智能优化算法叠前AVO非线性反演研究
发布时间：2023-03-01 19:00
随着油气勘探技术的发展及复杂油气藏勘探的需要,近年来叠前地震技术成为地震油气勘探开发研究中的研究重点。其中叠前AVO反演,由于能获得纵横波速度、密度、其他储层敏感弹性参数,及储层特征参数,使得地震反演解释从定性解释发展到定量解释,叠前AVO反演因此而成为地震反演中的新生力量。由于叠前AVO反演实质为非线性反演,所以,本文开展了具有全局寻优能力的智能优化算法在叠前AVO非线性反演中的应用研究。本文首先对地球物理反演理论、叠前AVO非线性反演理论基础及地震反演方法等进行了介绍。并开展了基于贝叶斯理论的叠前AVO反演研究,对基于不同概率密度分布函数的AVO反演目标方程进行了推导,得到不同的反演约束方程。基于该理论研究,提出一种新的反演约束方法,即将模型的先验概率分布用横向误差概率密度及纵向模型参数概率密度的乘积表示,新目标方程通过加入测井背景曲线,增加了反演的低频信息,对提高反演精度及反演结果的横向连续性具有明显效果。本文首先开展了对简单遗传算法的研究,并基于简单遗传算法进行了自适应改进。由于遗传算法存在早熟收敛及易陷入局部最优解的现象,对单一算法的改进难以有效解决这两方面的问题,因此本文将...
【文章页数】：124 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
作者简介
摘要
Abstract
第一章 绪论
§1.1 选题的目的和意义
§1.2 选题的国内外研究现状、发展趋势及存在问题
1.2.1 叠前AVO反演发展概况
1.2.2 智能优化算法的发展概况
1.2.3 智能优化算法在反演中面临的挑战
1.2.4 混合智能优化算法在反演中的国内外研究进展
§1.3 主要研究内容及创新点
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 主要创新点
第二章 AVO非线性反演理论
§2.1 地球物理反演理论
2.1.1 反演模型空间构制
2.1.2 地球物理反演需要解决的问题
2.1.3 离散线性地球物理反演
§2.2 叠前AVO非线性反演理论基础
2.2.1 叠前AVO反演基本思想
2.2.2 叠前AVO反演地震学基础
2.2.3 地震反演方法介绍
§2.3 基于贝叶斯理论的叠前AVO反演研究
2.3.1 贝叶斯AVO反演
2.3.2 贝叶斯理论介绍
2.3.3 分布函数及贝叶斯解
§2.4 本章小结
第三章 基于遗传算法的叠前AVO非线性反演研究
§3.1 优化问题及优化算法
3.1.1 非线性反演的优化描述
3.1.2 非线性反演算法描述
§3.2 智能优化算法叠前AVO非线性反演基础
3.2.1 反演褶积模型
3.2.2 反演目标函数构制
3.2.3 反演逻辑框架
§3.3 简单遗传算法叠前AVO非线性反演
3.3.1 简单遗传算法简介
3.3.2 简单遗传算法步骤及流程
3.3.3 简单遗传算法的实现
3.3.4 简单遗传算法的改进
§3.4 反演模型试算
3.4.1 反演实现要点
3.4.2 层状均匀介质理论模型
3.4.3 简单遗传算法模型试算
3.4.4 改进遗传算法模型试算
3.4.5 种群多样性研究
§3.5 本章小结
第四章 混合智能优化算法叠前AVO非线性反演研究
§4.1 混合优化算法
4.1.1 混合优化算法基本思想
4.1.2 优化算法混合方法
4.1.3 优化算法混合策略
4.1.4 混合遗传算法基本思想
§4.2 遗传模拟退火算法
4.2.1 基本模拟退火算法
4.2.2 合遗传模拟退火算法研究
4.2.3 遗传模拟退火算法模型试算
§4.3 免疫遗传算法研究
4.3.1 免疫算法概述
4.3.2 改进免疫遗传算法的实现
4.3.3 免疫遗传算法流程
4.3.4 免疫遗传算法模型试算
§4.4 本章小结
第五章 协同进化算法叠前AVO非线性反演研究
§5.1 协同进化算法
5.1.1 协同进化算法思想
5.1.2 协同进化算法分类
§5.2 粒子群优化算法
5.2.1 粒子群算法基本原理
5.2.2 基本粒子群算法的改进
5.2.3 改进粒子群算法的实现
§5.3 遗传-粒子群协同进化算法
5.3.1 遗传-粒子群协同进化算法的提出
5.3.2 遗传-粒子群协同进化算法的实现
5.3.3 遗传-粒子群协同进化算法模型试算
5.3.4 遗传-粒子群协同进化算法评价
§5.4 本章小结
第六章 智能优化算法在碳酸盐岩缝洞型储层中的应用
§6.1 研究工区概况
6.1.1 研究工区地质概况
