同伦BP算法在储集层参数预测中的应用

同伦算法是解决非线性优化问题的新理论，将同伦算法引入误差反向传播神经网络，提高了网络的训练速度，消除了常规BP网络算法收敛于局部极值的缺点。该算法具有稳定性强、训练速度快、收敛精度高的优点。实际应用表明，利用此网络进行储集层参数预测，提高了参数预测的可靠性；该算法具有克服网络病态的能力。     

辽东湾海冰厚度,抗压强度和冰力公式研究

总结了辽东湾海冰厚度，抗压强度的推算法，提供了葫芦岛测站的海冰厚度，抗压强度的年极值；对不同公式的计算结果进行了比较分析。     

杂交粒子群优化算法反演瑞雷面波频散曲线

针对传统粒子群算法反演面波频散曲线易陷入局部极值的问题，通过非线性的自适应惯性权重、引入压缩因子以及边界条件约束三种优化策略对该算法进行优化，提出一种杂交粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO)进行瑞雷面波频散曲线反演，提高了反演的精度、减少了反演的多解性。通过典型地质模型的无噪声、含噪声及多模态理论频散曲线反演，验证了该方法的有效性、抗噪能力和多模态频散曲线联合反演能力；与边界约束粒子群算法反演结果的对比分析表明，HPSO具有更高的反演精度；最后，对实测数据进行了反演，验证了HPSO的适用性。     

MATLAB在杆柱组合优化设计中的应用

介绍了MATLAB优化工具箱及其算法的原理和过程，并将其应用于求解有杆抽油系统杆柱组合优化设计问题中。优化设计结果表明，MATLAB优化工具箱应用于求解优化问题，不仅算法可靠，而且编写程序简单，可提高设计效率。该研究方法对解决其他优化设计问题也具有重要的参考价值。     

用工程法求解可膨胀管塑性变形力

应用塑性力学工程法研究了可膨胀管的塑性变形机理，推导出了计算可膨胀管塑性变形力的解析式，研究了各参数对变形力的影响规律；随后，将该方法的计算结果与用有限元方法的求解结果及实验结果进行了对比，结果表明该方法具有相当高的求解精度，能够满足工程的实际需要；同时，该方法简单明了，求解迅速，更便于在实际工程上推广应用。     

瑞雷面波频散曲线的粒子群蚁群混合优化反演

应用瑞雷面波频散曲线反演地下介质的横波速度剖面是面波勘探的重要步骤之一。传统线性反演方法已不能满足物探工程的要求,非线性的反演方法成为研究热点。文中将基于粒子群优化算法和蚁群优化算法的非线性混合优化算法应用于瑞雷面波频散曲线反演,获得横波速度剖面。该算法利用信息素引导机制更新粒子的早期位置,充分结合了粒子群优化算法对全局最优解的引导策略和蚁群优化算法的局部搜索能力,克服了粒子群算法在群体处于平衡状态时粒子群更新停滞不前和蚁群算法对多极值函数求解时收敛早熟的缺点。通过对多种理论模型频散曲线的反演,检验了该算法的有效性和稳定性;与单独的蚁群算法、粒子群算法反演结果的对比验证了该算法的优越性;实测数据反演结果检验了算法的实用性。     

同伦神经优化理论及其在地震反演中的应用

地震数据反演是一个典型的非线性逆问题，其目标函数都是多极值的函数。因此，传统的迭代优化方法常常会遇到局部收敛性的限制。本文提出的同伦神经优化理论（ＨＮＯＴ）及其算法（ＨＮＯＡ）能将非线性多极值目标函数较快地收敛于全局极值。是一种有效的反演方法。本文将该反演方法与相邻道互相关技术和层位信息约束有机地结合起来，实现了地震数据控制下的井资料高分辨率岩性参数联合反演。理论模型与实际资料的处理结果表明，本文     

