用改进的遗传算法进行地震波阻抗反演研究

本文介绍的遗传算法是在自然界生物遗传过程优选和进化的基础上，针对地震波阻抗反演的实际问题，对传统的遗传算法进行改进，取消传统的二进制编程，解码过程，直接使用十进制实数进行运算，在对反演参数的约束方面，采用约束法，不仅大大简化了算法的过程，而且使收敛速度大大加快，使用改进的算法对地震波阻抗进行反演，可使目标函数达到１０＾－４数量级，这就使遗传算法的非线性化方法可应用于地震波阻抗反演中。     

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     

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。     

小波波阻抗反演技术的改进及应用

针对松阵盆地中部组合油层在空间上分布薄且横向变化快的特点，以提高复杂地质条件下的储层横向预测精度、提高探井成功率为目的，对小波波阻抗反演技术在应用中存在的问题进行了改进，一是针对大倾角地震资料信噪比低的问题了倾角扫描技术；二是针对波阻抗剖中常出现锯齿状波形而引入中值滤波技术，结果表明，改进后的小波波阻抗反演技术，能够改善大倾角地层地震资料的反演效果，可以进一步提高油藏描述精度，效果较好。     

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。     

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。     

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。     

地质规律约束下的波阻抗反演

地质规律约束下的波阻抗反演是一种以褶积模型为基础的改进的波阻抗反演方法。针对波阻抗反演中的难点，充分考虑了沉积模式的特征，建立了地层波阻抗模型；同时采用贝叶斯估计理论作为地震波阻反演的准则，建立目标函数；在约束条件中加入构造倾角的影响，借助于模拟退火算法，在地质规律的约束下利用地震资料求取地层波阻抗。理论模型的计算结果表明，反演方法是切实可行的。     

叠前弹性波阻抗反演技术及应用

叠前弹性波阻抗反演技术是油气勘探领域正在兴起的一项新技术。叠前弹性阻抗反演是利用不同炮检距道集数据及横波、纵波、密度等测井资料,联合反演出与岩性、含油气性相关的多种弹性参数,综合判别储层物性及含油气性。该方法也被称作弹性参数反演。由于叠前弹性波阻抗反演利用了大量地震及测井信息,较叠后声阻抗反演在可信度方面有很大提高,并能对含油气性进行半定量-定量描述。本文在简要论述叠前弹性波阻抗反演的基本原理及方法的基础上,给出了该方法的反演实例。     

时移地震波阻抗反演方法研究

地震波阻抗反演是进行地层层间属性定量解释的重要工具，由于噪声的存在，波阻抗反演有很强的多解性，对时移地震而言，当参考地震资料和监测地震资料的差异很小时，多解性将使得时移地震反演失败，在时移地震反演中，油藏的变化能被限定在特定的层中，而在非油藏部分，参考波阻抗模型和监测波阻抗模型应该是相同的。利用参考波阻抗模型与监测波阻抗模型之间的关系，并把参考地震数据与监测地震数据的差异作为附加地震约束，对参考地震数据和监测地震数据进行同时反演，这一方案能有效地降低时移地震反演的非唯一性，得到精度更高的波阻抗反演剖面，同时减少了计算量。     

基于Gray近似的弹性波阻抗方程及反演

 为得到更准确的岩石物理参数数据体，减小计算误差的累积效应，人们希望通过某种方法直接提取岩石物理参数。用Connolly的弹性阻抗(EI)公式进行反演只能直接得到纵、横波速度和密度的信息，再通过计算得到相应的弹性参数，而且不同角度的弹性阻抗的量纲不统一。本文针对Connolly方法的不足，通过Gray近似把佐普里兹方程表示为反射系数是剪切模量μ、拉梅系数λ和密度ρ的函数，提出了以Gray的AVO近似方程为基础的一种新的弹性波阻抗反演公式，并对该公式进行了标准化以实现不同角度的弹性波阻抗间量纲的统一。文中用标准化后的弹性波阻抗反演公式对A地区的实际地震数据进行了反演，从反演得到的弹性阻抗数据体中可直接提取剪切模量μ、拉梅系数λ，表明用文中方法提取弹性参数更加稳定、准确。     

地震和测井联合反演储层波阻抗技术

通过地震和测井联合反演，可以获得高分辨率的井间地层波阻抗分布的信息。综合应用波动方程反演和神经网络分析来反演地层波阻抗参数，其过程分3步：第一步，应用先验地质知识，对地震数据和测井曲线进行地质解释，并对油井曲线进行对层和标定，然后求取相应的层速度的低频信息，旨在搞清井间地层结构状况，为线性反演提供地层产状的先验信息；第二步，应用非线性波动方程反演，在层速度界面及井中物性参数约束下，从地震数据中反演高分辨率的反射系数及波阻抗参数；第三步，应用CUSI神经网络分析方法，以高分辨率的反射系数及波阻抗等参数作为约束，以沿层求取的地震特征作为输入，以井中反演的波阻抗参数为期望输出，对非线性波动方程反演出的波阻抗参数进行非线性标定，得出井间的地层绝对波阻抗物性参数。     

关于“波阻抗反演热”的讨论

波阻抗反演引入我国之后得到了迅速发展,最近几年在国内得到了极为广泛的应用。文章分析了波阻抗反演技术的应用现状;依据波阻抗反演方法的基本原理,对目前各种反演方法进行了初步分类;讨论了地震反射法的分辨率和波阻抗反演中的分辨率问题;就波阻抗反演在储集层描述中的应用指出了反演的误区。