应用模拟退火法反演横波速度

为了能够直接从地震资料中获得横波速度，本文在一维层状介质假设条件下和已知纵波的速度和密度（纵波速度和密度可由文献２中方法获取，密度也可由该地区的经验公式求取），得用常规资料进行平面波分解后作输入记录，再应用模拟退火法反演横波速度。通过理论计算和井数据试算结果表明，在纵波速度和密度没有误差时能够准确的反演出横波速度；在纵波速度有误差的情况下也能得到较好的反演结果。     

多参数优化在模拟退火法波阻抗反演中的应用

多参数优化的模拟退火法波阻抗反演是通过地震资料信噪比、相邻道的相关性、初始模型偏差、反射系数门槛值等约束条件,采用能避免目标函数值陷入局部极值区而获得全局最优解的模拟退火法来实现的。介绍了方法的基本原理,给出了它在实际地震资料处理中的实现步骤,即：高分辨率处理、合成记录及层位标定、子波提取、初始模型建立、模拟退火反演和多参数约束条件的调整。实际资料应用表明：与常规波阻抗反演相比,该方法可以提高地震资料反演的分辨率;原始地震数据相干体切片和波阻抗相干体切片的断层位置均与构造图的断层位置一致,但与原始地震数据相干体切片相比,波阻抗相干体切片可为解释断层提供较好的依据。     

用Moebius反演做地震道反射系数反演

Ｍｏｅｂｉｕｓ反演属于数论范畴。Ｍｏｅｂｉｕｓ反演不仅仅是提供一种新的反演手段，更重要的是从数学上找到一种积分形式，Ｍｏｅｂｉｕｓ反演是一种直接求解的方法，不需迭代，计算量小，稳定性好，文中介绍了该技术的反演基本原理，它主要是将地震记录进行对数坐标变换，从而引用Ｍｏｅｂｉｕｓ的反演方法，其中主要一点是假设地震子波是非零完全积性函数，在反演基础上，再作反对数变换，就达到反演的目的，文中列出了Ｍｏｅｂ     

多参数优化的模拟退火法波阻抗反演

多参数优化的模拟退火法波阻抗反演是通过调整地震资料信噪比、相邻道的相关性、初始模型偏差、反射系数门槛值等约束条件进行地震资料反演的。该方法可以把对地质、物探和测井资料的认识结合到反演中，从而有效地监控反演的结果，得到能真正反映地层岩性的波阻抗。介绍了方法的基本原理，给出了方法实现的具体步骤，包括高分辨率处理、合成记录及层位标定、子波提取、初始模型建立、模拟退火反演和多参数约束条件的调整等。实际资料应用表明：①与常规波阻抗反演相比，该方法可以提高地震资料反演的分辨率；②原始地震数据相干体切片和波阻抗相干体切片的断层位置均与构造图的断层位置一致，与原始地震数据相干体切片相比，波阻抗相干体切片可为断层解释提供更好的依据。     

约束模拟退火反演

模拟退火算法的最大优点是可以突破寻优过程中局部最优的限制，所以该方法适用于解决地震反演中普遍存在的非册凸性目标函数的最优化问题。本文讨论了用模拟退火（ＳＡ）法进行地震资料的参数反演以及约束条件对反演过程的控制作用。约束条件包括模型参数取值范围和选择初始模型，加入约束条件提高了模拟退火反演的收敛速度，使反演解更为合理。通过理论模型试算和实际资料试处理，证明该方法精度高，实用性强。     

自适应优化参数模拟退火的叠前地震联合反演方法

叠前地震反演是一种地震数据定量处理与解释的重要技术,全局优化算法是叠前地震反演中一种有效的弹性参数估算方法。作为一种主要的全局优化算法,模拟退火算法广泛用于地震数据反演,但该算法涉及的多种优化参数(如初始温度、扰动范围等)对反演结果具有重要影响。模拟退火参数优化主要是通过模型试算进行设置,但此类经验性方法易引入误差,不具备推广性。为此,提出了一种基于自适应优化参数模拟退火的叠前地震联合反演方法。首先,联合贝叶斯线性反演与模拟退火非线性反演方法,通过线性反演结果驱动后续优化参数的估算及先验模型的构建;其次,针对不同地震道的数据差异,逐道计算适用的初始温度及扰动范围,有效提升了算法的适用性及稳定性。合成数据测试及实测资料应用表明,相比常规模拟退火反演方法,该方法的弹性参数反演结果与测井数据的相关系数更高。     

