用退火遗传算法进行地震波阻抗反演

退火遗传算法是模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)相结合的优化算法。其主要思想是利用模拟退火算法中的热槽法(概率分布函数)产生GA的群体初值,这样可以避免产生一些无用的群体,其结果既节省计算机空间,又节省计算时间,并且最终容易得到最优解。SA和GA交替运行,对GA的每一演化代,用SA对其进行局部搜索来改进GA的性能。利用退火遗传算法对地震波阻抗进行反演,目标函数可以达到10^-5数量级,这就使退火遗传算法的非线性方法能够应用于地震波阻抗反演中。     

地震波阻抗反演技术在层序研究中的应用——以准噶尔盆地为例

准噶尔盆地侏罗系地震大剖面应用ISIS波阻抗反演处理方法，通过确立正确的技术路线，结合岩性-波阻抗量板，钻井层序和地震层序，在波阻抗反演剖面上进行了岩性解释，地层格架解释和沉积环境解释，取得良好效果，为区域层序地层，沉积相分析提供了新的方法。     

地震波阻抗反演数据的理解和应用

如果你掌握了某一地区的地震、测井以及波阻抗资料,公司要你对其评价,你就要考虑种种问题,比如:对于波阻抗资料你该做哪些工作?通过何种手段得到的波阻抗?波阻抗能够提供哪些特殊的信息?其中会有什么陷阱或者人为的结果?在专用的地震数据解释工作站上如何解释这套波阻抗资料?怎样向管理部门汇报成果?本文就这些问题进行讨论。     

用改进的遗传算法进行地震波阻抗反演

为解决地震波阻抗反演的实际问题。在自然界生物遗传过程优选和进化原理的基础上对传统的遗传算法进行了改进。提出了改进的遗传算法(GA)首先取消传统的二进制编码、解码过程而使用五进制进行编码:然后是在遗传操作中引入Boltzman生存机制。使用改进的遗传算法对地震波阻抗进行反演,目标函数可以达到数量级,这就使退火遗传算法的非线性方法能够应用于地震波阻抗反演中。     

应用STGCN时空建模的地震波阻抗反演方法

现今,深度学习地震波阻抗反演方法通常是通过低维度的时序建模,忽略了空间构造拓扑结构信息,导致反演精度较低。针对此问题,提出了一种基于STGCN（时空图卷积神经网络）时空建模的地震波阻抗反演方法。该方法考虑到地震数据的空间构造拓扑结构及互相关性,使用马氏距离对地震数据进行空间邻近度的加权处理建立邻接矩阵;进一步通过切比雪夫多项式扩大空间感受野的同时减少参数量,高效地提取地震数据的空间构造特征,同时利用门控循环单元捕获其时序相关性;最后构建时空图卷积单元实现基于STGCN的地震数据与波阻抗在时间和空间两个维度的映射。模型测试及实际资料反演结果表明,该方法在提高反演精度的同时对噪声具有一定的适应性,并可以很好的体现地层的横向变化。     

用改进的遗传算法进行地震波阻抗反演

为解决地震波阻抗反演的实际问题。在自然界生物遗传过程优选和进化原理的基础上对传统的遗传算法进行了改进。提出了改进的遗传算法(GA)首先取消传统的二进制编码、解码过程而使用五进制进行编码:然后是在遗传操作中引入Boltzman生存机制。使用改进的遗传算法对地震波阻抗进行反演,目标函数可以达到数量级,这就使退火遗传算法的非线性方法能够应用于地震波阻抗反演中     

应用时域卷积神经网络的地震波阻抗反演方法

地震波阻抗反演是储层预测研究的一种重要手段,线性地震波阻抗反演方法求解精度依赖于初始地质模型,而完全非线性方法可望得到高精度求解结果。有鉴于此,首先利用全卷积神经网络、因果卷积、膨胀卷积和残差块构建一个时域卷积神经网络(TCN),以建立地震数据与波阻抗之间的非线性映射关系;然后通过该网络对样本进行训练得到反演映射模型,进一步将地震数据输入该模型得到地震波阻抗。正演数据及实际数据测试结果表明,所提方法实现了地震数据到地震波阻抗间的映射,为地震波阻抗反演提供了具有并行计算能力和自适应结构的智能化方法,并在港2025区块砂泥岩储层预测中得到成功应用。     

基于深度学习的三种地震波阻抗反演方法比较

神经网络结构的差异性导致深度学习效果不同。为此,在对比全卷积神经网络(FCN)、卷积循环神经网络(CRNN)和时域卷积神经网络(TCN)的三种网络结构的基础上,通过正演模型测试,对比、分析基于上述三种深度学习的地震波阻抗反演方法的精度和计算效率;然后通过实际资料应用进一步对比三种方法的效果。模型测试结果表明,基于TCN的波阻抗反演的计算效率和反演精度相对较高,基于TCN、FCN和CRNN的波阻抗反演用时分别为82、68和264s,皮尔逊相关系数分别为99.15%、97.84%和98.14%。实际资料应用表明,基于TCN的波阻抗反演结果与测井资料更加匹配。该结论可为智能地震波阻抗反演方法的优选提供参考。     

