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在天然气工程中，勘察设计获得输气线路的基本数据资料后，将面临如何连接各节点使整个管网布局最合理的问题。当穿越城市较多，地形起伏复杂，可供选择的线路方案就有若干个，而所需要的最优化路线方案却只有一个。为此，提出应用Hopfield神经网络优化方法来求解天然气输气管网规划问题。通过分析输气管网最优化布局问题，确定了模型的目标函数和约束条件，建立了Hopfield神经网络的能量函数模型，得出网络收敛的动态方程，求解使能量函数达到极小点时的状态点，即输气管网的最优化布局方案。研究表明，应用Hopfield神经网络方法可以得到输气管网布局优化问题的有效解。     

单程波方程的高阶逼近

利用地震波场分裂技术对二维波动方程进行单程波分解,很容易求解波动方程,能够达到求解精度;对低阶微分方程组中的上行波方程进行3种高阶逼近,可以实现大倾角以及任意倾角度的偏移。该方法克服了小倾角差分偏移的各种困难,实现了快速、准确的地震资料偏移的高分辨率处理以及地震波传播的数值模拟。文出的上行波方程的3种高阶逼近方程,是为了实现任意倾角的差分,具有计算方便、减少计算量等优点,是一种较好的地震资料偏移处理方法。     

基于小波变换的叠前地震弹性参数反演

 常用的叠前反演方法是对目标函数的非线性做近似线性化处理，使反演结果接近全局最优解，否则易陷入局部极小。此外，叠前反演是针对地震道或者反射系数的拟合，其目标函数中存在许多局部极小，这些都直接影响到迭代反演达到全局极小。为此本文提出基于小波变换的叠前地震弹性参数反演方法。由于小波多尺度反演是一种加快收敛速度、克服局部极值影响、搜索全局最小值点的有效反演手段，因此具有很强的抗噪能力及较高的分辨率。模型试验和实际资料处理结果表明，本文方法不仅能提高解的稳定性、加快求解的速度，而且具有较高的纵、横向分辨率。     

基于数值模拟的油藏生产动态优化算法

对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度,研发编制了油水井动态调控优化软件,并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度,油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10⁴ m³,较好地解决了油水井生产动态控制优化问题,也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。     

AVO反演纵,横波速度

本文的方法是：首先利用Ｚｏｐｐｒｉｔｚ方程的近似式，得到反射系数序列；然后将其与地震子波褶积，使其求解结果与实际地震数据的最小平方问题归结为求解一大型稀疏矩阵方程，并采用奇异值分解法求解，在褶积过程中要考虑子波误差的影响，在求解方程和矩阵过程中要考虑用声波测井速度值或实验室测试速度值进行标定。最后，可一次解出介质从浅至深的纵、横波速度值。     

井间地震资料全变差正则化波形反演

针对井间地震资料走时层析成像分辨率低、稳定性差的问题,研究了一种井间地震资料成像新方法——全变差正则化波形反演方法(TVWI)。该方法基于Gauss-Newton波动方程反演,将井间地震资料的速度求取问题归结为波动方程反演问题,通过极小化合成地震记录与观测地震记录的差实现波动方程反演;利用局部线性化逐步迭代的方法实现非线性泛函优化问题的求解;将波动方程反演的目标泛函加入全变差约束项,提高反演过程的稳定性和反演结果的分辨率。设计了一个复杂的速度模型验证了TVWI方法的有效性,结果表明,在给定不同速度初值的情况下,反演结果都具有较高的精度。选取与真实速度相差较大的初始速度模型讨论了TVWI方法对初值选取的依赖性：反演结果对初值选取的依赖性不强,但初值选取不好,会增加迭代次数和计算成本。最后进行了抗噪能力试验,结果表明,TVWI方法具有较强的抗噪能力。     

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天然气集输管网的参数优化设计模型，属于非线性离散化最优组合问题，且目标函数具有多峰性，往往存在局部极小点，遗传算法对处理此类工程设计问题具有较大的优越性。为此，以管道建设费用为目标函数，以管道的稳态分析、各节点的流量、压力及管道的压力限制等为约束条件，建立了天然气集输管网的参数优化设计模型。采用遗传方法求解，并给出了计算机软件算法框图。利用该算法可以提高全局收敛性，从而加快系统的求解速度，并由此得到问题的最优解，是一种可取的优化算法。     