基于微分博弈直接间接混合法的化工装置数值优化算法

基于分布式动态优化、微分博弈以及数值优化直接法和间接法在求解微分博弈问题时存在的缺点，提出了基于微分博弈直接间接混合法的化工装置数值优化算法。首先，构建了基于微分博弈理论的化工装置操作优化数学命题及其一阶最优性必要条件。其次，为了保证大规模动态优化问题求解实时收敛，针对博弈的若干参与者，利用一阶最优性必要条件(间接法)求解其最优控制，其他参与者将上述参与者的一阶最优性必要条件作为约束，利用直接法求解其最优控制。最后，通过理论推导和仿真案例分析，验证了该算法的有效性。该算法有效提高了化工装置操作优化问题求解的实时性、收敛性、准确性和最优性，为化工装置经济效益提升提供了技术支撑。     

Compertz模型参数估计新方法

Compertz模型参数估计问题是一个三维数值优化问题,常规算法在求解方面存在一定的困难.为此,提出了一种数学处理方法,将三维优化问题归结为一元非线性方程进行求解,并给出了该一元方程的解区间搜索算法和二分法求解算法,可应用于石油地质储量、油田产量预测等问题.实际算例表明,该算法计算过程稳定,计算速度快,计算误差小.     

一种混合算法在试井参数优化中的应用

基于L-M和差分进化的混合算法是利用差分进化算法在一定进化代数后出现的种群聚类特性,将种群识别为不同的聚类区域,以每个聚类的中心为起始点,再利用基于梯度具有局部搜索能力强的L-M算法可以快速找到该聚类区域的最小极值.混合算法兼顾了差分进化全局搜索能力强和L-M局部搜索能力强收敛速度快的优点.将该混合算法应用于试井参数优化中,通过两种不同油藏模型的实例应用,结果表明,该混合算法比单一的算法优化速度更快,收敛精度更高.该混合算法实用性广,能有效的解决存在多局部极值的试井参数优化复杂问题.     

Inverse Simulation Methods to Obtain Formation Temperatures in Wellbores

Abstract

The performance of three inverse simulation methods to obtain formation temperatures (FTs) in wellbores is presented in this article. The inverse simulation methods are based on three solution schemes: nonlinear least-squares approach based on the Levenberg-Marquardt method, a feedback-based method, and a cognitive model. The first is an algorithm optimization and the other two are tracking algorithms. The simulations using data from an oil well show the performance to predict static formation temperatures (SFTs) with these inversion schemes.     

数据校正计算的两层次变换算法

提出求解数据校正问题的两层次变换算法。在对已测量数据和未测量数据是否可被校正和估计进行理论分析的基础上，采用投影矩阵进行数据分类和协调计算，提出采用投影矩阵对约束方程进行两个层次的变换算法。该算法针对目前通用的由Ｃｒｏｗｅ提出的算法在求解未测数据的估计值时很可能遇到对奇异矩阵求逆从而无法进行正确计算的缺点，在求解校正值和估计值时对约束方程进行深浅不同的两个层次的变换，可缩小解题规模和杜绝出现对奇异矩阵求逆的情形，提高了计算效率和计算的可靠性，对实现数据在线校正具有实际价值     

混合蝙蝠算法对直线电机参数优化的研究

针对模型求解和数据优化问题,提出了混合蝙蝠算法(HBA),将标准蝙蝠算法(BA)与小生境思想结合在一起,借鉴并引入了粒子群优化算法(PSO)中的速度和位置更新公式,并在最后求解时引入了分布式计算的思想。通过分别采用BA算法和HBA算法对直线电机运动模型的加速度参数的优化试验,证明了HBA算法比传统的标准BA算法具有更快的收敛性和更高的求解精度等优点,在实际工程中HBA算法具有很大的实用价值。     

