二维大地电磁数据的聚焦反演算法探讨

 文中简要分析了当前地球物理反演中几种常用的模型目标函数，并根据聚焦反演成像方法的基本理论，在大地电磁反演目标函数中引入了一个新的稳定泛函，以代替传统最小构造或最大平滑准则下的模型目标函数。通过对自适应正则化共轭梯度法解最优化问题过程的研究，以及对几个典型模型的试算，并将其结果与传统反演算法结果进行对比分析，表明了本文方法的正确性和较高的计算精度。最后对雷—琼拗陷一条实测的测线的MT资料进行聚焦反演成像处理，并与同一测线的地震资料进行对比表明,聚焦反演结果具有很高的准确性。     

二维大地电磁资料的差分蚁群法反演

差分蚁群算法是一种有效的多维函数优化算法。它将每一维变量对应的连续取值的步长离散成有限多个差分步长; 然后将这些离散的差分步长和图顶点建立起对应关系; 进一步利用柯西分布在图顶点上分配信息素, 这样蚂蚁就可以按照信息素的浓度随机选择步长。将此算法应用到二维大地电磁资料的反演中, 理论和数值实验结果表明, 差分蚁群算法不受初始模型的限制, 不仅能够很好地处理无噪声下的反演问题, 用于实测资料的处理也取得了较好的效果。     

二维波动方程速度反演的优化方法

利用波动方程反演方法求取地层参数是实现岩性勘探的一个有效途径。但由于波动方程反演的不适定性,使求解变得十分困难。因此,为避免反演的不适定性,通常采用优化方法求解。文中从二维波动方程反问题出发,将反问题的数学模型改变为求取速度参数,并建立相应的泛函,从而得到计算层速度的梯度近似式,进而给出反演迭代的优化算法。利用这种算法对较为复杂的理论模型,在含有不同噪声水平的干扰下,进行数值反演,获得了较好的结果。     

二维块状结构大地电磁快速反演

利用大地电磁快速松弛反演法(RRI)中求偏导数的方法,结合二维块状地质模型建模法,提出了一种块状地质单元边界的快速二维反演方法。该方法的基本原理是,采用二维有限元法进行正演计算,通过一组修正系数把RRI法计算的一维偏导数转化为二维偏导数,并且在偏导数矩阵中只保留对本测点模型参数的偏导数,忽略对其它测点参数的偏导数,形成一个近似雅可比矩阵。在每一次反演迭代中只需要做一次有限元法正演就可以求出近似偏导数矩阵,与常规的采用互易定理的反演方法相比,反演的时间大为缩短。3个模型的试算实例表明,该快速二维反演方法能够使反演稳定地收敛到真实模型附近。     

不同极化模式的二维大地电磁非线性共轭梯度反演及应用研究

同时满足大地电磁反演精度与计算效率的反演方法中,非线性共轭梯度法具有明显优势。首先,利用该方法对块体低阻模型及隐伏构造模型进行TE、TM以及TE与TM联合(TE+TM)的视电阻率和相位反演研究,并完成了不同极化模式条件下,该方法对地下复杂构造的适用性与有效性测试,发现在二维构造条件下,TE+TM极化模式对异常体边界的刻画与反演精度均优于TE、TM极化模式。其次,采用该反演方法,对朝克乌拉凹陷大地电磁(MT)实测资料进行反演,对比不同极化模式反演曲线与测井电阻率曲线,发现基于TE+TM的反演电阻率吻合度最高。最后,对TE+TM极化模式的反演电阻率剖面进行了地质解释。解释剖面清晰地刻画了表层玄武岩分布及地层结构,为厘清研究区凹陷基底构造形态及储层提供了有效依据,表明大地电磁非线性共轭梯度反演方法在凹陷构造定量刻画方面优势明显。     

三维大地电磁数据的二维反演解释

鉴于现今三维电磁反演方法尚不成熟，探讨提高二维反演方法解释三维大地电磁数据仍有必要。文中给出3D／1D和3D／2D两种模型的二维反演结果，通过对三维棱柱导体地质模型与二维长方形导体地质模型的大地电磁视电阻率与相位响应的比较发现，二维TM模式的响应与对应的三维YX模式响应很接近，且可通过单一TM模式反演确定导体赋存位置，但反演的电阻率值要比真实值偏大；二维TE模式的响应与对应的三维XY模式响应在低频时相差较大，TE模式的反演结果能够反映导体的电阻率值，但是在垂直方向上有拉伸导体的现象。而TE和TM联合反演结果则结合了TE与TM模式反演的优点，可以较好地反演出导体的赋存位置及电阻率值。随着三维良导体埋深的增大，二维反演结果很难反映真实三维构造，若增大三维异常体的走向长度和尺度，使用二维反演仍可以有效地反映三维异常体的存在．     

