基于遗传算法与Levenberg-Marquardt算法构建微震速度模型

发布时间：2018-05-09 20:03

  本文选题：微地震 + 速度模型　； 参考：《世界地质》2016年04期

【摘要】：为在射孔时间未知条件下达到微震速度模型矫正的目的,采用遗传算法交叉互换搜索最优初值和Levenberg-Marquardt算法局部锁定最优解的方式来构建微震速度模型。通过6层层状模型及井下不同数量检波器进行试算,随着检波器数量增加,构建的速度模型准确度越高,当检波器数量增加到20个时,误差约13.4×10~(-3),目的层检波器数量越多,构建目的层速度误差越小,第5层检波器由1增加到3个时,精度提高9.1×10~(-3),并且反演震源与实际震源距离相差10 m,说明此方法在射孔时间未知条件下可以良好构建速度模型。
[Abstract]:In order to correct the microseismic velocity model under the condition of unknown perforation time, the microseismic velocity model is constructed by using the genetic algorithm (GA) to search the optimal initial value and the Levenberg-Marquardt algorithm to lock-in the optimal solution. With the increase of the number of geophone, the accuracy of the velocity model is higher. When the number of geophone increases to 20, the error is about 13.4 脳 10 ~ (-3) and the number of geophone in target layer is more. The smaller the velocity error of the target layer is, the higher the accuracy of the fifth layer geophone is from 1 to 3, and the difference between the inversion source and the actual source distance is 10 m, which indicates that the velocity model can be well constructed by this method under the condition of unknown perforation time.
【作者单位】： 吉林大学仪器科学与电气工程学院;
【基金】：国家科技重大专项(2011ZX0560-003)资助
【分类号】：TE357.1;P631.4

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本文编号：1867230