电磁勘探中磁场的直接测量方法

介绍了超导量子干涉仪直接测量磁场的基本原理；分析了用超导量子干涉仪直接测量磁场的可行性及其优越性；指出了超导量子干涉仪可能的潜在用途。研究表明，超导量子干涉仪的响应速度、动态范围和灵敏度均能满足地球物理勘探的需要。     

提高一维波动问题快速求反的稳定性和精确性的新方法

引言地震勘探反问题是地球物理界最热门的研究课题之一。人们在理论和算法上对求解反问题均已作过许多探讨,其中不适定性和计算量大是研究该问题存在的主要困难。针对这一问题,文献1～3对一维波动方程反问题作了一些探索性的研究。本文对一维波动方程反问题给出一种逐层快速反演方法,并引入约束条件,建立了带约束的变目标规划问题的优化算法。该方法既具有递推求解反问题方法计算量小的特点,又能克服诸如文献2、3     

基于MPI并行实数编码混合遗传算法的波阻抗反演

地球物理反演的局部线性方法易使解陷入局部极值,并严重依赖初始模型,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,为此,提出了一种解决地球物理反演问题的并行实数编码混合遗传算法（MRCGA）。该方法采用拟网格法初始种群、综合交叉策略和线性算子,实现了并行实码混合遗传算法。理论模型试算证明了该算法反演地震波阻抗的有效性。     

模式识别方法及其在地球物理勘探中的应用

将模式识别方法应用于地球物理资料处理,近年来已引起了国内外学术界的注意。模式识别可以使我们充分利用在野外获得的资料,从中“榨取”出更多的地质信息。它不仅可能自动提取我们所需要的地球物理资料,而且还可能对所提取出来的资料自动进行“解释”。本文主要说明在用计算机进行地球物理资料的自动处理和解释时,可以把其中一些问题归结为模式识别问题,从而可以运用模式识别的许多原理和方法。文中简要介绍了统计模式识别和结构模式识别两大类方法的一般原理。较详细地介绍了用句法方法识别波形和标记的松驰算法,以及它们在地球物理资料自动处理中可能的应用。这是一个值得注意的、有价值的研究领域。     

图像处理在地球物理学中的应用

地球物理资料以图像的形式表达，不仅直观形象，还能应用图像处理技术对其进行处理和分析，提高其解决地球物理、地质问题的能力。文中介绍了几种地球物理图像的表达方式，对图像处理在地球物理领域的应用情况作了综述，指出目前在地球物理数据处理中应用广泛的是图像增强、重建和分析技术，基于图像处理的多源信息的综合分析是地球物理研究的趋势；考虑到地球物理图像与一般意义上图像的差异，对图像处理过程中应该注意的问题给出某些认识；结合在地球物理研究中日益渗透的地理信息系统技术，对图像处理在地球物理中的应用作了展望。     

扩散蒙特卡罗反演方法及应用

扩散蒙特卡罗方法是量子力学中研究多体系统的一种有效数值计算方法,具有较强非线性搜索能力,能够更好地求得全局最优解。本文将该方法从量子力学范畴引入到地震反演这样的经典系统,通过数值模拟试验验证了该方法的可行性。在此基础上,进行了实际地震资料的反演,获得了较好的反演结果,表明把扩散蒙特卡罗方法应用于地球物理反问题的求解是成功的,它适合于非线性、多极值的地球物理反演问题,在避免陷入局部极小等方面有着一定的优势。     

基于快速自适应量子遗传算法的钻井参数优化

由于现有钻井参数优化方法求解时效率低、精度受限,提出了基于斐波那契数列的自适应量子遗传算法。利用斐波那契数列来实现非线性自适应的量子旋转门更新策略,将负指数运算转化为简单的除法运算,将算法的时间复杂度由O(cx)降低为O(1);在搜索过程中,考虑到相邻2代的目标函数适应度相对变化,将变化率引入计算方法,实现自适应地调节量子旋转门转角步长。实例计算表明,提高转速或钻压都能降低单位钻井成本,不同的转速和钻压配合可以获得最佳的经济效益,新算法具有收敛速度快、效率高的优点。     

应用Qt开发地球物理软件的优势

随着地球物理勘探技术的发展,地球物理软件开发面临着越来越大的挑战。高效率地开发高质量的地球物理软件不仅需要优秀的地球物理算法,而且也需要强有力的开发平台。本文介绍了Qt的跨平台且易于实现的交互、丰富的图形用户界面等特性,阐述了应用Qt开发地球物理软件的多种优势。     