大地电磁测深阶段式自适应正则化反演

如何合理确定正则化因子一直是地球物理反演的研究热点和难点。从提高反演稳定性的角度对正则化因子的选择进行考量,是确定正则化因子取值的新思路。此外,以往的正则化反演研究对非线性优化算法的随机性考虑不足。基于此,以Zhdanov提出的自适应算法为框架,提出了一种新的自适应正则化算法,即阶段式自适应算法,按照“阶段”自适应地调整正则化因子。将此方法分别应用于大地电磁测深（MT）的共轭梯度和差分进化算法（DE）反演。模型试验表明该算法可以提高反演的稳定性,在一定程度上降低衰减因子的影响,而且该算法具有同时适用于线性和非线性优化算法的特点。     

带地形的大地电磁测深联合二维反演

山区大地电磁测深资料主要受地形与浅层电性非均匀体的共同影响,各自的影响一般很难单独分开且有效地进行校正,本文成功地确定了一种将地形与浅层电性非均匀体对大地电磁测深影响同时校正的二维反演方法－带地形的ＴＥ与ＴＭ联合二维反演方法,其具体实施过程可分为ＴＥ与ＴＭ极化曲线的识别,模型的建立和反演三步。经理论模型试算与实际资料处理表明,用该方法对山区大地电磁测深资料处理是适用的,有效的。     

二维大地电磁正演中无网格算法研究

无网格法是近几年来发展的一种新的基于变分原理的数值计算方法,由于在计算形函数中不需要划分网格,在力学、电磁学等领域得到了广泛的研究。基于无网格法在大地电磁勘探正演中的应用进行了研究,首先对无网格法的基本原理进行了阐述,并利用广义变分原理推导出了相应的离散方程,编制了相应的程序。最后通过理论模型的计算结果检验了该算法的正确性。     

弹性波全波形反演中的四种优化方法对比

弹性波全波形反演(EFWI)是一种高精度成像方法.由于EFWI本质是一个强非线性问题,因此常采用局部优化算法进行求解,不同优化算法的反演结果差异很大.在较为常用的共轭梯度法(CG)、L-BFGS法(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithm)的基础...     

基于FOA的叠前反演方法

本文提出一种基于果蝇优化算法的非线性叠前反演方法,利用Schaffer函数F6进行算法性能测试,并对不同加噪百分比的模型数据利用果蝇优化算法(FOA)进行EI反演,提取相应的弹性参数,反演能够收敛到全局最优解。将此法应用于鄂尔多斯SLG地区实际二维数据,能够快速得到较稳定可靠的弹性反演参数,表明文中方法能够用于指示气层的横向变化。     

蚱蜢算法在瑞雷波频散曲线反演中的应用

蚱蜢算法是一种新型的群智能优化算法,其灵感来源于蚱蜢在不同阶段表现出的独特觅食行为。该算法将蚱蜢算子的移动分为局部搜索与全局搜查两个阶段,算子每次移动均受其余所有算子的共同影响,以保证收敛到精确解。将蚱蜢算法引入面波频散曲线反演,以获得近地表横波速度。基于理论数据和实测瑞雷波数据,分析了利用蚱蜢算法计算近地表横波速度的有效性和适用性。目标函数解在反演迭代过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的分布概率高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演结果的可靠性。     

利用自适应混沌遗传粒子群算法反演瑞雷面波频散曲线

为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法（ACGPSO）：即先采用自适应惯性权重,并设置粒子的节速度,再引入遗传算法的交叉和变异操作及单维全分量的混沌局部搜索。利用该算法对理论模型的无噪和含噪基阶频散曲线进行反演,且针对含噪数据加入二阶与三阶频散曲线进行联合反演。所得反演结果与常规粒子群算法反演结果的对比表明：ACGPSO算法具有更好的稳定性和抗噪性,且基于该算法的联合反演能有效降低解的多解性,显著提高解的精度。对实际数据所做的两步法反演的效果进一步验证了该算法的适用性。     