改进粒子群算法求解广义Usher油田开发动态预测模型

广义Usher累积产油量和含水率预测模型属于超越函数,涉及未知参数多,求解具有一定的难度。针对该模型特点,对标准粒子群优化算法进行了改进,提出了一种基于Sigmod函数的非线性惯性权重的改进粒子群优化算法,这在非线性函数优化中能够较好地保证算法收敛性,避免算法陷于局部最优。通过实际油田开发数据对广义Usher预测模型进行了求解,结果表明,用改进的粒子群优化算法求解非线性函数具有较强的可靠性和实用性。     

混合优化自动剩余静校正方法研究

剩余静校正量计算本质上是一个非线性优化问题。针对单独运用遗传算法或模拟退火算法求解剩余静校正计算效率低、精度不高等缺点，本文提出了混合全局优化的自动剩余静校正方法，即利用两者的优点（遗传算法具有较强的把握搜索过程总体的能力，模拟退火法具有较强的局部搜索能力）开发的一种优化算法。文中对混合全局优化自动剩余静校正的处理流程和实现技术作了深入研究。从模型数据试算和我国西部某地区实际资料的处理结果可以看到，混合优化技术无论在运算速度还是在求解精度上都优于其他方法。     

基于Isomap算法的地震属性参数降维处理

针对非线性高维地震属性参数降维的难题，在综合分析研究工区地震属性参数数据实际特征的基础上，引入非线性降维Isomap算法，并基于MATLAB平台进行了算法的程序编制，进一步将Isomap降维的结果与线性的MDS降维结果通过小波神经网络进行检验，从算法原理的角度讨论了Isomap算法在地震属性参数降维处理中的可适性，表明Isomap具有更强的降维能力和发现数据本质结构的能力，从另一个角度提供了解决地质数据处理问题的方法。     

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低孔隙白云岩气藏以孔隙度低，渗透率低，含水饱和度高和岩石矿物成分复杂为特征，这些因素导致测井响应的模糊性以及问题的多解性。文章提出一种新的测井解释模型，其特点是：地层分为固全与流体两在部分，骨架与泥质分开，有效孔隙分为含气，含水孔隙度；只用孔隙度测井与自然伽马进只许成优化解释的响应方程组，电阻率测井不参加优化；地层按泥浆径向不同侵入深度分带进行优化计算。根据这一模型，选择可变误差多面体法作数学处理     

DSST方法——一种新的并行计算方法

求解线性方程组是油藏数值模拟并行计算中的一个主要问题。提出了一种并行求解线性方程组的新方法，称为ＤＳＳＴ方法。ＤＳＳＴ方法保留了ＳＳＴ方法的所有优点，比ＳＳＴ方法处理器利用率要高，更适合在中、大规模并行计算机上运算，且能获得更高的并行加速比。将ＳＳＴ方法和ＤＳＳＴ方法用于ＳＳＯＲ迭代中，并在曙光１０００分布式并行计算机上实现了程序化，对一个带状线性方程组的求解获得了令人满意的结果。表２参９（陈志宏摘）     

大地电磁多参考站阵列数据处理方法

合理利用多远参考站数据是提高大地电磁（MT）数据处理质量的重要途径之一。从阵列电磁数据处理模型出发,提出一种多参考站阵列数据处理技术。首先,从测区内、外优选多远参考站数据,构建天然场占优的参考数据阵列;然后,利用稳健的主成分分析方法,从参考数据阵列中提取天然场源极化参数;最后,将该参数应用于目标测站阵列数据,以稳健估计方法计算目标张量阻抗。通过“死频带”畸变的实测MT数据计算实例,对比了所提方法与常规方法的处理效果,验证了该方法的有效性。结果表明,所提出的多参考站阵列数据处理方法可有效提高多参考站数据的利用率,可提高强噪环境下MT数据的处理质量,获得优于常规方法的处理结果,为MT“死频带”畸变数据的校正提供可行的解决方案。     

MT资料的遗传法反演

在简述遗传优化算法的基本原理,分析大地理电测深资料反演的特点和滩点的基础上,提出了将遗传算法引入ＭＴ数据反演的思路,针对ＭＴ资料反 特殊性,对常用的遗传算法进行改进。取消二进制编码和解码过程。