地震优化非线性反演方法及应用研究

地震优化非线性反演方法是一种集遗传算法和人工神经网络技术的优势于一体的新技术，它采用混合智能优化学习方法，这种优化学习方法是将BP算法作为一个算子嵌入到自适应遗传算法中，以概率Pbp的方式进行搜索运算，从而，快速而精确地找到全局最优解。在嘉陵江组的实际反演研究中，由井点出发构造测井资料与井旁地震道的非线性映射关系，并自适应地更新这种非线性映射关系和自适应外推，以获得嘉陵江组的高分辨率反演剖面，这种高分辨率剖面清晰而详细地反映出嘉陵江组在纵横方向上的变化特征，有效识别这种薄储层，获得了很好的储层预测效果，并为钻井所证实，在嘉陵江组储层中获得高产工业气流。因此，地震优化非线性反演方法具有广阔的应用前景。     

带有横向约束的全局优化波阻抗反演方法及应用

地震波阻抗反演是一种基于地震数据得到波阻抗参数的非线性优化问题。不依赖于目标函数梯度信息的全局优化算法是求解地震波阻抗反演问题的有效方法。然而这类方法采用逐道反演的策略,忽略了相邻地震道的空间相关性,导致反演结果的横向连续性差。针对该问题,提出了一种融入旁道最优解的模型空间初始化方法约束波阻抗反演的搜索空间范围,以改善反演结果的横向连续性,进而提出了一种带有横向约束的多组变异差分进化地震波阻抗反演方法。合成地震记录算例表明,该方法相比于传统方法不仅具有更快的收敛速度,而且反演结果具有更好的横向连续性。此外,该方法被应用于胜利油田某区块的储层波阻抗参数反演,反演结果与测井资料有很好的一致性,且有效地刻画了储层砂岩厚度。     

基于遗传算法的叠前地震波形反演构建虚拟井曲线

叠前地震波形反演能够提供详细的地下地层特征，但由于其计算量大、数据和模型之间的非线性、目标函数的多极值和反演结果的多解性使叠前地震反演的实施成为一大难点。本文通过叠前和叠后混合反演技术采用遗传算法实现了深海无井地震反演。遗传算法思想简单、易于实现和使用、具有隐含并行性和全局搜索能力等优点，基于遗传算法的叠前地震波形反演得到了与井中实际数据基本吻合的速度和密度数据。     

基于自适应粒子群优化算法的波阻抗反演方法

针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法-自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方向的带权值组合进行全局寻优。该方法搜索速度较快,且具有较强的全局寻优能力。通过函数测试和波阻抗反演的应用,结果表明,自适应粒子群优化算法是一种适应能力较强的全局优化算法,用该方法进行波阻抗反演是可行有效的。      

小波多尺度井间地震层析成像方法

将小波多尺度分析的思想引入到井间地震层析成像非线性反问题研究，首次提出了小波多尺度遗传进化井间地震层析成像方法。该方法是一种非线性全局寻优算法，其解大大地优于线性化反演方法的解，并极大地提高了地震层析图像的分辨率和图像质量，很好地解决了复杂模型和大扰动模型成像的难题。另外，小波多尺度反演方法还能能够提供不同分辨率的反演图像，将有益于层析图像的解释。数值模型试验和实际工程应用结果表明该方法具有很好应用效果。     

大地电磁实码广义遗传反演算法研究

大地电磁反演问题通常表述为目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性,局部和全局方法都不能实现快速全局优化[4].针对局部线性方法易使解陷入局部极值,严重依赖初始模型,而传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、早熟收敛等问题.这里引进一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码广义遗传算法.该算法利用拟网格法初始种群和综合交叉策略,克服了早熟收敛现象,从而提高了遗传寻优的效率.理论模型反演与其它方法比较,结果说明遗传算法具有不依赖初始模型,不容易陷入局部极小,多点多路径概率搜索,以及隐合并行性等优点.     

