 刘若辰;免疫克隆策略算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2005年

3 薛明志;进化计算与小波分析若干问题研究[D];西安电子科技大学;2004年

4 刘静;协同进化算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2004年

5 王磊;免疫进化计算理论及应用[D];西安电子科技大学;2001年

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1 傅文敏;AVO模拟分析泥盆系礁体勘探的困难和可能性[J];重庆石油高等专科学校学报;1997年01期

2 朱兆林,王永刚,曹丹平;裂缝性储层AVO检测方法综述[J];勘探地球物理进展;2004年02期

3 胡晓丽;谭大龙;;孔隙形状对AVO响应影响的研究[J];岩性油气藏;2010年03期

4 何涛;史，

本文编号：2281662