二维大地电磁资料的差分蚁群法反演

差分蚁群算法是一种有效的多维函数优化算法。它将每一维变量对应的连续取值的步长离散成有限多个差分步长; 然后将这些离散的差分步长和图顶点建立起对应关系; 进一步利用柯西分布在图顶点上分配信息素, 这样蚂蚁就可以按照信息素的浓度随机选择步长。将此算法应用到二维大地电磁资料的反演中, 理论和数值实验结果表明, 差分蚁群算法不受初始模型的限制, 不仅能够很好地处理无噪声下的反演问题, 用于实测资料的处理也取得了较好的效果。     

地震波阻抗反演的蚁群算法实现

波阻抗反演属于求解最优化问题,其优化目标函数可能包含多个在一定范围上的连续变量,传统的优化手段存在有些函数难以优化,容易陷入局部解,收敛速度较慢等问题.蚁群算法具有正反馈性、分布式计算和贪婪式启发搜索的特点,克服了传统优化算法的缺陷.通过分析蚁群算法的原理,提出了地震道非线性反演中蚁群算法的实现方法.利用模型对该方法进行了检验,在无噪情况下,反演结果与模型一致;在加入5%,10%和30%噪声的情况下,反演结果与模型的相似系数分别为98.76%,97.85%和86.42%.     

基于蚁群算法的层速度反演方法

 蚁群算法是近年优化领域中新出现的一种启发式仿生学算法，它采用分布式并行计算和正反馈机制，克服了传统优化算法的缺陷，能较好地解决实际运算中的寻优问题，因而引起人们的高度关注。本文介绍了蚁群算法用于层速度反演的方法和原理，从应用蚁群算法求解目标函数优化问题入手，且利用模型对该方法的反演结果进行检验，表明由蚁群反演算法求取的层速度与理论速度模型基本一致。     

各种速度分析与反演方法的对比研究

速度估计与建模是勘探地震学的核心技术。速度估计问题是一个标准的反演问题。原则上,反演问题应该在贝叶斯框架下进行,但是石油工业界根据生产实际形成了一套速度分析与建模的技术系列。针对目前速度估计与速度建模技术研究及应用现状,试图把各种速度估计方法都纳入贝叶斯估计框架下进行审视。该框架的基本逻辑是建立2种目标泛函：成像空间中的相关最佳泛函（或聚焦最佳泛函）和数据空间中的逼近误差的方差最小泛函。在此目标泛函的基础上,利用梯度导引类的优化算法或Monte Carlo类的全局寻优算法,甚至扫描（枚举）算法实现各种尺度下的速度估计及模型建立。在上述理论框架下,系统地分析目前典型方法技术的共同特征,可以指出新的速度估计方法的发展方向。     

利用基于模型的层析速度反演进行低幅度构造成像

基于层位的层析反演在低信噪比地区无法进行层位解释,在划分速度界面时也无法保证模型精度,局限性较大;基于网格的层析反演不容易收敛到实际速度模型,且模型没有地质意义的约束,有时会产生不符合地质规律的反演结果。为此,基于模型的层析反演方法,借鉴了层位约束和全局反演优点,以地质层位为基础建立模型,在横向上沿地质层位网格进行参数更新,在纵向上层位间网格更新尺度随着模型的地质层位而变化,既解决了薄层速度建模问题,又能得到精准的高、低频速度分量和各向异性参数。其次,基于模型的层析反演将模型中地质层位的深度作为一个变量纳入层析反演数据空间,可以同时反演速度结构与反射点位置(或反射层深度),具有更高的反演精度。将基于模型的层析反演方法应用于YM工区实际资料,并通过各向异性叠前深度偏移处理,提高了速度模型精度,解决了该区低幅度构造成像问题。     