基于GA-SVR的渗透系数参数反演方法

渗透系数参数反演的本质是优化问题求解,遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的新的全局优化求解方法,可以较好地用于求解诸如渗透系数参数反演等复杂非线性组合优化问题。基于结构风险最小化原理的支持向量机具有逼近复杂非线性系统、较强的学习泛化能力,可以用来计算渗透系数参数反演过程中的测点水头值。实验表明,基于遗传算法-支持向量回归机的地下水渗透系统参数反演拟合效果良好,能大大提升区间搜索效率,避免出现局部最优解,其参数识别精度符合实际应用要求。     

基于粒子群算法与混合罚函数法的有限元优化反演模型及应用

岩土工程优化反分析是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径。针对常规反演方法应用于岩土工程参数反演时搜索效率低的缺点,结合粒子群算法和遗传算法的特点,充分考虑二者的互补性,提出一种效率较高的全局优化算法,以测点的实测值与计算值建立一种新的评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,用混合罚函数法将约束问题变为无约束问题,构建了一种新的目标函数,将有限元程序ABAQUS作为一个模块嵌入到优化算法程序中,编制了有限元优化反演分析程序。并给出了应用实例验证了该法的有效性和实用性,是一种可行的参数反演方法,可应用于实际工程中复杂岩土介质初始应力场反演、渗流场以及位移反分析     

全局优化方法在物探计算技术中的新进展

全局优化方法在物探计算技术中的新进展吴立明许云乌达巴拉（应用地球物理系北京１０００８３）众所周知，地球物理反演问题本身的特点是非线性和多极值的。寻优求解方式有两类：局部优化方法和全局优化方法。传统的优化方法是首先将非线性问题作线性化近似，这样一来，使...     

用遗传算法反演一维声波介质

局部线性化的反演方法不仅在初始模远离真值时收敛速度幔，而且往往易陷入局部极大值中，而遗传算法（ＧＡ）便能解决这一问题，它是一种全局搜索法。强然它同模拟退火法一样利用转移概率进行搜索，但其收敛速度一般比模拟退火法快。本文引进了多个目标函数进行综合评价和实灾变过程，用单道地震道对一维声波介质的速度和密度同时进行了反演，反演了加噪地震道和含薄层介质模型，取得了满意的效果。     

波阻抗约束反演的几种方法

介绍三种理论与实际效果比较好的波阻抗反演方法,即宽带约束反演(BCI)、快速模拟退火算法(FSA)和正则化方法。BCI是一种线性迭代方法,FSA是一种具有全局寻优特点的随机搜索方法,正则化方法是通过对目标函数施加先验约束,来解决反演的病态问题———多解性和不稳定性。最后,使用正则化方法并结合快速模拟退火算法,进行了理论模型试算和实际资料处理,实用效果比较好。     

应用地球物理数据处理与分析

从理论和方法技术两个角度讨论了应用地球物理学数据分析当前存在的问题,并对当前学科发展前沿的非线性反演问题进行了重点分析。笔者认为,当前这个领域主要存在８个理论问题,它们影响了学科的发展,同时还存在４个方法技术问题,限制了应用效果。由于从地球物理数据中提取信息和数据处理中不可避免地产生人造假象是相互矛盾的,当前的研究方向是“最大限度地从地球物理数据中提取信息的同时,有效地抑制人造假象”。主要的研究应集中在非线性技术与地球物理反演的结合部上,以开创非线性反演的理论体系。这个体系应突破正则化思维的束缚,引入非线性系统自组织、地球物理场的非线性属性等新概念,融信息科学、数理科学与地球科学为一体,为全球能源资源的勘查开发和环境监控服务。     

Marquardt算法磁测三维反演方法策略

在磁法三维反演中,反演对象数目往往巨大,受限于当今的计算机技术与计算方法,在超大规模方程组的求解时遇到极大的困难。所以,在解决实际问题时能力非常有限,对于Marquardt算法磁测三维反演问题尤为突出。为此,在这里提出了两个较为有效的方法策略,即将模型组体化和将组体分类,并在理论应用中得到了较好的效果。     