在地震频带中计算的最大能量旅行时

利用初至旅行时进行克希霍夫叠前偏移，在复杂构造地区，其成像很差。为了避免这一问题，我提出了一种计算旅行时的新方法。它计算的是最大能量波至的旅行时，而不是初至旅行时。这种方法估算的是在地震频带中有效的旅行时，而不是通常的高频近似。我对赫姆霍基方程进行求解，来估算几个频率的波场，用它来代替求解程函方程得到旅行时。然后，为了计算旅行时、振幅和相位，我对波场进行了参数拟合。将这些参数用于克希霍夫成像算法而     

井间地震资料波动方程反演成像

本文根据Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ－正则化方法实现了井间地震资料波动方程反演成像。该法在正演计算时，不是每一炮的正演计算都要解一次波动方程，而是按炮点将各道地震记录相加得到了一组新的地震记录，称为加后地震记录。     

利用广义拉格朗日方法进行有效的历史拟合和最优化生产

介绍了油藏历史拟合及油藏动态注水最优化问题的一种新方法.对于动态注水最优化的问题,解出了使净现值达到最大值时有限制条件的油藏渗流方程的最优解.同样,在历史拟合时,我们通过测量压力和饱和度得到油田的渗透率.两种情况的问题是把找到的与之相关的广义拉格朗日函数的鞍点用公式表示.基于伴随矩阵方程的解,我们把一系列传统的最优控制方法与该方法进行了对比.在例子中使用同样或者少于伴随矩阵的计算量来测验该方法得到近似的结果.新方法的一个优点是不用在每次迭代时都求解渗流方程的精确解.作为最优化收益,渗流方程应该在收敛点处有效.因此,新方法最小值算法的每一次迭代成本均低于伴随矩阵方法.     

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Kirkpatrick于1982年认识到固体粒子退火过程和组合优化问题有相似性，从而提出了模拟退火算法，并从数学上已证明了模拟退火算法可以取得全局最优解。相比之下，传统的最优化法只能求局部最优值。在计算物质平衡方程时，存在很多不确定的参数，给精确计算带来了一定困难。因此，本文引入模拟退火算法求解物质平衡方程。     

二维波动方程速度反演的优化方法

利用波动方程反演方法求取地层参数是实现岩性勘探的一个有效途径。但由于波动方程反演的不适定性,使求解变得十分困难。因此,为避免反演的不适定性,通常采用优化方法求解。文中从二维波动方程反问题出发,将反问题的数学模型改变为求取速度参数,并建立相应的泛函,从而得到计算层速度的梯度近似式,进而给出反演迭代的优化算法。利用这种算法对较为复杂的理论模型,在含有不同噪声水平的干扰下,进行数值反演,获得了较好的结果。     

克雷尔伯特方程反演试验

参照克雷尔伯特方程反演算法中由地表观测记录计算地下介质速度关于深度变化率β(M)的闭形解公式,直接由β(M)的积分方程利用傅里叶变换和插值法,导出一种便于应用的算法。由于β(M)在反射界面上呈δ函数形状,从而可以通过β(M)的输出来确定反射面的位置。在二维情况下,通过若干个由克希霍夫积分公式合成的理论剖面进行速度反演的试算,结果表明速度反演法亦能较好地实现反射界面的偏移归位,而且具有计算速度快的优点。     

混合智能优化地震反演

传统非线性反演方法存在着收敛效率低,有时会陷入局部极值的问题。为此,研究开发了融合粒子群优化算法和郭涛算法的混合智能优化地震非线性反演技术。粒子群优化算法对解的更新更具有目的性,收敛速度快;郭涛算法构造了多父体交叉重组算子并采用群体爬山策略,求解精度高;混合智能优化算法以粒子群优化算法为主体框架,融入郭涛算法的寻优机制。函数优化测试、理论模型试算和实际资料反演处理结果表明,混合智能优化算法具有求解效率高、全局寻优能力强的优点,适合解决复杂的地震反演问题。     