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。     

三维不规则地震数据重建方法

不规则采样地震数据会对多道处理技术产生不良影响,降低地震资料的处理质量。本文针对有限带宽三维不规则地震数据,将二维空间非均匀Fourier变换理论和贝叶斯参数反演方法相结合,进行反演重建。首先,采用分频重建策略,对每一个时间频率依据最小视速度确定出待重建数据的空间频率带宽,从不规则地震数据中估计出重建数据的空间Fourier谱。然后,将不规则地震数据重建视为谱重建的地球物理反演问题,运用贝叶斯参数反演理论估计出空间Fourier谱。在反演求解时,采用Delaunay三角网格剖分方法来确定不规则采样点的权值。此外,为避免复数矩阵求逆,使用预条件共轭梯度算法来保证求解的稳定性和收敛速度。理论模型和实际资料处理结果验证了本文方法的有效性和实用性。     

Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演方法

针对常规Laplace-Fourier域全波形反演计算量大、耗时长的问题,提出一种多尺度高效Laplace-Fourier域全波形反演方法,并针对Marmousi和Overthrust模型进行数值模拟。Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演方法对于不同频率点选择大小不同的网格,并且根据Laplace衰减常数选择不同的模型计算区域深度,既不影响反演精度,又显著提高反演计算效率,同时由于反演网格数减少,反演稳定性也有所提高。Marmousi和Overthrust模型的反演结果验证了算法的有效性,同时在缺失低频信息时,Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演结果仍较好。     

地面微地震资料震源定位的贝叶斯反演方法

针对地面微地震资料信噪比低、初至拾取不准、速度模型难以准确建立等问题,以及地面微地震资料多条测线测量和浅地表地层速度变化复杂特点,研究了地面微地震资料震源定位的贝叶斯反演方法,把所有测线反演结果设定为一个全概率事件,每条测线反演问题设定为一个划分,讨论利用贝叶斯最大后验方法反演震源位置。在反演时浅部采用横向变速模型,中深部采用水平横向均匀速度模型模型。对目标函数的后验概率密度函数、加权函数后验密度函数、速度参数方差的后验概率密度函数进行理论模型拟合,并取拟合后结果作为估计概率密度。采用极快速模拟退火方法加网格法的混合算法作为搜索方法,以网格算法为先导使搜索落入最优解所在的凸区间,再利用极快速模拟退火算法搜索最优解,这样既可以防止算法收敛于局部极值点,又极大地提高了算法的收敛速度。通过理论模型和实际资料验证了该方法的应用效果,即对随机跳动误差较大初至反演能够保证反演结果的精度。     

用近似等效约束进行地球物理反演

目前,根据网格求解物理特征的反演方法中使用了两种约束:(1)绝对约束:它要求解矢量接近于一个预先给定的矢量,如近似于岭回归中的零矢量等;(2)相对约束:它要求解矢量的元素互相很接近,如该方法的平滑度要求物理特征的空间导数是连续的。只使用绝对约束可能会产生一个与真实的地质属性不相符的有偏解;反之,只使用相对约束可能使反演不够稳定。 我们提出一种稳定的反演方法。该方法只在物理特征已知的点,如露头和井等地方进行绝对约束,在其它点上,则根据物理特征空间分布的线性关系采用相对约束。该方法模拟了物理特征分布中使用的插值方法,插值函数必须满足如连续性、贯穿整个数据等特征。该方法非常灵活,它不仅结合了真实信息,还结合了如连续性、对称性及趋势等间接信息。而且,它既能应用于线性问题,又能应用于非线性问题。我们将该方法应用于合成的势场数据,得到了如下的结果:(1)只使用平滑约束和有限的地面信息、井中信息就能产生沉积盆地基底起伏的可靠图像(根据重力资料)和磁化强度区域分布的可靠图像。(2)由于解对阻尼参数不敏感,所以计算很简单。我们还将该方法应用于加利福尼亚的San Jacinto地堑的布格异常,所得的结果与原来的解释完全一致。     

蚂蚁算法在断裂系统解释中的应用

蚂蚁算法是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种新型仿生类优化算法,基于蚂蚁算法的蚂蚁追踪技术是近年发展起来的一项新型三维地震解释技术.应用该技术对任丘潜山断裂系统进行解释,将解释结果与人工解释和测井解释结果对比发现,蚂蚁追踪解释成果不仅与人工解释和测井解释结果基本吻合,而且能够描述出更加详细的断裂系统.蚂蚁追踪技术具有快速、高效、高精度和受人为因素影响小等优点,该技术可以作为向自动化断裂系统解释迈出的一大步,必将极大地丰富现代三维地震解释技术.     