地球物理高性能计算的新选择：GPU计算技术

随着地球物理对高性能计算需求的不断提升，集群系统节点规模不断提高，一方面大大提高了系统建设、运行、维护、管理及应用软件开发的复杂性，另一方面在提高系统总体性能方面也受到越来越大的制约。随着微电子技术的发展，GPU计算技术与可重构计算技术，将有可能替代集群计算技术成为高性能计算的主流技术。充分利用GPU并行处理能力，可以将GPU作为计算加速器为基于CPU的通用计算平台提供高性能的科学计算能力补充，这样可以在现有通用计算平台的基础上实现高性价比的高性能计算解决方案。GPU计算平台上的应用软件开发比可重构计算平台上的应用软件开发要容易得多，这一点使得GPU计算技术可以更早地广泛应用于地球物理领域。GPU计算产品已达到很高的性能，相应的软件开发环境也已推出，对于GPU计算平台应用软件开发技术的研究将使得GPU计算技术在不远的将来广泛地应用于地球物理计算中。     

地球物理反演中遗传算法编码进制的讨论

遗传算法在地球物理勘探领域中已经得到越来越多的应用。但通常遗传算法中普遍使用的二进制编码其编码的长度比较长,会浪费存储空间和增加译码的工作量。通过一个简单的地球物理反演问题的计算结果可以看出,在某些情况下,一些别的进制的遗传算法能够取得较高的计算精度或较快的计算速度,极大地提高了遗传算法的效率,显示出其相对于传统的二进制编码的优越性。这对在以后的研究工作中用遗传算法进行地球物理反演提供了一个很好的思路。     

基于免疫算法的地球物理反演研究

 免疫系统是一种高度进化的生物信息系统，能够识别和消除病原体，具有学习、记忆和模式识别能力。本文基于免疫系统原理，首次将免疫算法用于地球物理问题反演。文中将生物免疫过程与地球物理问题反演的基本概念进行了相应的对比，并给出了免疫算法的流程。免疫算法采用基于亲和性的概率选择和浓度控制策略，以及记忆库功能，能够很好地改善传统非线性反演方法易早熟、难收敛的弊端。通过对大地电磁理论模型和实测数据比较，表明该方法是一种较为精确、稳定收敛,能够成功应用于地球物理反演问题的实用方法。     

“信息技术在地球物理勘探领域的应用”征文通知

20世纪 70年代初 ,随着计算机技术在石油地球物理勘探领域的应用 ,地球物理技术有了长足的进步。进入 90年代后 ,网络、数据管理和存储等信息技术的日新月异的变化 ,已经和正在影响并带动地球物理技术进一步地创新和进步 ,使得勘探企业的整体业务能力得到大幅度提升。为充分展示信息技术在地球物理勘探领域的应用 ,使大家有一个交流和学习的机会 ,中国石油物探学会、东方地球物理公司信息管理部和信息中心 ,拟定于 2 0 0 5年 6月下旬在福建厦门举办“信息技术在地球物理勘探领域的应用”专题学术研讨会 (具体时间、地点另行通知 )。为筹备好…     

油气勘探中常规地球物理方法的发展

含油气储层的勘探方法研究,是地球物理研究的重要方面。本文针对国内外各种常规地球物理勘探方法进展状况,尝试将各种地层勘探方法进行归纳,并从数据精度、勘探成本和适用范围方面对各种方法进行评价分析;在此基础上对油气勘探方法的发展方向及未来几年内可能取得突破性进展的研究领域等热点问题进行了探讨。研究表明,面对各向异性介质,必须大力发展多波多分量勘探技术、P-S转换波勘探技术、强化各向异性介质正、反演模型研究及发展勘探技术,进一步提高勘探精度、降低勘探成本。     