考虑变频调速的注水系统运行参数优化

以注水系统耗电量最小为目标函数,以排量、压力等限制为约束条件,在考虑离心泵变频调速的基础上,建立了注水系统参数优化数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题。针对遗传算法的局限性,采用浮点数编码调整了适应函数,根据泵排量和水量平衡要求改进交叉和变异操作,实施最优保留策略,并结合模拟退火算法,形成了混合遗传算法,该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。实例计算说明,该优化方法有效、实用,优化后系统运行状况明显改善。     

混合优化波阻抗反演方法研究

地震反演常用的线性算法具有较快的收敛速度，但是易陷入局部最优解。因此需要引进一些非线性优化算法求解全局最优解。近年来相继出现了模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法和混沌搜索算法等，虽然这些算法具有较强的全局优化性能，但是其计算速度慢，远远不能满足实际生产的要求。如何将上述两类算法结合起来实现优势互补成为了反演中的一个重要课题之一。文章提出的混合优化波阻抗反演方法综合了共轭梯度算法和模拟退火算法的优点，在模拟退火反演框架内加入共轭梯度迭代算法，即在模拟退火反演过程中，当目标函数值满足给定的条件时，进行一定次数的共轭梯度迭代反演，最终以模拟退火反演结果来判断其收敛性。实际计算表明，该方法不仅收敛速度快，而且抗干扰能力强，计算得到的波阻抗剖面能较好的反映地层地质特征。     

一维大地电磁测深几种反演算法的比较研究

大地电磁反演算法主要分为线性与非线性两类。马奎特法、遗传算法以及模拟退火是其中具有代表性的算法。本文将三种方法的反演过程、结果及理论进行了对比研究，指出各自的优点与局限性，以及使用时应注意的相应条件。研究表明，马奎特法寻找目标函数全局最优的能力较差，只能局部寻优，但运算速度快；模拟退火法和遗传算法寻找目标函数全局最优的能力较强，但运算速度较慢。当对地下地电参数预先有一定程度了解，又可以选取比较合理的初始解时，可选择马奎特法，否则宜选用其他非线性全局寻优能力强的反演方法。     

粒子群算法炮点偏移校正技术

在地震勘探数据采集的过程中,常会遇到炮点实际位置与设计位置不一致的情况,进而影响后续的地震数据处理。为了解决这个问题,基于近炮检距近地表速度接近常速的假设,本文提出使用粒子群方法对炮点位置进行校正。首先估算近地表直达波的速度,通过观测初至与计算初至建立误差目标函数,通过粒子群算法求解目标函数得到最优解即炮点位置。与常规的网格搜索方法相比,该方法计算效率明显提升,且保持了较高精度,为地震数据质量监控提供了一种可靠且高效的方法。     

基于混合遗传算法的树状注水管网拓扑优化

以投资最小为目标函数,以井间隶属关系的惟一性、连接注水井数量等限制为约束条件,建立了树状注水管网拓扑优化数学模型.根据模型特点,将优化问题分为分配层和几何层,分别采用遗传算法和非线性优化方法进行求解.并对遗传算法的操作过程进行了改进,调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和多种变异操作,结合了模拟退火算法,并给出了初温的确定方法,改进了选择复制操作,从而形成了混合遗传算法.该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.利用算例说明了该方法的有效性.     

基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演

有限差分对比源反演（FDCSI）是一种解决逆散射问题的方法,该方法在反演中背景模型保持不变,只进行一次全正演计算,减少了计算量。FDCSI将逆散射问题转化为优化问题,采用常规共轭梯度法优化目标泛函,但收敛速度较慢,影响反演效率。为此,在研究频率域声波方程有限差分对比源反演方法的基础上,提出了基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演方法,提高了反演效率。混合快速共轭梯度法是在快速迭代收缩阈值算法基础上改进得到的优化方法,该方法适用于有限差分对比源反演,在不增加单次迭代计算量的基础上加速目标泛函收敛,保证了对比源反演算法的快速稳定收敛。