基于粒子群优化算法的波阻抗反演研究

波阻抗反演属于最优化问题，其目标函数可能包含多个在一定范围内连续的变量。传统的优化手段对某些函数存在难以优化，容易陷入局部解，收敛速度缓慢等问题。粒子群算法只考虑目标函数，对初始模型的依赖程度不高，可以随机地在全局域内进行搜索。通过分析粒子群算法的原理，提出了地震波阻抗反演粒子群算法的实现方法。详细地分析了粒子群算法的抗噪能力及算法中各参数对反演结果的影响，得出参数的最优组合。利用模型数据对该方法进行检测，在无噪情况下，反演结果与模型一致；在加入3%，10%和25%的噪声后，反演前后的相关系数分别为98.31%，93.27%和82.09%，证明了该方法的有效性。     

基于蚁群算法的油田注水系统优化

蚁群算法是模拟蚂蚁觅食过程,比较适用于离散优化问题。由于蚁群算法本身具有并行性、正反馈性及鲁棒性等特点,所以被成功应用在车间作业调度、组合优化等领域。在我国陆上油田中,注水采油是一种主要的采油措施,而且油田地面工程投资中,注水管网投资比例较大。为有效节约油田注水投资成本,通过蚁群算法求解油田注水管网布局数学模型,以得出优化管网最短路径。采用蚁群算法对外层泵站启停状态进行组合优化,通过粒子群算法优化内层泵站排量。蚁群算法可实现全局最优解,其求解高效性等均比一般算法好。基于蚁群算法求解油田注水系统优化设计问题具有可行性。     

改进的蚂蚁算法在试井曲线拟合中的应用

通过将带可变邻域搜索的进化策略引入解决组合问题的蚂蚁算法,得到了可以用于解决连续优化问题的改进的蚂蚁算法,并给出了优化步骤.将改进的蚂蚁算法应用于试井曲线的拟合中,并编写了计算程序.改进的蚂蚁算法与遗传算法的对比结果表明,前者的收敛速度和收敛值以及在多局部最优解问题上均优于遗传算法,并具有较强的实用性.     

时频电磁(TFEM)技术：数据联合约束反演

在油气勘探中,时频电磁（TFEM）数据反演可以利用更多的已知资料。充分利用已知资料有效减小反演非唯一性具有重要意义。建立联合反演目标函数,采用人工鱼群算法实现TFEM勘探水平电场和垂直磁场的联合约束反演;设计层厚度、电阻率和极化率等参数三类模型空间,以实现对不同层位参数的灵活约束,给出了模型参数空间设置的方法和规则,能够充分利用或多或少的已知资料对反演参数进行约束;同时提出了三类模型的分步反演方案,其中一些措施有效地减小了反演结果的非唯一性、提高了反演精度。模型测试和实际剖面反演表明,人工鱼群算法和分步约束的反演方案能够很好地克服反演的非唯一性并确保勘探精度和效果,有较强的实用性。     

基于逆算子估计的高阶AVO非线性反演

Zoeppritz方程线性近似式已被广泛应用于AVO反演方法研究中,但在界面差异明显时线性近似式难以满足精度要求,而高阶非线性近似式有助于解决此类问题。鉴于大多数优化算法并不太适用于求解非线性反演问题,本文提出一种新的AVO非线性反演方法：利用逆算子估计算法求解AVO反演问题,其直接求逆的思路有别于传统优化类反演算法的搜索方式,多解性显著减弱;应用Zoeppritz方程高阶近似式建立反演目标函数,提高了界面两侧差异明显时线性近似精度,还兼顾了纵横波速度比对AVO反演的影响。模型试算得知反演结果与模型值相符;实际应用结果表明,三参数反演结果与地震、测井信息吻合较好。这套基于逆算子估计的AVO反演方法具有较强的稳定性和可靠性,运用高阶近似式及选取合适的纵横波速度比是确保反演结果具有高精度的关键。     

