基于改进遗传算法的波阻抗数值反演

发布时间：2021-06-24 01:31

　　为解决地震资料波阻抗反演中的不适定性,提高反演精度和收敛速度,基于马尔柯夫随机域的领域系统及势函数建立目标函数,采用完全非线性遗传算法进行数值反演。主要研究遗传算法的改进措施,采用二进制与实数混合编码机制;应用无放回式余数随机选择,实现二进制多次交叉和均匀实数交叉策略,充分利用种群中优秀个体的有效模式,提高收敛速度和反演精度;依据保持种群多样性原则,采用父代与子代竞争及动态调整子代策略,引入更新概率,提高全局搜索能力,避免早熟收敛。结果表明,建立理论速度模型反演,采用改进的遗传算法全局搜索性强,反演精度高,具有一定的抗噪能力,能减少早熟收敛的概率。 

【文章来源】：工程地球物理学报. 2020,17(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

势函数描述曲线

图1 势函数描述曲线本文采用的反演目标函数以地震数据和合成地震记录的最小二乘拟合函数为基础;选取φGM势函数之和为先验知识和测井资料的约束项,其中势函数使用一阶差分,采用的是一阶邻域系统。反演过程选取δ为合适固定值,正则化参数μ采用简单的变化趋势,依据迭代过程逐渐减小。

典型二维多峰值Ackley函数图形

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于模拟退火的AVO无井约束反演[J]. 薛姣.  工程地球物理学报. 2010(01)
[3]实数编码多种群遗传算法的改进及应用[J]. 何委徽,王家林,胡龙胜.  地球物理学报. 2009(10)
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[5]地球物理资料非线性反演方法讲座(四) 遗传算法[J]. 师学明,王家映.  工程地球物理学报. 2008(02)
[6]基于软约束模式的波阻抗反演[J]. 张宏兵,杨长春,尚作萍,杨青峰.  地球物理学进展. 2006(03)
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硕士论文
[1]波阻抗遗传算法反演的研究[D]. 李强.中国地质大学（北京） 2011
[2]遗传算法的一些改进及其应用[D]. 崔珊珊.中国科学技术大学 2010
[3]波阻抗的遗传算法反演方法研究及应用[D]. 李晶.成都理工学院 2001



本文编号：3246078