相对波阻抗数据体约束下的多井测井参数反演方法及应用

本文从理论上分析了基于模型的波阻抗反演主要存在的问题 :第一 ,初始波阻抗模型的建立基于经验而导致多解性 ;第二 ,合成地震记录与井旁地震记录拟合程度的不均匀性造成模型化现象。为此文中提出了一套基于相对波阻抗数据体约束的多井测井参数反演方法 ,其中相对波阻抗数据体采用道积分算法来获取。文中还解释了道积分算法在频率域的物理意义——在有效频带对地震记录做 - 90°相移。通过实例 ,分析了在相对波阻抗数据体约束下的多井测井参数反演方法 ,从而证明了该方法的实用性和可操作性。     

基于BP网络和遗传算法的波阻抗混合反演

针对BP网络和遗传算法（GA）波阻抗反演精度较低且效率不高等问题,提出一种基于BP网络和遗传算法的混合波阻抗反演方法。该方法利用BP算法计算出一定精度的波阻抗初始模型后,再利用改进的遗传算法对该初始模型进行迭代反演,可得到精度更高的反演结果。BP-GA混合波阻抗反演算法简化了二进制的编码解码过程,对BP和GA进行了优化,在保证一定精度的条件下提高了收敛速度,分别用不同子波、不同初始模型和不同噪声试验了该方法的效果,并用实际资料验证了该算法的有效性。     

带模拟退火的拟ＢＰ神经网络在伊朗某地区重力资料反演中的应用

选用目前非线性方法中的２个研究热点,即ＢＰ神经网络和模拟退火算法,用优化后的ＢＰ神经网络为主框架,结合位场反演的特点,在反演过程中引入模拟退火算法,这样既利用了ＢＰ神经网络指导学习的功能,提高了局部搜索性能,又利用了模拟退火算法的概率突跳性,实现了最终的全局收敛性,从而在减少多解性和提高反演的速度和精度等方面有了新的进展。通过模型试验,验证了该方法的有效性。本方法应用于伊朗某地区的重力资料反演,较好地反映了剖面的地质情况。     

用Hopfield神经网络反演横向各向同性介质参数

本文用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对横向各向同性介质的各向异性参数反演作了初步研究,首先简述Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络,说明该网络具有能量单调下降但并不保证收敛到能量最小的特性,然后详细推导出了运行网络的权系数和输入项公式。     

叠后地震道反演的随机爬山法

本文在Ｈｕａｎｇ等人提出的随机爬山法基础上,使用Ｉｎｇｂｅｒ给出的依赖于温度的似Ｃａｕｃｈｙ分布产生的新模型,构造一种叠后地震道反演的新随机爬山法。此法的基本思路是将目标函数定义为归一化的相似系数Ｅ,通过ＳＨＣ法反演得到一个波阻抗模型使Ｅ达到极大值。     

砂砾岩储集层的地震反演方法

T719井区位于东营凹陷宁海断裂构造带的T94断层和胜北断层文汇区下降盘,沙四段-沙三段沉积期的古地貌沟梁相间,发育了夹于烃源岩内的规模较大的深水浊积扇体,主要储集岩为含砾砂岩和砾岩,其厚度差异较大,横向变化非常快。为研究储集层的变化细节并精细预测其分布,采用经高分辨率处理的纯波带地震数据、以测井资料为约束条件,用神经网络技术建立精细波阻抗初始模型,再利用拟线性方法细微调整,在最终反演出的具有较宽频带的绝对波阻抗剖面上,砂砾岩扇体与波阻抗的对应关系良好,其分布范围与实际钻探结果吻合。图3参5     

波阻抗约束反演及储层物性参数计算方法

简要地介绍了宽带约束反演的基本实现思路，并着重介绍应用人工神经网络方法将约束反演得到的波阻抗转换成储层物性参数的方法。在储层参数计算中，应用了ＲＢＦＮ网络求取预测函烽，并对预测函数进行显著性估计。该方法在塔里木盆地塔北牙哈下第三系储层分析中应用效果良好。     

模拟退火波阻抗反演及其应用

地震反演技术在油气地质储量研究及井位部署等方面的应用广泛。由于地震资料的带限性,使得反演时的目标函数在多处存在极小值,需通过在模型空间的广泛搜索寻求全局最优解。模拟退火波阻抗反演方法是寻找全局最优解的较好方法之一,它与约束稀疏脉冲反演及宽带反演方法不同,通过使全局最优对地震资料进行波阻抗反演。该方法综合利用石油地质、地球物理等进行约束反演,最终得到详细的储层模型,其波阻抗反演剖面的分辨率明显高于目前广泛使用的约束稀疏脉冲反演结果。     

利用模拟退火算法实现地震叠前反演

讨论了叠前同步反演和模拟退火算法的基本原理,介绍了利用模拟退火算法实现叠前同步反演的技术流程,把实现叠前同步反演分为高保真地震数据处理、共角度道集生成、子波提取和同步反演四大步骤,并重点叙述了模拟退火算法在叠前同步反演中的应用。该方法在苏里格气田砂岩分布及有利含气区预测的应用结果,验证了其有效性,同时表明该方法具有运算速度快、算法稳定、预测效果好等特点。     

油田产量构成二层规划模型及其应用

本文利用神经网络方法建立了采油厂的各开发指标与其影响因素的关联关系,然后把石油公司看成一个具有递阶性的二层系统,应用二层规划理论建立了油田产量构成二层规划模型。实例表明这种油田产量规划方法更具有合理性、实用性和科学性,可以使油田开发规划更适应开发和经济的发展,使其实现稳产、可持续性发展和更大的经济效益。