确定性反演协同约束的叠后随机地震反演方法

在前人的工作基础上,提出了确定性反演协同约束的叠后随机地震反演方法。以序贯Gibbs扰动模拟、扩展Metropolises—Hastings （M-H）算法为核心,引入层序地层网格,自适应融入地质统计学、构造以及沉积模式等信息,整个反演过程无需计算地层的局部倾角或进行复杂的坐标转换。针对随机地震反演结果的高频成分仍具有较大的不确定性,造成不同实现展示的储层特征差异较大,结合序贯Gibbs扰动模拟与同位协同克里金,通过引入确定性反演结果的协同约束,进一步限定随机反演候选解空间,从而降低随机地震反演高频成分的不确定性。获得以下认识：①相比确定性反演,随机地震反演可以产生高分辨率的反演结果,其中垂向变差影响随机反演的垂向分辨率,横向变差影响随机反演的横向连续性。②与均匀地震网格相比,由于层序地层网格融入了构造和沉积模式等信息,因此更适合变差函数横向约束随机反演;借助重采样矩阵,在层序地层网格进行抽样模拟,在均匀地震网格进行褶积正演,整个反演过程既满足构造和沉积模式的约束,同时又符合地球物理原理。③通过引入确定性反演的协同约束,可进一步限定候选解的解空间,增强波阻抗随机反演结果与确定性反演结果的相关性,进而降低随机反演高频成分不确定性。实际数据试算表明,通过对比随机反演的四个不同实现,验证了所提算法的有效性。     

多次回溯高精度快速射线追踪方法研究

射线追踪的速度和精度直接影响地震资料的静校正和偏移成像的质量。针对复杂构造和不均匀介质中的地震波传播问题,提出了多次回溯高精度快速射线追踪方法。该方法基于费马原理,首先从震源出发选择目标点,以目标点为中心选定矩形计算网格,计算各网格点到目标点的旅行时,选择震源到网格点再到目标点的最小旅行时作为该目标点的传播时间,同时记录该点前一节点的坐标,这样介质中各目标点均有一条指向震源的射线路径;然后对射线进行回溯,对射线上的任意节点根据追踪半径确定回溯网格,计算地震波从震源到回溯网格中任意网格点再到目标点的传播时间,如果该时间比原目标点的传播时间短,则用该网格点替代原节点。根据精度要求选择合适的回溯次数更新节点信息,获得地震波传播的射线路径。模型试算结果表明,多次回溯高精度快速射线追踪方法是一种有效的初至波射线追踪方法。     

初至波与反射波旅行时多尺度渐进联合层析成像

针对应用单-波反演难以更准确、更全面地重构地下速度信息及层析正反演中网格剖分大小相互矛盾的问题,本文采用Humphreys等^[1]的数据加权算法,对模型空间和数据空间进行加权,并在反演中采用多尺度渐进层析反演;通过比较模型上各种波的理论旅行时与实际拾取的旅行时残差,更新模型速度及界面深度参数。模型资料试算结果表明,应用初至波与反射波旅行时联合层析整体上要优于单-波旅行时层析的结果;多尺度渐进层析反演能有效地解决层析正反演网格剖分大小的矛盾;在-定范围内,随着反演网格尺度的逐渐减小,反演精度也会逐渐提高。实际资料试算结果表明该方法是可行的,可以为高精度地震勘探提供精细的速度模型。     

井底形状随钻变化的描述方法及模型

把钻头钻进岩石过程中随钻连续变化的井底，按时间离散化为一系列时间点上的井底，用来描述井底形状的变化，再把各时间点上的井底按空间离散化为一系列网格点，用各网格点的坐标描述此时的井底形状，从而用时间的递推方法建立了随钻变化的井底模型。