基于机器学习方法的天然气水合物稳定带厚度计算

随着互联网大数据发展,人工智能算法逐渐能自动学习数据特征和挖掘大数据隐藏的信息,且其预测结果具有极高的准确度和可靠性。机器学习是人工智能的核心算法,目前已应用于多个领域,在地球科学领域的应用也已兴起。天然气水合物稳定带是评估水合物资源潜力的关键参数,其准确性直接影响水合物勘探进程和结果。前人在计算水合物稳定带厚度时往往采用较为简单的模型,忽略气体组分、热导率等因素的影响,计算结果存在较大偏差。基于不同海水盐度和气体组分条件下的天然气水合物实验数据构建机器学习模型,利用机器学习算法预测天然气水合物的相平衡条件;进而结合南海北部的气体组分、热流、热导率等数据,计算得到南海北部水合物稳定带厚度。结果分析表明机器学习模型预测的水合物相平衡曲线与实验数据高度吻合,决定系数高达0.997。计算的南海北部水合物稳定带厚度与水合物钻井和地震资料揭示的结果基本一致。 本研究提供了一个机器学习算法在水合物稳定带厚度估算中的应用实例,表明人工智能算法在未来天然气水合物资源预测和潜力评价中具有较大的应用前景。     

免疫量子粒子群算法在地震层析反演中的应用

在地震走时层析静校正中,反演算法优化一直是个技术难点.与传统的线性反演算法不同,启发式群集智能算法具有自适应、自学习、智能搜索等全局寻优特点,成为一个高效的全局非线性寻优算法.引入量子行为的粒子群优化算法基于概率选择机制,能够有效地克服早熟现象,改善全局搜索能力.在此基础上,将免疫进化算法中的疫苗接种、克隆选择机制引入地震层析成像反演中,以增加抗体的多样性,进一步指导粒子的全局搜索行为,形成了免疫量子粒子群算法.通过理论模型与复杂近地表的静校正资料试算,验证了算法的可行性.     

综合简约Hessian SQP算法及在多元精馏优化中的应用

针对化工系统流程优化问题中决策变量子空间维数低的特点,提出了基于坐标基分解的综合简约Ｈｅｓｓｉａｎ ＳＱＰ算法,并直接用于大规模优化问题求解;同时,在算法中引入拟拉格朗日函数的概念,用有限差分法综合处理简约ＱＰ问题目标函数的一次项系数,进一步提高了优化计算和求解的可靠性。     

地球物理CT成像中的代数重组技术评述

本文详细讨论了地球物理CT成象中的代数重组法的模型建立和各种实用算法的理论基础。从离散反演问题代数方程求解的Hilbert空间变换和逼近理论及Banach空间摄动原理出发,勾通了各类算法之间的关系。并对各种算法进行了评述,以期发挥这种成象方法的实际应用效果。     

地球物理勘探技术所面临的挑战及可能的数学解决方案

分析了目前油气勘探中急需地球物理方法解决的挑战性问题 ,指出这些问题可以归结为解决地下构造和油藏属性的问题。针对这些问题 ,提出了地球物理勘探技术未来可能取得突破的领域 ,指出吸收与集成其它学科的新技术和新方法 ,发挥现代数学与高阶统计方法相结合的重要作用 ,是取得突破的关键。文中对可能的数学解决方案进行了展望     

量子行为的粒子群算法在叠前AVO反演中的应用

 量子行为的粒子群优化算法突破了粒子群优化算法所遵循的牛顿随机搜寻,在搜索过程中加入了量子运动,既改善了全局优化的能力和收敛速度,又减少了算法中需要控制的参数,有效地解决了传统粒子群优化算法无法收敛到全局最优解的问题。基于量子行为的粒子群优化算法原理简单,需要控制的参数很少,易于实现,可以进一步用于多参数、多极值地球物理反演。本文使用基于量子行为的粒子群优化算法进行叠前AVO弹性参数反演,无噪声和加噪声模型的反演结果说明了算法的有效性和稳定性,以及良好的抗噪性。     

Joint inversion of petrophysical parameters based on Bayesian classification

应用地球物理资料进行储层物性参数反演是储层预测及综合评价的重要步骤。基于贝叶斯分类的储层物性参数联合反演方法综合应用统计岩石物理模型和蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯反演框架下,基于贝叶斯分类算法计算储层物性参数后验概率分布,实现多种储层物性参数的联合反演。该方法不需要进行复杂的模型初始化,而是通过统计岩石物理模型建立储层物性参数与岩石弹性参数之间的关系,进而与叠前地震反演相结合,不仅能模拟地球物理随机特性,还能解决常规物性参数反演方法对测井资料过度依赖的问题。海上某区块实际资料应用结果表明,该方法能为储层精细描述提供多种物性参数,并可对反演结果的误差进行定量评价。