6.1.2 研究工区储层发育情况
§6.2 工区测井曲线重构及分析
6.2.1 SN1井测井曲线概况
6.2.2 神经网络测井曲线重构
6.2.3 测井曲线岩石物理分析
§6.3 地震地质模型试算
6.3.1 地震正演模拟方法
6.3.2 地震地质模型反演研究
§6.4 实际数据应用实例
6.4.1 实际资料反演流程
6.4.2 地震数据预处理及子波提取
6.4.3 实际数据反演研究
§6.5 本章小结
第七章 结论及展望
致谢
参考文献
本文编号：3752055
【文章页数】：124 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
作者简介
摘要
Abstract
第一章 绪论
§1.1 选题的目的和意义
§1.2 选题的国内外研究现状、发展趋势及存在问题
1.2.1 叠前AVO反演发展概况
1.2.2 智能优化算法的发展概况
1.2.3 智能优化算法在反演中面临的挑战
1.2.4 混合智能优化算法在反演中的国内外研究进展
§1.3 主要研究内容及创新点
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 主要创新点
第二章 AVO非线性反演理论
§2.1 地球物理反演理论
2.1.1 反演模型空间构制
2.1.2 地球物理反演需要解决的问题
2.1.3 离散线性地球物理反演
§2.2 叠前AVO非线性反演理论基础
2.2.1 叠前AVO反演基本思想
2.2.2 叠前AVO反演地震学基础
2.2.3 地震反演方法介绍
§2.3 基于贝叶斯理论的叠前AVO反演研究
2.3.1 贝叶斯AVO反演
2.3.2 贝叶斯理论介绍
2.3.3 分布函数及贝叶斯解
§2.4 本章小结
第三章 基于遗传算法的叠前AVO非线性反演研究
§3.1 优化问题及优化算法
3.1.1 非线性反演的优化描述
3.1.2 非线性反演算法描述
§3.2 智能优化算法叠前AVO非线性反演基础
3.2.1 反演褶积模型
3.2.2 反演目标函数构制
3.2.3 反演逻辑框架
§3.3 简单遗传算法叠前AVO非线性反演
3.3.1 简单遗传算法简介
3.3.2 简单遗传算法步骤及流程
3.3.3 简单遗传算法的实现
3.3.4 简单遗传算法的改进
§3.4 反演模型试算
3.4.1 反演实现要点
3.4.2 层状均匀介质理论模型
3.4.3 简单遗传算法模型试算
3.4.4 改进遗传算法模型试算
3.4.5 种群多样性研究
§3.5 本章小结
第四章 混合智能优化算法叠前AVO非线性反演研究
§4.1 混合优化算法
4.1.1 混合优化算法基本思想
4.1.2 优化算法混合方法
4.1.3 优化算法混合策略
4.1.4 混合遗传算法基本思想
§4.2 遗传模拟退火算法
4.2.1 基本模拟退火算法
4.2.2 合遗传模拟退火算法研究
4.2.3 遗传模拟退火算法模型试算
§4.3 免疫遗传算法研究
4.3.1 免疫算法概述
4.3.2 改进免疫遗传算法的实现
4.3.3 免疫遗传算法流程
4.3.4 免疫遗传算法模型试算
§4.4 本章小结
第五章 协同进化算法叠前AVO非线性反演研究
§5.1 协同进化算法
5.1.1 协同进化算法思想
5.1.2 协同进化算法分类
§5.2 粒子群优化算法
5.2.1 粒子群算法基本原理
5.2.2 基本粒子群算法的改进
5.2.3 改进粒子群算法的实现
§5.3 遗传-粒子群协同进化算法
5.3.1 遗传-粒子群协同进化算法的提出
5.3.2 遗传-粒子群协同进化算法的实现
5.3.3 遗传-粒子群协同进化算法模型试算
5.3.4 遗传-粒子群协同进化算法评价
§5.4 本章小结
第六章 智能优化算法在碳酸盐岩缝洞型储层中的应用
§6.1 研究工区概况
6.1.1 研究工区地质概况
6.1.2 研究工区储层发育情况
§6.2 工区测井曲线重构及分析
6.2.1 SN1井测井曲线概况
6.2.2 神经网络测井曲线重构
6.2.3 测井曲线岩石物理分析
§6.3 地震地质模型试算
6.3.1 地震正演模拟方法
6.3.2 地震地质模型反演研究
§6.4 实际数据应用实例
6.4.1 实际资料反演流程
6.4.2 地震数据预处理及子波提取
6.4.3 实际数据反演研究
§6.5 本章小结
第七章 结论及展望
致谢
参考文献
本文编号：3752055
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/diqiudizhi/3752055.html
