大剩余静校正量求解的两步法

本文通过分别对非线性和线性反演方法的优缺点进行分析，提出了一种求解地震自动剩余静校正问题的两步法。该方法首先利用非线性方法获得线性反演方法的初始解，再利用线性反演方法获得最终的高精度解。在非线性反演阶段采用较小的静校正量模型空间，加快了非线性反演的收敛速度。模型和实际资料的计算表明，该方法较好地解决了获得的静校正量精度越高、计算效率越低的矛盾，可用于地表地质条件较为复杂地区的地震资料的静校正处理。     

基于均匀设计的自动剩余静校正方法

基于均匀试验设计方法,提出了一种具有较高计算效率的自动剩余静校正算法。该算法利用均匀试验设计方法在庞大的解空间中确定候选解,利用模拟退火规则来选择候选解,从而用少量的计算就能使候选解在模型空间分布更加均匀,提高搜寻全局最优解的速度。同时采用模型的不同分量的温度参数和退火过程的选取方法,使退火过程具有自适应的特点。该方法克服了常规模拟退火方法所具有的寻优空间不均匀以及不同模型分量的退火过程完全相同的缺陷。通过实际地震资料的计算证明,该方法是合理、有效的。     

非线性混合迭代算法在静校正中的应用

静校正的准确与否直接影响地震资料的处理效果.常用的非线性反演方法,目标函数易于陷入局部极小,得不到最优解,影响静校正的精度.采用非线性混合迭代算法,大大提高了找到目标函数全局极小的概率,从而提高了静校正的精度.对新疆某地区实际资料处理结果表明,该方法取得了较好的应用效果.     

大剩余静校正量求解的多尺度反演方法研究

 文中针对大静校正量的剩余静校正问题,提出了基于模型道的剩余静校正方法。通过分析,找出了大静校正量使基于模型道的剩余静校正反演方法产生周波跳跃的原因,并指出在形成模型道的地震波频率上限与最大静校正量之积足够小的条件下,通过叠加形成的模型道是可靠的。据此建立了合理的基于模型道的多尺度剩余静校正方法,并进行了理论数据和实际资料的试算。试算结果表明,该方法可在一定程度上有效解决大静校正量的周波跳跃问题。该方法既具有非线性反演剩余静校正方法的计算效果,同时又具有线性反演方法的较高计算效率的特点。     

模拟退火静校正

模拟退火静校正技术摆脱了常规静校正方法的框架,它采用非线性反演技术——模拟退火,求解地表一致性静校正问题,能较好地克服低信噪比、大静校正量引起的周期跳跃。分析了常规剩余静校正方法的欠缺,阐述了模拟退火静校正技术的方法原理和在现有计算机运行速度条件下,求取全局最优解的可能性,并通过理论模型验证了该方法的可靠性。经实例分析证实,此方法在解决复杂地表结构引起的大静校正问题时,优于常规静校正方法。     

随机共轭梯度反演法

本文提出一种新的非线性反演方法－随机共轭梯度法。该方法采用非启发式反演方法,快速收敛到某一极值;再用启发式反演方法跳出局部极值;然后使用非启发式反演方法收敛到另一局部极值,反复进行此过程;并在解空间范围内搜索,保留所有的局部极值,最终确定最优解。它继承了随机爬山法能够全局寻优、共轭梯度法计算速度快和精度高的优点,能快速搜索到全局最优解。试验证明,这种方法是一种高效的反演算法,特别适用于求解晨线性、     

改进的郭涛算法在剩余静校正中的应用

在低信噪比地震资料处理中,剩余静校正是其中的关键处理环节。传统的剩余静校正方法容易陷入局部极值,难以实现全局寻优,从而造成叠加剖面成像效果不佳。为此,提出了一种高精度的非线性剩余静校正方法,该方法以互相关值最大为目标函数,采用了逐步缩小范围的郭涛算法进行剩余静校正量的全局寻优。通过理论模型和低信噪比资料的测试表明,该方法优于传统的剩余静校正方法,能够快速逼近全局最优解,并且能够有效改善低信噪比地震资料的成像效果。     