改进的布谷鸟MT反演算法

由于大地电磁（MT）数据的反演是高度非线性的,传统的全局优化算法收敛速度慢,且易陷入局部极值。为此,提出一种结合单纯形法的全局布谷鸟算法（ICS）反演MT数据。针对布谷鸟算法（CS）精于探索、疏于开发的特点,引入粒子群算法中的全局最优解,加强算法的局部搜索能力;同时结合单纯形法对较差鸟巢进行改进,进一步提高寻优精度。理论和实测数据反演结果表明,改进后的算法反演结果更稳定,收敛速度更快,求解精度更高。     

自适应网格直流电阻率三维反演

采用基于模型灵敏度信息的非结构化自适应网格算法生成面向反演需求的高质量网格,并进一步开展直流电阻率三维反演研究。模型灵敏度作为地下模型改变量对观测数据集总体响应的度量,以其为依据进行网格优化,可生成高质量网格,以降低反演对模型正则化约束的依赖性,提高反演效果。反演采用四面体单元构造基于最小结构的正则化反演目标函数,通过高斯-牛顿法优化求解,采用稳定双共轭梯度法求解高斯-牛顿方程,实现了三维直流电阻率法的稳定反演。最后,理论与实测数据反演证明了本文方法的有效性。     

基于井间连通性的油藏开发生产优化方法

基于连通性思想与最优控制理论,建立了一种新的油藏开发生产优化设计方法。在现有井间连通性模型基础上,通过改进饱和度追踪方法,得到可预测油水动态的连通性模型,使其在处理油田常见液量剧变、关停井、转注等措施带来的流体转向时计算更为精确。在对油藏历史动态进行自动拟合反演后,建立了油藏生产最优控制模型,结合优化算法进行快速求解,最大化经济效益的同时,自动获取最优开发注采方案。概念算例表明,改进后饱和度追踪方法更为精确;实际算例显示,该方法能自动优化油井转注时机,且优化后注采方案能有效控水增油,提高经济开发效益,为现场开发方案设计提供指导。     

基于粒子群优化算法的波阻抗反演研究

波阻抗反演属于最优化问题，其目标函数可能包含多个在一定范围内连续的变量。传统的优化手段对某些函数存在难以优化，容易陷入局部解，收敛速度缓慢等问题。粒子群算法只考虑目标函数，对初始模型的依赖程度不高，可以随机地在全局域内进行搜索。通过分析粒子群算法的原理，提出了地震波阻抗反演粒子群算法的实现方法。详细地分析了粒子群算法的抗噪能力及算法中各参数对反演结果的影响，得出参数的最优组合。利用模型数据对该方法进行检测，在无噪情况下，反演结果与模型一致；在加入3%，10%和25%的噪声后，反演前后的相关系数分别为98.31%，93.27%和82.09%，证明了该方法的有效性。     

基于非结构外推多重网格法的带地形二维大地电磁各向异性有限元正演

基于非结构化网格的大地电磁各向异性有限元正演模拟若采用经典迭代法,收敛速度慢,不适用于复杂地电模型的正演计算。多重网格法作为经典迭代法的改进算法,是求解椭圆方程离散线性系统的一种有效算法。然而,经典多重网格法依赖于嵌套的正交网格,无法直接应用于非结构化网格问题的求解。笔者提出一种基于半结构化网格,即通过对一个初始的非结构网格进行逐层二分加密,并利用外推瀑布式多重网格算法(EXCMG)快速求解各向异性介质中二维大地电磁有限元正演大规模复线性系统。EXCMG算法运用三角形网格上的外推和高次插值技术,构造新的多网格延拓算子,通过两层粗网格上的数值解构造下层密网上有限元解的高阶逼近,作为多网格磨光算子BiCGStab的迭代初值,加速迭代收敛。对国际标准测试模型(COMMEMI-2D1和COMMEMI-2D4)运用该方法进行测试,得到的视电阻率和相位相对误差均在1%以内,求解时间较BiCGStab、聚合型代数多网格法(AGMG)大幅缩短。EXCMG算法具有较好的拓展性和适应性,可处理复杂地电模型、任意起伏地形和各向异性问题。     

基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演

为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二乘支持向量机方法建立反射振幅与弹性参数之间的非线性模型;最后以此非线性模型对地震道集数据进行反演。模型数据和实际资料的反演结果表明,该方法克服了常规广义线性AVO反演在远炮检距及弹性参数纵向变化大等情况下的缺陷,可直接从实际地震道集数据中提取较高精度的地层弹性参数,具有快速稳健、抗噪能力强的优点。