评地球物理反演的发展趋向

自 2 0世纪 70年代以来 ,地球物理反演方法已走向成熟 ,这些方法包括地震走时反演与波场反演、层析成像反演、线性化迭代反演、仿真淬火法反演、遗传算法及联合反演方法等。地震反演的目标不仅仅是波速模型 ,而且是地球内部的精细组构和动力学过程 ,并向密度、各向异性及粘度等更多参数成像发展。波动方程线性化迭代反演基于开放物理系统状态发生相变的原理 ,要进一步改善模型参数化的技术和迭代过程的自组织 ;仿真淬火法与遗传算法基于自然过程的指数率或生物演化的优生率 ,可以相互结合以提高解估计的分辨率与置信度 ;联合反演要结合岩石物理性质的统计规律 ,才能取得兼容地质与综合方法的应用效果。地球动力学中的反问题不仅涉及偏微分方程系数项的求解 ,而且涉及初始条件或初始边界的求解 ,对地球动力学作用过程研究特别重要。     

地球物理反演中的差分进化算法

为避免传统线性反演过程中极度依赖初始模型的选取、易陷入局部最优解的问题,在综合研究现有地球物理非线性反演方法的基础上,引入了非线性领域群体智能算法—差分进化算法,并以电测深方法为例,建立起了差分进化算法的非线性反演模型,通过对所建模型试算及实测数据验证,证实该方法具有反演速度快、精度高等优点,并可推广应用于二维或三维电测深反演理论之中。最后将该算法在内蒙古某多金属矿勘查中进行了实际推广,取得了较好的效果。     

波阻抗反演中的全局寻优策略

针对常规基于模型的波阻抗反演方法严重依赖于初始模型的选择和易陷入局部最优等局限性，提出了一种新的全局寻优策略。该反演策略是在常规测井约束反演的框架中加入一定次数的遗传全局搜索机制。如果迭代过程一旦陷入局部最优解；就可以把已经形成的局部最优解作为寻优的新起点，在此基础上进行全局遗传寻优，搜索更优的反演结果。通过模型数值计算和实际资料处理，表明该反演策略具有跳出初始模型控制的优良性能和良好的实际反演效果。     

地球物理反问题中的随机反演理论

本文从最大后验概率密度观点出发，在数据噪音向量和待求模型向量为具有零均值的独立高斯随机过程的假设前提下，建立起了随机反演的非线性系统方程；给出了模型方差估计的函数表达式，并在文章最后，证明了反演解的稀疏性，即解释了随机反演的输出解的高分辨率特征。文章在最小二乘反演方法的基础上，发展并完善了随机反演方法的理论基础；揭示了随机反演方法与最小二乘反演方法之间的本质区别；阐述了随机反演方法的优越性，并指出了其广阔的应用前景。     

重磁反演约束条件及三维物性反演技术策略

重磁资料反演与其他地球物理反演一样也存在严重的多解性,要想得到好的结果,必须附加约束条件,而且尽可能是各种约束的组合。三维反演中多解性更加严重,同时与约束的结合又更加艰难。非线性的广义随机算法使反演求解过程稳定,约束条件容易结合,但计算速度和维数困难同样制约其发挥作用,采取针对性措施后,使三维反演进入实用化阶段。     

地质统计学反演及其在吉林扶余油田储层预测中的应用

地质统计学反演方法将随机建模技术与常规地震反演相结合,有效地综合地质、测井和三维地震数据,可以更加精确地描述储层的变化.在执行地质统计学反演前,首先应用稀疏脉冲约束反演,了解储层的大致分布,以求取子波和水平变差函数.地质统计学反演从井点出发,井间以原始地震数据作为硬数据,通过随机模拟的产生井间波阻抗,然后将波阻抗转换成反射系数,并用确定性反演方法求得的子波褶积产生地震道,通过反复迭代直至合成地震道与原始地震数据达到一定程度的匹配,反演结果是多个等概率的波阻抗数据体实现.反演结果符合输入数据的地质统计学特征并受地质模型的约束,它综合了测井的垂向分辨率高和地震的横向分辨率高的优势,结果的多个实现用于不确定性评价.     

激发极化法测深曲线反演方法及对比分析

在电阻率反演的基础上,运用等效电阻率进行激发极化法测深曲线的反演.通过对线性反演法、精确形式法、非线性反演法三种极化率反演方法的计算与分析,编制程序对水平层状模型进行反演,对比其在耗费时间和反演效果等方面的差别,认为非线性反演是理论上最好的方法,而在实际生产中建议采用线性反演方法.