三维宽带约束反演中的正反演联合层位标定及子波外推技术

在现今的各种地震反演商用软件中，只给用户提供层位标定后深－时转换的测井速度曲线，不提供深－时转换后的原始测井速度曲线。这样做对层位标定要求不严的Ｇｌｏｇ在软件是可行的。     

基于自适应震源子波提取与校正的瑞利波波形反演

近年来,基于瑞利波的全波形反演技术取得了较大进展,在接收点覆盖面积足够的情况下,该方法对横向不均匀复杂介质具有较高的分辨能力。影响波形反演精度的关键因素之一是震源子波,然而野外地震记录对应的地震子波是未知的,采用不正确的震源子波势必对反演结果产生负面影响,常规处理方法是利用合成数据进行子波校正,但子波校正需进行多次迭代,导致反演计算时间增加。为了解决这一问题,引入加窗自适应子波提取方法,从观测记录中提取与实际数据匹配较好的震源子波,将其作为初始子波进行子波校正,达到进一步优化反演结果的目的。分别采用真实子波、错误子波、错误子波联合子波校正、提取子波、提取子波联合子波校正五种子波对断层模型进行反演测试。测试结果表明：所提方法获得的子波对应的反演结果最好,错误的子波对应的结果最差;仅利用提取的子波也可以获得较好的反演效果,而采用子波提取与校正相结合的方法可以节省计算时间,进一步提高瑞利波波形反演的精度。最后通过实际数据测试进一步验证了该结论。     

用改进的模拟退火算法进行叠后时移地震数据反演

本文以广义Boltzmann—Gibbs统计理论为基础，采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型，选用改进的接收概率公式，并在实际计算中设置记忆器，记忆搜索到的最好结果，得到适合时移地震反演的模拟退火算法。通过分析地震数据和模型之间的关系，选择了合适的目标函数和流程进行时移地震数据反演，经理论模型试算，取得了较好的效果。新的反演算法有较好的抗噪能力，反演结果稳定性好、精度高，较好地实现了时移地震中较小波阻抗变化的反演。     

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。     

模拟退火波阻抗反演方法的特点及适用条件

对模拟退火波阻抗反演方法的算法特点、约束条件、适用条件进行了研究,认为该反演方法适用于大时窗、大数据体资料的波阻抗反演,并可用于勘探程度略低、地层结构复杂地区。其特点是人为干预少,地质现象保留客观,反演结果的分辨率和信噪比均有所提高。     

基于模拟退火算法的地震资料谱反演技术

对于厚度小于地震调谐厚度的薄储层, 受地震分辨率极限的限制, 从地震资料上无法识别。为此,文中基于模拟退火算法的谱反演技术, 采用薄层陷频理论, 首先对地震资料进行短时傅里叶变换以求取谱反演的输入数据, 再利用模拟退火算法进行反演。该法依赖温度的柯西分布状态产生函数, 在高温状态下可进行大范围的搜索, 在低温状态下只对当前模型附近进行搜索, 改进了退火过程及抽样过程, 并在改进过程中增加了记忆功能, 提高了模拟退火算法的效率与精度。该方法能够突破Widess模型分辨率的极限, 拓宽地震频带, 清晰刻画微小目标地质体及其内部特征。通过理论模型及实际地震资料的试算, 验证了本文方法的可行性。     

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。     

带地形的MT多参量二维快速模拟退火约束反演

在井资料、地震资料等先验知识的约束下，采用非常快速的模拟退火算法对起伏地形的连续电磁阵列剖面(CEMP)资料进行非线性约束反演。理论模型试算表明了方法的正确性及有效性。CEMP268测线实际资料的反演补充了钻井、地震资料的不足，提供了该区重要的生、储层——中生界的厚度及分布，为地质人员提供了重要的基础性数据。     

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。     

基于模拟退火算法的地质统计学反演方法

 地质统计学反演结合了地震反演储层预测方法和随机建模储层预测方法的优势，充分利用随机建模技术综合不同尺度的数据(如模拟过程可综合构造和地层信息)，反演时从井点出发，在井点处忠实于测井数据，井间符合地震数据，通过从地震道中抽取反射系数与子波褶积生成合成地震记录，利用合成地震记录与原始地震道的残差修改反射系数，得到新的反射系数序列，通过反复迭代，从而得到一个最佳逼近地震道的反射系数序列，通过反射系数序列可以求得多个等概率的相对波阻抗数据体。随机模拟方法包容了地震资料中的噪声，并考虑到数据在一定空间内的相关性，拓宽了地震数据频带，使随机模拟结果符合地震数据，使最终反演结果同时符合井数据、地震数据以及已知信息的地质统计学特征，结果的多个实现可用于不确定性评价，可以更加精确地描述储层的变化。     

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。