| 电磁传播电阻率测井快速稳定的混合反演方法 |
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| 引用本文： | 薛继霜,邢光龙,杨善德.电磁传播电阻率测井快速稳定的混合反演方法[J].测井技术,2006,30(2):132-136. |
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| 作者姓名： | 薛继霜 邢光龙 杨善德 |
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| 作者单位： | 1. 燕山大学信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004
2. 吉林大学物理学院,吉林,长春,130023 |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目
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燕山大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 多参数阵列电磁传播电阻率测井(EPRL)资料的反演问题具有较强的非线性和多值性.高斯-牛顿法是求解这类问题的有效方法之一,但其反演的稳定性与精度对初值有较强的依赖性.微分进化算法可以有效地避开对初值的依赖性且其反演稳定性很好,但耗时量大效率较低.在高斯-牛顿法和微分进化算法的基础上发展了一种混合反演方法,即先用微分进化算法筛选得到好的初值,然后再用高斯-牛顿法反演得到最优解.经过一些资料的反演实践,表明该混合反演方法是一种快速、稳定、有效的反演方法.
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| 关 键 词： | 电阻率测井 阵列电磁传播 高斯-牛顿法 微分进化算法 混合反演方法 阵列电磁传播 电阻率 快速 稳定性 混合反演方法 Log Data Resistivity Propagation Electromagnetic Inversion Method Hybrid Steady 实践 最优解 筛选 发展 效率 时量 微分进化算法 依赖性 |
| 文章编号： | 1004-1338(2006)02-0132-05 |
| 收稿时间： | 2005-11-15 |
| 修稿时间： | 2005年11月15日 |
A Fast and Steady Hybrid Inversion Method for Electromagnetic Propagation Resistivity Log Data |
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| XUE Ji-shuang,XING Guang-long,YANG Shan-de.A Fast and Steady Hybrid Inversion Method for Electromagnetic Propagation Resistivity Log Data[J].Well Logging Technology,2006,30(2):132-136. |
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| Authors: | XUE Ji-shuang XING Guang-long YANG Shan-de |
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| Affiliation: | 1. School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China; 2. School of Physics, Jilin University, Changchun, Jilin 130023, China |
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| Abstract: | The inversion method for the array electromagnetic propagation resistivity logging(EPRL) data with multi-parameter is more serious nonlinear and multi-value.Gauss-Newton Method(GNM) is one method for solving that problem,but its stability and accuracy depend highly on initial value.Differential Evolutionary Algorithm(DEA) can avoid the dependence effectively and has a good stability,but it is very time-consuming and less efficient.In this paper,a hybrid inversion method has been proposed,which is based on GNM and DEA: Using DEA to get a good initial guess,then using GNM to get the optimal point.Numerical examples show that this hybrid inversion method is a fast,steady and efficient method. |
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| Keywords: | resistivity log EPRL Gauss-Newton Method(GNM) Differential Evolutionary Algorithm(DEA) hybrid inversion method |
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