一种改进的遗传算法及其在剩余静校正中的应用

本文综合利用模拟退火和遗传算法的特点，给出一种改进的遗传算法，即根据模拟退火的概率分布函数提供群体的初值，然后使用遗传算法的选择算子和杂交算子进行搜索，在此基础上，再降低温度提供新的初值，进行反复迭代，从而搜索到全局最优解，通过估计剩余静校正的模拟试验表明，该方法只需要较小的群体规律，与常规的遗传算法相比，没有其它更多的控制参数，且全局收敛的效率有了很大的提高。     

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。     

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。     

非线性反演方法在剩余静校正中的应用

估算剩余静校正量本质上是一个非线性反演问题。当地震资料的剩余静校正量大、信噪比低时,利用线性反演方法不能有效地拾取静校正量。文中分别采用最大能量法和模拟退火法两种非线性的反演方法来估算炮点和检波点的剩余静校正量。这两种方法是将负叠加能量作为目标函数,静校正量作为模型参数。估算最佳的剩余静校正量需要确定多维目标函数的全局极小值。最大能量法的结果受初始静校正量的影响,它的解容易陷入目标函数的局部极小值。模拟退火法不受初值的影响,可以求得目标函数的全局极小值或其近似值。     

几种静校正方法在苏里格气田的应用

苏里格气田地表条件复杂,北部为沙漠、草原区,南部为黄土塬地貌,沟壑纵横、梁峁交错。如何解决不同地表类型的静校正问题是地震资料处理的关键。探讨和分析了折射波静校正、走时层析反演静校正和初至波线性拟合静校正等方法在该气田多个工区的应用效果。结果表明,折射波静校正方法对于具有稳定折射层的地区,应用效果较好;走时层析反演静校正是一种非线性反演近地表速度模型的方法,可以有效地解决复杂地区的静校正问题;初至波线性拟合静校正是一种剩余静校正方法,可以进一步解决残余的静校正。因此,解决苏里格气田复杂地表的静校正问题必须根据实际地表地质条件,采用组合静校正,实现多种静校正方法的优势互补和有机组合。     

波动方程多尺度反演

本文基于多尺度反演思想提出波动方程多尺度反演方法。该方法的基本思路是：对反演的目标函数进行多尺度分解．在每一尺度下利用正则化方法反演求解，克服了反演问题的不适定性，获得全局最优解．使得反演结果的分辨率和保真性得到提高。本文利用小波变换实现多尺度反演，并且是先通过在大尺度上反演得到一个比较好的参数估计．再将此估计作为较小尺度的初值进行反演．直至获得全局最优解。文中的应用实例说明了该方法具有对初始模型依赖性低、收敛速度快、反演结果稳定的优点。     

多尺度地震剩余静校正方法及应用

对常规的剩余静校正反演方法进行了分析,找出了大静校正量使剩余静校正反演产生“周波跳跃”的原因,发现模型道的质量与地震波的视周期有关,大静校正量是一个相对量,当静校正量大于地震波视周期的一半以上时,模型道质量变差,线性反演方法会出现“周波跳跃”现象,据此建立了合理的基于模型道的多尺度剩余静校正方法,该方法通过尺度变换,把小尺度下的大静校正量问题转变为大尺度下的小静校正量问题,从而避免“周波跳跃”的产生,同时考虑大尺度的静校正精度低的问题,采用多尺度逐步校正方法实现大静校正量的计算。实际资料的试算表明该方法是有效的,具有线性反演方法的较高计算效率特点,便于处理人员使用。     

地震道的非线性约束反演

对于复杂波场储层研究，非线性反演在解空间的性质、状态方面比线性反演更具有优势。基于非线性最优化理论，本文提出了构造测井约束下的地震资料非线性反演方法，该方法综合了测井约束反演和宽带约束反演等线性反演方法的优点。实际地震资料的处理结果表明，该方法运算速度快、稳定、精度高，在油气储层研究中具有良好的应用前景。     

遗传算法及其在剩余静校正中的应用

遗传算法是近期发展起来的处理非线性优化问题的一种方法。估算剩余静校正量本质上是一个非线性优化问题，而常用于评价解估计的目标函数却是一个具有多极值的非线性问题。当地震资料中的剩余静校正量大，信噪比低时，常规的局部线性反演方法往往易于陷入局部极大值之中，且严重依赖于初始模型的选取。遗传算法则是一种全局搜索方法，能较好地解决这一问题。