基于粒子群算法的页岩孔隙结构反演及横波速度预测

发布时间：2018-04-05 09:22

  本文选题：粒子群算法　切入点：岩石物理模型　出处：《地球物理学进展》2017年02期

【摘要】：提出了基于粒子群算法的页岩孔隙纵横比反演以及横波速度预测的方法.基于岩石物理模型,建立岩石纵、横波速度与密度、孔隙度和矿物组分等参数之间的定量关系,利用传统遍历搜索方法和粒子群算法两种方法计算最佳孔隙纵横比,使理论纵波速度与实际纵波速度的误差最小,并以孔隙纵横比作为约束进行横波速度预测,将预测结果与实测横波速度对比,验证了粒子群算法的有效性和精确性.反演结果表明页岩部分的孔隙结构比围岩部分的孔隙结构更加的稳定,利用粒子群算法的预测结果比利用传统算法的预测结果更加准确.
[Abstract]:Based on particle swarm optimization (PSO), the inversion of shale porosity ratio and the prediction of shear-wave velocity are proposed.Based on the rock physical model, the quantitative relationship between the longitudinal and shear wave velocity and density, porosity and mineral composition of rock is established, and the optimum ratio of porosity to aspect is calculated by two methods: traditional traversal search method and particle swarm optimization (PSO).The error between theoretical and actual P-wave velocities is minimized, and the S-wave velocity prediction is carried out with the constraint of pore ratio. The validity and accuracy of the PSO algorithm are verified by comparing the predicted results with the measured S-wave velocities.The inversion results show that the pore structure of shale part is more stable than that of surrounding rock part, and the prediction result of particle swarm optimization algorithm is more accurate than that of traditional algorithm.
【作者单位】： 吉林大学;页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室;中国石化页岩油气勘探开发重点实验室;中国石化石油勘探开发研究院;
【基金】：国家自然科学基金(41430322和41404090) 中国石化页岩油气勘探开发重点实验室开放基金(G5800-15-ZS-WX039)及项目(G5800-15-ZS-WX004)联合赞助
【分类号】：P631.4

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本文编号：1714153